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GLM-4.1V-9B-Thinking 是一个面向推理增强的开源视觉语言模型，基于 GLM-4-9B-0414 构建，通过引入“思考范式”与强化学习显著提升了复杂任务的准确性与完整性。该模型在 10B 参数级别的视觉语言模型中达到领先水平，在 18 项基准测试上甚至超越 72B 参数的 Qwen-2.5-VL-72B。它支持长达 64k 的上下文、任意宽高比及最高 4K 图像分辨率，并具备中英双语能力，适用于数学推理、长上下文理解及多模态智能体等应用场景。
RYS-Qwen3.5-27B-FP8-S 是一个基于 Qwen3.5 的 27B 参数因果语言模型，采用 FP8 量化（块大小 128）以降低存储和推理开销，同时保持与原始模型几乎一致的性能。该模型集成了视觉编码器，支持图像到文本的多模态任务，原生上下文长度达 262,144 token，并可扩展至 1,010,000 token。架构上融合了 Gated Delta Networks 与稀疏混合专家（MoE），在高效推理的同时兼顾多模态理解、推理、代码生成和智能体能力。它经过大规模强化学习训练，并支持 201 种语言，适用于全球部署场景。
这是一个基于 Qwen3-VL-8B-Thinking 的 8 位量化模型，支持图像到文本的生成任务，例如描述图片内容。模型采用 MLX 格式，方便在 Apple 设备上高效运行。