GLM-4.5V OCR: 2025年のオープンソースマルチモーダルテキスト認識の新星

はじめに

2025年のオープンソースAIモデルの急速に進化する分野において、智譜AIと清華大学が共同開発したGLM-4.5Vは、マルチモーダルテキスト認識の分野で新星として登場しました。2025年8月11日に正式リリースされたこのモデルは、1060億パラメータのMixture of Experts（MoE）アーキテクチャを採用し、OCRタスクで卓越したパフォーマンスを示し、オープンソースOCRソリューションの新しいベンチマークを設定しました。

GLM-4.5V OCRとは？

GLM-4.5V OCRは、智譜AIのGLM-4.5Vマルチモーダル大規模言語モデルに基づくテキスト認識ソリューションです。このモデルは強力な視覚と言語理解能力を備えており、画像、動画、ドキュメントなど、さまざまなタイプの視覚コンテンツを処理でき、OCRタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。

コア機能

1. 高精度テキスト認識

• 印刷テキスト認識: 95%以上の精度、さまざまなフォントとレイアウトで高精度を維持します
• 手書き認識: 85%以上の精度、さまざまな手書きスタイルを処理できます
• 数学記号認識: 90%以上の精度、教育と研究アプリケーションに特に適しています
• 複雑なドキュメント処理: チャート、数式、表を含む複雑なドキュメントを処理できます

2. 多言語サポート

• 広範な言語カバレッジ: 50以上の言語でのテキスト認識をサポートします
• グローバルアプリケーション: 異なる地域と文化的背景でのドキュメント処理ニーズを満たします
• 混合言語処理: 複数の言語を含む複雑なドキュメントを処理できます
• 特殊文字サポート: さまざまな特殊文字と記号の認識をサポートします

3. ネイティブマルチモーダルアーキテクチャ

• 高解像度処理: 任意の解像度での画像と動画の処理をネイティブにサポートします
• 時間的理解: 強力な動画時間的理解能力を備えています
• 空間位置認識: 3D-RoPEを通じてマルチモーダル入力の空間位置の理解を強化します
• Mixture of Expertsアーキテクチャ: MoEアーキテクチャを採用し、スケーラビリティと効率的なパフォーマンスを確保します

4. オープンソース特性

• 完全にオープンソース: モデルは完全にオープンソースで、Hugging Faceで利用可能です
• 簡単な統合: 開発者が簡単に統合できる完全なAPIとSDKを提供します
• コミュニティサポート: 継続的な更新と改善を伴うアクティブなオープンソースコミュニティがあります
• ローカルデプロイ: データプライバシー保護のためのローカルデプロイをサポートします

技術アーキテクチャとパフォーマンス

モデルアーキテクチャ

• ビジュアルエンコーダー: AIMv2-Hugeに基づいて初期化され、2D-ROPEと3D畳み込みを導入します
• 言語デコーダー: GLM-4.5-Airに基づき、3D-RoPEを拡張して空間理解を強化します
• 時間的理解: 各フレームの視覚的特徴の後にタイムスタンプトークンを挿入します
• パラメータスケール: 1060億パラメータのMixture of Expertsアーキテクチャ

パフォーマンス指標

• OCRBenchスコア: OCRBenchベンチマークテストで86.5の高スコアを達成します
• オブジェクト検出: 精度が92%に達し、画像内のオブジェクトを正確に識別できます
• シーン分類: 89%の精度、異なるシーンタイプを効果的に区別します
• 視覚的推論: 87%の精度、複雑な視覚情報を理解して推論する能力を備えています

アプリケーションシナリオ

1. 教育技術

• 自動採点: 学生の課題を自動的に認識して採点し、教育効率を向上させます
• 学習支援: 教科書のコンテンツを認識し、インテリジェントな学習提案を提供します
• コンテンツ作成: 教材とコースウェアを自動的に生成します
• 試験システム: オンライン試験の自動採点をサポートします

2. ビジネスプロセス自動化

• ドキュメント処理: さまざまなビジネスドキュメントを自動的に処理し、主要情報を抽出します
• 品質管理: ドキュメントの品質とフォーマット標準を自動的にチェックします
• カスタマーサービス: 顧客が提出したドキュメントと画像を迅速に処理します
• データ入力: データ入力と検証プロセスを自動化します

