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# Zhipu GLM-4.6V
Cherry Studio ユーザーは現在、内蔵の **CherryIN** サービスを無料で体験 **智譜 GLM-4.6V**――Z.ai（智譜AI）が2025年12月に発表したビジュアル旗艦モデルで、MoEアーキテクチャ、128Kのネイティブ・マルチモーダルコンテキスト、ネイティブ・マルチモーダルツール呼び出しを備え、図文理解とマルチモーダルAgentシーンの第一選択です。
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## 🚀 GLM-4.6Vとは？
GLM-4.6Vは、Z.aiのGLM-Vシリーズ最新世代のビジョン・言語モデルで、テキスト＋画像の統一モデリングをネイティブにサポートし、GLM-4.5Vをベースにコンテキストとツール呼び出し能力をさらに拡張しています。
* アーキテクチャ：Mixture-of-Experts（MoE）
* 総パラメータ数：106B
* アクティブパラメータ数：約12B
* コンテキスト長：128K tokens
* オープンソースライセンス：MIT
* 公開日：2025年12月8〜9日
* ビジュアルエンコーダー：マルチ解像度画像に対応（最大4K）
シリーズには以下も含まれます **GLM-4.6V-Flash（9B）**は、ローカルおよび低遅延シーン向けで、無料で商用利用可能です。
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## 📚 GLM-Vシリーズのマルチモーダルトレーニング体系を継承
GLM-4.6VはGLM-4.1V-Thinking / GLM-4.5Vの技術路線を継承し、ビジョンとAgentの方向性をさらに強化しています：
1. **ネイティブ・マルチモーダルモデリング**：テキストと画像を共同学習し、図文混在入力をサポート
2. **コンテキスト拡張**：学習コンテキストを128K tokensまで拡張し、1回で約150ページの高密度文書、200ページのスライド、または1時間の動画を処理可能
3. **ネイティブ・マルチモーダルツール呼び出し**：ツールが画像を入力および出力として直接受け取れるようにし、拡張MCPプロトコルに基づいてURL形式でマルチモーダル生成物を処理
4. **強化学習による強化**：GLM-Vシリーズの拡張可能なRLプロセスを継承
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## ⚙️ ネイティブ・マルチモーダル、実世界シーン向け
GLM-4.6Vのマルチモーダル能力は、日常から専門的なシーンまで幅広くカバーします：
* ✅ **リッチテキスト内容理解**：長文書、複数ページのテキスト、図文混在レイアウト
* ✅ **ビジュアルWeb検索**：視覚入力を組み合わせたオンライン検索と理解
* ✅ **フロントエンド再現**：デザイン稿やUIスクリーンショットからフロントエンドコードを生成
* ✅ **長文コンテキストのマルチモーダル文書分析**：PDF全体 / スライド / 動画レベルの入力
* ✅ **図表と表の解析**：構造化情報の抽出
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## 💡 ネイティブ・マルチモーダルツール呼び出しとAgent能力
GLM-4.6Vの主要アップグレードの一つは、 **「視覚認識 → 実行可能なアクション」** のクローズドループです。ツール呼び出しは画像を入力および出力としてネイティブにサポートし、マルチモーダルAgentを実務で活用できます。
| シナリオ | 推奨する使い方 | 例 |
| --------------- | ----------- | --------------------------------- |
| 簡単な図文QA | 直接対話 | 「この画像には何が写っていますか？」 |
| 中程度の複雑さのタスク | ツール呼び出しを有効化 | 図表を読み取ってデータを検索 |
| 複雑なマルチモーダルAgent | 複数ツール + MCP | スクリーンショット → 理解 → API呼び出し → レポート生成 |
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## 🌟 高効率MoE、オープンで利用可能
* ⚡ MoEのスパース活性化：総パラメータ106B、活性化は約12Bのみ
* 💰 CherryIN を通じて Cherry Studio で**無料で利用**
* 🖥️ 重み、推論コード、MCPツールはGitHubとHugging Faceでオープンソース公開、MITライセンス
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## 🧠 実用能力に注力：マルチモーダルアシスタント
GLM-4.6Vは実際の利用では、以下のシーンに適しています：
* **ドキュメントアシスタント**：長文書、スキャン資料、スライドをまとめて読んで要約
* **データ分析**：図表やダッシュボードのスクリーンショットを識別して解釈
* **フロントエンドとデザイン**：UIスクリーンショットに基づいてフロントエンドコードを生成または修正
* **ビジュアル検索**：画像を組み合わせてオンライン検索と情報統合
* **マルチモーダルAgent**：ブラウザ、コード実行、検索などのツールを組み合わせて複雑なタスクを完了
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## 🧭 Cherry Studio での使い方は？
1. Cherry Studio を開き、 **設定 → モデルサービス**。
2. を見つけて **CherryIN** サービス提供元を有効にします。
3. モデル一覧で **智譜 GLM-4.6V**。
4. チャット画面に戻り、上部のモデル選択で **GLM-4.6V**を、チャットで直接画像をアップロードして図文対話できます。
> 💡 ヒント：CherryINが提供する無料モデル枠はCherry Studio公式が負担しており、日常の体験や評価に適しています。本番環境ではZ.ai（智譜）の公式APIの併用を推奨します。
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📘 **今すぐ智譜 GLM-4.6Vを体験して、ネイティブ・マルチモーダルとビジュアルAgent能力を解放しましょう！**
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### 💡 ヘルプの取得とフィードバックの送信
設定や使用の過程で疑問、Bug、機能改善の提案がある場合は、 [フィードバックと提案](/docs/jp/question-contact/suggestions.md) に記載の公式チャネルをご参照ください。
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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:
```
GET https://docs.cherryai.com.cn/docs/jp/pre-basic/providers/cherryai/free-glm46v.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
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