PPIO上线智谱GLM-4.5V

PPIO上线智谱GLM-4.5V
添加图片注释,不超过 140 字(可选)

今天,PPIO 首发上线智谱新一代视觉推理模型 GLM-4.5V,该模型基于 GLM-4.5-Air 基础架构开发,继承了 GLM-4.1V-Thinking 的技术路线,采用 1060 亿参数的混合专家(MoE)架构实现高效扩展。

GLM-4.5V 具备全方位的视觉理解能力,包括图像/视频分析、图形界面交互、复杂文档处理以及精准的视觉元素定位等核心能力。

在中国 GeoGuessr 地理定位挑战赛中,GLM-4.5V 仅用 16 小时就超越了 99% 的人类选手(共 21000 人参与),一周内攀升至第 66 名。

在 PPIO 平台,GLM-4.5V 的价格为:输入: ¥4.5/百万 tokens,输出: ¥13/百万 tokens.

模型特点据智谱官方表示, GLM-4.5V 在 42 项基准测试中均达到同规模开源模型的最高水平。并且,通过高效的混合训练,GLM-4.5V 能够处理各种类型的视觉内容,实现全场景视觉推理。

  • 图像推理

在图像推理上, GLM-4.5V不仅可以进行场景理解,还能够对复杂多图像进行综合分析,并实现高精度的地理空间识别。输入提示词:解读一下上传图片的内容。

添加图片注释,不超过 140 字(可选)
  • 地理识别

并且, GLM-4.5V 还支持高精度的地理空间识别。例如:上传一张无锡照片,让 GLM-4.5V 尝试分析该照片拍摄地区。

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

可以看出,GLM-4.5V 可以准确理解图片内容,并作出精准分析。

此外,GLM-4.5V 还具备 GUI 任务处理能力、复杂图表和长文档分析能力,以及视觉元素定位能力,为各类应用场景提供技术支撑。

PPIO 一直致力于为企业和开发者提供更高性能的模型 API 服务,帮助企业将先进技术快速集成到企业现有的工作流程中。

Read more

PPIO发布Agent Runtime:让Agent部署像Serverless一样简单

PPIO发布Agent Runtime:让Agent部署像Serverless一样简单

近期,PPIO 发布了基于 Sandbox(沙箱)自研的新产品:Agent Runtime,一个轻量级的 Agent 运行时框架。 Agent Runtime 是为了顺应 Agent 的专属需求而推出,其定位与 AWS AgentCore Runtime 类似。AgentCore 是 AWS 在 2025 年推出的专为 Agent 设计的基础设施平台,AgentCore Runtime 则是其中一个子产品,是基于 Firecracker 微虚拟机的 Serverless 运行时环境,旨在解决 Agent 低成本、高效率的部署问题。 PPIO Agent Runtime 通过简单易用的 SDK 与强大的沙箱运行环境来简化 Agent 的部署过程。用户无需关心基础设施配置、

By PPIO
当Agent计算规模扩大100倍,我们需要什么样的Agentic Infra?

当Agent计算规模扩大100倍,我们需要什么样的Agentic Infra?

近期,PPIO Sandbox(沙箱)发布了一个重要功能:沙箱克隆。 沙箱克隆旨在助力提高 Agent 的并行计算能力,也就是经典的“Scale up”规模扩展问题。 今年最流行的 Agent 产品是 Deep Research,它可以看作对单个研究问题持续追踪、推演、迭代直到形成洞察的长链路串行推理过程。 那么,如果将 Deep Research 的能力 Scale up 一百倍会发生什么?像 Manus 这样的 Agent 正在解决这类挑战,并将这种并行计算架构的 Agent 称之为 Wide Research。 从 Agent 的串行计算到并行计算,离不开“沙箱克隆”这一核心技术的助力,这是 PPIO 在 Agentic Infra

By PPIO
PPIO上线Kimi K2 Thinking,兼容Anthropic协议

PPIO上线Kimi K2 Thinking,兼容Anthropic协议

今天,PPIO 上线 Kimi K2 Thinking,这是 Kimi 最新、功能最强大的开源思考模型。 Kimi K2 Thinking 基于 Kimi K2 后训练而来的混合专家模型(MoE),总参数达 1T,激活参数 32B,上下文长度 256K。该模型支持深度思考、Function Call、结构化输出、json_schema、json_object 等功能。 现在,你可以到 PPIO 官网在线体现 Kimi K2 Thinking,也可以将 PPIO 的模型 API 部署到 AI 应用中。 PPIO 在线体验地址: https:

By PPIO
PPIO独家上新GPU实例模板,一键部署Kimi-Linear

PPIO独家上新GPU实例模板,一键部署Kimi-Linear

昨晚,月之暗面发布了混合线性注意力架构新模型 Kimi-Linear,旨在解决大语言模型在长上下文推理中的计算瓶颈。 Kimi-Linear 的核心亮点: * Kimi Delta Attention(KDA),一种通过细粒度门控机制改进门控规则的线性注意力架构。 * 混合架构:采用 3:1 的 KDA 与全局 MLA 比例,在保持甚至超越全注意力质量的同时降低内存占用。 * 卓越性能:在 1.4T Token 的训练规模下,经公平对比,KDA 在长文本与类强化学习基准等多项任务上均优于全注意力。 * 高吞吐:在 1M 上下文中实现最高 6 倍的解码吞吐量,显著缩短单输出 Token 耗时(TPOT)。 今天,PPIO 独家上新 GPU 实例模板,可一键部署 Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct 的专属模型。 PPIO 算力市场的

By PPIO