据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,glm-v-model 累计下载 2,540 次、获 3 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,066 位,在「AI 智能体」分类(969 个)中排名第 823 位。
| 平台 | 累计安装 | 累计下载 | 星标 | 评论 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 37 | 1,293 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 440 | 2,540 | 3 | — |
各平台的计数口径不同,统计时间不一致。
可描述图片、提取文字、分析图表和比较多图,通过图片数据或URL提交内容。需要智谱API密钥及对应客户端;视频与模型能力需按实际接口确认,上传前应确认素材范围。
资料发布于 2026-10-27
以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。
2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。
| 月份 | 累计下载 | 环比 | 星标 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2,540 | — | 3 |
| 2026-08 | 2,067 | +11.0% | 3 |
| 2026-07 | 1,863 | +13.2% | 3 |
| 2026-06 | 1,646 | +7.5% | 2 |
| 2026-05 | 1,531 | — | 2 |
| 2026-03 | 866 | — | 1 |
以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。
--- name: glm-v-model description: | 智谱 GLM-4V/4.6V 视觉模型调用技能。用于图像/视频理解、多模态对话、图表分析等任务。 当用户提到:图片理解、图像识别、视觉模型、GLM-4V、GLM-4.6V、多模态分析、看图说话、图表分析、视频理解时使用此技能。 --- # GLM 视觉模型调用 本技能提供调用智谱 AI 的 GLM-4V 和 GLM-4.6V 视觉模型的能力,支持图像理解、视频分析、图表解读等功能。
## 支持的模型
| 模型 | 说明 | 特点 |
|------|------|------|
| glm-4v | GLM-4 视觉模型 | 基础视觉理解 |
| glm-4.6v | GLM-4.6V 视觉模型 | 更强的视觉理解能力,支持更长上下文 |
## 快速使用
### 基本图像理解
```python
from zai import ZhipuAiClient
import base64
client = ZhipuAiClient(api_key="YOUR_API_KEY")
# 读取本地图片并转为 base64
with open("image.jpg", "rb") as f:
img_base = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4.6v",
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{img_base}"}},
{"type": "text", "content": "描述这张图片"}
]
}],
thinking={"type": "enabled"}
)
print(response.choices[0].message.content)
```
### 使用图片URL
```python
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4.6v",
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/image.jpg"}},
{"type": "text", "content": "这张图片里有什么?"}
]
}]
)
```
### 多图理解
```python
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4.6v",
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image_url", "image_url": {"url": "图片1 base64 或 URL"}},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": "图片2 base64 或 URL"}},
{"type": "text", "content": "比较这两张图片的异同"}
]
}]
)
```
### 视频理解(GLM-4.6V)
```python
# 支持理解视频内容
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4.6v",
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "video_url", "video_url": {"url": "视频URL"}},
{"type": "text", "content": "描述这个视频的内容"}
]
}]
)
```
## 使用脚本
项目中已包含脚本 `script/infer_glmv.py`,可直接调用:
```python
import sys
sys.path.append('/Users/guobaokui/.openclaw/workspace_multmodal/skills/glm-v-model/script')
from infer_glmv import glm_v
# 使用方式
# glm_v(['image.jpg'], '描述图片', 'glm-4.6v')
```
## 常用场景
| 场景 | Prompt 示例 |
|------|-------------|
| 图片描述 | "详细描述这张图片的内容" |
| 图表分析 | "分析这张图表数据" |
| 文字识别(OCR) | "提取图片中的文字" |
| 物体识别 | "图片中有哪些物体" |
| 场景理解 | "这是什么地方" |
| 多图对比 | "比较这两张图片的异同" |
| 视频理解 | "总结这个视频的内容" |
## 注意事项
1. **API Key**: 需要智谱 AI 的 API Key,可从 https://open.bigmodel.cn 获取
2. **图片格式**: 支持 JPEG、PNG、WebP 等常见格式
3. **图片大小**: 单张图片建议不超过 10MB
4. **thinking**: 可启用深度思考模式 `thinking={"type": "enabled"}`
5. **计费**: 按 token 计费,图片会转换为 token 消耗把开发过程中的经验、错误与纠正记录为 Markdown 文件,供后续复用并晋升为工作区记忆。
用自然语言描述需求,在本地与远程技能市场里找技能并给出推荐的技能。
给 AI agent 用的浏览器自动化命令行技能。
把用户纠正与自我复盘沉淀成分层记忆、并按使用情况升降级的技能。
在安装第三方技能之前,按清单审查来源、权限与危险模式的技能。
把 agent 的记忆与跨技能状态存成带类型和约束的知识图谱的技能。
一份为 AI 代理规划主动跟进、工作记忆与复盘流程的工作区配置指南。
指导如何创建与更新有效 Claude 技能的写作指南。
数据月份:2026-09 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。