模型技术突破与架构创新 - GLM-Image采用自主创新的“自回归+扩散解码器”混合架构，实现了图像生成与语言模型的联合，是面向新一代“认知型生成”技术范式的重要探索[3] - 该混合架构兼顾全局指令理解与局部细节刻画，克服了海报、PPT、科普图等知识密集型场景的生成难题[3] - 基于架构创新，模型在CVTG-2K（复杂视觉文本生成）和LongText-Bench（长文本渲染）榜单上获得开源第一[3] - 在CVTG-2K榜单的多区域文字生成准确率上，GLM-Image位列开源模型第一[3] - 在LongText-Bench榜单上，模型在覆盖招牌、海报等8种文字密集场景的长文本渲染准确性上位列开源模型第一[3] - 模型在中文生成准确率上做到开源第一，解决了以往AI画图常出现的文字错乱问题[6] 国产全栈生态验证与产业意义 - GLM-Image是首个在国产芯片（昇腾Atlas 800T A2设备）上完成从数据预处理到大规模预训练全流程的SOTA多模态模型[2][5] - 模型训练全程基于华为昇腾Atlas 800T A2芯片和昇思MindSpore AI框架，验证了在国产全栈算力底座上训练前沿模型的可行性[2][5] - 该合作解决了AI训练“卡脖子”的核心问题，让模型训练摆脱了对国外芯片的依赖[5] - 此次登顶是国产AI全产业链协同的必然结果，有望改写过去“国外定标准、国内跟节奏”的产业格局[6] - 这种全链条能力能让国内中小企业以更低成本使用AI工具，并推动国产AI技术走向全球[6] 市场表现与成本优势 - GLM-Image登顶Hugging Face平台Trending榜第一，打破了长期以来国外模型在开源榜首的垄断局面[2] - 在API调用模式下，生成一张图片仅需0.1元，兼具高性价比[4] - 模型的速度优化版本也即将更新[4] - 模型的开源地址已在GitHub和Hugging Face平台同步开放，全球开发者可免费使用[6]