橙子AI科技 Logo 橙子AI科技 需求咨询
菜单
模型

AutoGLM-Phone-9B-Multilingual

zai-org/AutoGLM-Phone-9B-Multilingual

查看上游原文 ↗
上游访问：公开 本站服务：可咨询 内容检查：AI 辅助整理并检查 许可证：mit 上游版本：832ab5e014b9

中文简介

zai-org/AutoGLM-Phone-9B-Multilingual 是 zai-org 在 Hugging Face 发布的模型仓库，当前卡片主要关联图文理解与多模态生成。本站固定记录上游版本 832ab5e014b9，同步到 15 个文件，文件元数据合计 19.19 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“mit”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

在 Hugging Face 查看原文 ↗

【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 zai-org/AutoGLM-Phone-9B-Multilingual 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息，完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
zai-org/AutoGLM-Phone-9B-Multilingual 是 zai-org 在 Hugging Face 发布的模型仓库，当前卡片主要关联图文理解与多模态生成。本站固定记录上游版本 832ab5e014b9，同步到 15 个文件，文件元数据合计 19.19 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“mit”。

【适用方向】
适合评估图文理解、视觉问答、文档或场景解析等多模态任务。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标，再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

【版本与规格】
固定版本：832ab5e014b9。 任务标签：图文理解与多模态生成。 语言字段：zh。 架构：Glm4vForConditionalGeneration。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 934.40 K。 库标记：transformers。 模型类型字段：glm4v。 上游标注的基础模型：zai-org/GLM-4.1V-9B-Base。 上游页面记录的最近更新时间：2026-01-07。

【文件信息】
上游 API 返回 15 个文件，文件元数据合计 19.19 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.json 7 个、.safetensors 5 个、.jinja 1 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括：model-00001-of-00005.safetensors（4.61 GB）；model-00003-of-00005.safetensors（4.56 GB）；model-00002-of-00005.safetensors（4.56 GB）。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 19.19 GB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重，理论下限约 1.78 MB；这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定，不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺；应在目标格式和目标硬件上实测。

【使用边界】
许可证显示为“mit”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险，面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-26 00:51

AutoGLM-Phone-9B-Multilingual 👋 Join our WeChat community ⚠️ This project is intended **for research and educational purposes only**. Any use for illegal data access, system interference, or unlawful activities is strictly prohibited. Please review our Terms of Use carefully. Project Overview Phone Agent** is a mobile intelligent assistant framework built on **AutoGLM**, capable of understanding smartphone screens through multimodal perception and executing automated operations to complete tasks. The system controls devices via **ADB (Android Debug Bridge)**, uses a **vision-language model** for screen understanding, and leverages **intelligent planning** to generate and execute action sequences. Users can simply describe tasks in natural language—for example, *“Open Xiaohongshu and search for food recommendations.”* Phone Agent will automatically parse the intent, understand the current UI, plan the next steps, and carry out the entire workflow. The system also includes: **Sensitive action confirmation mechanisms** **Human-in-the-loop fallback** for login or verification code scenarios **Remote ADB debugging**, allowing device connection via WiFi or network for flexible remote control and development Model Usage We provide an open-source model usage guide to help you quickly download and deploy the model. Please visit our **GitHub** for detailed instructions. The model architecture is identical to **`GLM-4.1V-9B-Thinking`**. For deployment details, see the **GLM-V** repository. Citation If you find our work helpful, please cite the following paper:

公开页仅展示原文摘录；完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合评估图文理解、视觉问答、文档或场景解析等多模态任务。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标，再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

模型参数

固定版本：832ab5e014b9。 任务标签：图文理解与多模态生成。 语言字段：zh。 架构：Glm4vForConditionalGeneration。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 934.40 K。 库标记：transformers。 模型类型字段：glm4v。 上游标注的基础模型：zai-org/GLM-4.1V-9B-Base。 上游页面记录的最近更新时间：2026-01-07。

文件说明

上游 API 返回 15 个文件，文件元数据合计 19.19 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.json 7 个、.safetensors 5 个、.jinja 1 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括：model-00001-of-00005.safetensors（4.61 GB）；model-00003-of-00005.safetensors（4.56 GB）；model-00002-of-00005.safetensors（4.56 GB）。

上游文件元数据

以下仅为 Hugging Face 官方 API 返回的文件名与大小元数据，官网没有下载或托管这些文件。

  • .gitattributes1.53 KB
  • chat_template.jinja1.42 KB
  • config.json1.55 KB
  • generation_config.json167 B
  • model-00001-of-00005.safetensors4.61 GB
  • model-00002-of-00005.safetensors4.56 GB
  • model-00003-of-00005.safetensors4.56 GB
  • model-00004-of-00005.safetensors4.28 GB
  • model-00005-of-00005.safetensors1.16 GB
  • model.safetensors.index.json64.87 KB
  • preprocessor_config.json364 B
  • README.md2.88 KB

硬件建议

仓库文件元数据合计 19.19 GB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重，理论下限约 1.78 MB；这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定，不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺；应在目标格式和目标硬件上实测。

注意事项

许可证显示为“mit”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险，面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

获取、校验与交付

咨询此资源时只需发送本页链接或资源准确全称。橙子AI科技会继续核对版本、文件与类型、README资料卡、许可证和访问条件，并在合法访问权限、许可证及平台规则允许的前提下，协助海内外下载、完整性校验及网盘或硬盘交付；本官网本身不托管或下载资源文件。

第三方资源声明

本页面为橙子AI科技基于固定版本上游卡片整理的中文信息与服务说明，不代表资源作者或平台官方页面。实际许可、访问和使用条件以上游原文为准。