GLM-5V-Turbo: Toward a Native Foundation Model for Multimodal Agents
作者: GLM-V Team, :, Wenyi Hong, Xiaotao Gu, Ziyang Pan, Zhen Yang, Yuting Wang, Yue Wang, Yuanchang Yue, Yu Wang, Yanling Wang, Yan Wang, Xijun Liu, Wenmeng Yu, Weihan Wang, Wei Li, Shuaiqi Duan, Sheng Yang, Ruiliang Lv, Mingdao Liu, Lihang Pan, Ke Ning, Junhui Ji, Jinjiang Wang, Jing Chen, Jiazheng Xu, Jiale Zhu, Jiale Cheng, Ji Qi, Guobing Gan, Guo Wang, Cong Yao, Zijun Dou, Zihao Zhou, Zihan Wang, Zhiqi Ge, Zhijie Li, Zhenyu Hou, Zhao Xue, Zehui Wang, Zehai He, Yusen Liu, Yukuo Cen, Yuchen Li, Yuan Wang, Yijian Lu, Yanzi Wang, Yadong Xue, Xinyu Zhang, Xinyu Liu, Wenkai Li, Tianyu Tong, Tianshu Zhang, Shengdong Yan, Qinkai Zheng, Mingde Xu, Licheng Bao, Jiaxing Xu, Jiaxin Fan, Jiawen Qian, Jiali Chen, Jiahui Lin, Haozhi Zheng, Haoran Wang, Haochen Li, Fan Yang, Dan Zhang, Chuangxin Zhao, Chengcheng Wu, Boyan Shi, Bowei Jia, Baoxu Wang, Peng Zhang, Debing Liu, Bin Xu, Juanzi Li, Minlie Huang, Yuxiao Dong, Jie Tang
分类: cs.CV
发布日期: 2026-04-29
💡 一句话要点
GLM-5V-Turbo：面向多模态Agent的原生基础模型
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态Agent 基础模型 多模态感知 强化学习 工具使用 模型设计 Agent框架
📋 核心要点
- 现有Agent模型在处理真实环境时，对异构多模态信息的感知和利用能力不足，限制了其应用。
- GLM-5V-Turbo将多模态感知作为核心组件，深度整合到推理、规划和执行流程中，提升Agent的智能水平。
- 实验表明，GLM-5V-Turbo在多模态编码、可视化工具使用和Agent任务中表现出色，并保持了文本编码能力。
📝 摘要（中文）
本文介绍了GLM-5V-Turbo，旨在构建面向多模态Agent的原生基础模型。随着基础模型在实际环境中日益普及，Agent的能力不仅依赖于语言推理，还依赖于感知、解释和作用于异构上下文（如图像、视频、网页、文档、GUI）的能力。GLM-5V-Turbo围绕这一目标构建：多模态感知被整合为推理、规划、工具使用和执行的核心组成部分，而不是作为语言模型的辅助接口。本文总结了GLM-5V-Turbo在模型设计、多模态训练、强化学习、工具链扩展以及与Agent框架集成方面的主要改进。这些发展带来了在多模态编码、可视化工具使用和基于框架的Agent任务中的强大性能，同时保留了具有竞争力的纯文本编码能力。更重要的是，我们的开发过程为构建多模态Agent提供了实践见解，突出了多模态感知、分层优化和可靠的端到端验证的核心作用。
🔬 方法详解
问题定义：现有Agent模型通常将多模态信息作为语言模型的辅助输入，缺乏对多模态信息的深度理解和有效利用。这导致Agent在处理复杂、真实的场景时，无法充分发挥其能力，例如在需要结合图像、视频和文本信息进行决策的任务中表现不佳。现有方法难以实现多模态信息的原生融合，限制了Agent的智能水平。
核心思路：GLM-5V-Turbo的核心思路是将多模态感知能力作为Agent的核心组成部分，而不是简单的辅助接口。通过深度整合多模态信息到推理、规划和执行流程中，使Agent能够更有效地理解和利用异构信息，从而提升其在复杂环境中的适应性和智能水平。这种设计理念强调多模态信息的原生融合，使Agent能够像人类一样自然地处理多模态输入。
技术框架：GLM-5V-Turbo的整体架构包含多模态感知模块、推理规划模块、工具使用模块和执行模块。多模态感知模块负责处理图像、视频、文本等多种输入信息，并将其转化为统一的表示形式。推理规划模块基于多模态信息进行推理和规划，生成相应的行动方案。工具使用模块负责调用外部工具来辅助完成任务。执行模块负责执行行动方案，并与环境进行交互。整个流程是一个闭环反馈系统，Agent可以根据环境的反馈不断调整其行为。
关键创新：GLM-5V-Turbo的关键创新在于其多模态感知的深度整合。与现有方法不同，GLM-5V-Turbo将多模态感知模块作为Agent的核心组件，而不是简单的辅助接口。这种设计使得Agent能够更有效地理解和利用多模态信息，从而提升其在复杂环境中的适应性和智能水平。此外，GLM-5V-Turbo还采用了分层优化策略，对各个模块进行独立优化，从而提升整体性能。
关键设计：GLM-5V-Turbo在多模态感知模块中采用了Transformer架构，用于处理不同模态的信息。为了实现多模态信息的融合，采用了跨模态注意力机制，使得不同模态的信息可以相互交互。在训练过程中，采用了多任务学习策略，同时训练Agent的感知、推理和执行能力。此外，还使用了强化学习方法，使得Agent能够根据环境的反馈不断调整其行为。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
GLM-5V-Turbo在多模态编码、可视化工具使用和基于框架的Agent任务中表现出强大的性能，同时保持了具有竞争力的纯文本编码能力。具体性能数据未在摘要中给出，但强调了其在多模态任务中的显著提升，以及开发过程为构建多模态Agent提供的实践见解。
🎯 应用场景
GLM-5V-Turbo具有广泛的应用前景，例如智能家居、自动驾驶、智能客服、工业自动化等领域。它可以帮助Agent更好地理解和适应复杂环境，从而实现更智能、更高效的任务执行。未来，随着多模态技术的不断发展，GLM-5V-Turbo有望在更多领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
We present GLM-5V-Turbo, a step toward native foundation models for multimodal agents. As foundation models are increasingly deployed in real environments, agentic capability depends not only on language reasoning, but also on the ability to perceive, interpret, and act over heterogeneous contexts such as images, videos, webpages, documents, GUIs. GLM-5V-Turbo is built around this objective: multimodal perception is integrated as a core component of reasoning, planning, tool use, and execution, rather than as an auxiliary interface to a language model. This report summarizes the main improvements behind GLM-5V-Turbo across model design, multimodal training, reinforcement learning, toolchain expansion, and integration with agent frameworks. These developments lead to strong performance in multimodal coding, visual tool use, and framework-based agentic tasks, while preserving competitive text-only coding capability. More importantly, our development process offers practical insights for building multimodal agents, highlighting the central role of multimodal perception, hierarchical optimization, and reliable end-to-end verification.