3. 医療

• 医療記録のデジタル化: 医師の手書き医療記録を認識し、電子形式に変換します
• 検査レポート: さまざまな医療検査レポートを自動的に認識して整理します
• 処方箋処理: 手書き処方箋を認識し、薬物の精度を向上させます
• 医療画像: 医療画像内のテキスト情報を認識します

4. 研究開発

• 文献処理: 研究文献を自動的に認識して整理します
• データ抽出: 研究レポートから主要データを抽出します
• 実験記録: 実験記録と観測データをデジタル化します
• 学術交流: 多言語学術ドキュメントの認識と処理をサポートします

使用方法

1. オンラインデモ

智譜AIのオンラインデモプラットフォームにアクセスし、画像、PDF、または動画をアップロードして、モデルのマルチモーダル理解能力を体験できます。

2. API呼び出し

from zhipuai import ZhipuAI
 
# クライアントを初期化
client = ZhipuAI(api_key="your_api_key")
 
def ocr_with_glm45v(image_url):
    """GLM-4.5Vを使用してOCR認識を実行"""
    
    response = client.chat.completions.create(
        model="glm-4.5v",
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "image_url",
                        "image_url": {"url": image_url}
                    },
                    {
                        "type": "text",
                        "text": "画像内のすべてのテキストコンテンツを認識し、元のフォーマットとレイアウトを維持してください。"
                    }
                ]
            }
        ],
        temperature=0.1
    )
    
    return response.choices[0].message.content
 
# テスト使用
result = ocr_with_glm45v("https://example.com/document.jpg")
print(result)

3. ローカルデプロイ

# Hugging Faceからモデルを取得
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
 
# モデルとトークナイザーを読み込む
model = AutoModel.from_pretrained("zai-org/GLM-4.5V")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("zai-org/GLM-4.5V")
 
def local_ocr_processing(image_path, text_prompt):
    """ローカルOCR処理"""
    
    # 画像を前処理
    image = load_and_preprocess_image(image_path)
    
    # 入力を構築
    inputs = tokenizer(text_prompt, return_tensors="pt")
    
    # モデル推論
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(**inputs, max_length=512)
    
    # 結果をデコード
    result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    
    return result

4. デスクトップアシスタントアプリケーション

Macユーザーは、ローカライズされた視覚コンテンツ処理のためにGLM-4.5Vデスクトップアシスタントをダウンロードできます。

実際のアプリケーションケース

ケース1: 教育機関

有名な大学がGLM-4.5V OCRを使用して学生の課題を処理し、96%の認識精度を達成し、採点効率を大幅に向上させ、教師の採点時間を80%節約しました。

ケース2: 医療機関

トップクラスの病院がGLM-4.5V OCRを使用して医師の手書き医療記録をデジタル化し、88%の認識精度を達成し、医療記録管理効率を大幅に向上させました。

ケース3: 研究機関

研究所がGLM-4.5V OCRを使用して研究文献を処理し、94%の認識精度で多言語文献コンテンツを正確に認識しました。

技術的利点と特徴

利点

• オープンソース無料: 完全にオープンソースで、支払い不要です
• 高精度認識: さまざまなドキュメントタイプで95%以上の精度を達成します
• マルチモーダル機能: 画像、動画、ドキュメントなど、さまざまなタイプのコンテンツを処理できます
• ローカルデプロイ: データプライバシー保護のためのローカルデプロイをサポートします
• コミュニティサポート: 継続的な改善を伴うアクティブなオープンソースコミュニティがあります

特徴

• Mixture of Expertsアーキテクチャ: MoEアーキテクチャを採用し、効率的なパフォーマンスを確保します
• ネイティブマルチモーダル: 追加処理なしでマルチモーダル入力をネイティブにサポートします
• 時間的理解: 強力な動画時間的理解能力を備えています
• 空間認識: 空間位置の理解が強化されています

将来の開発動向

1. 技術の進化

• 精度の向上: 精度が97%以上にさらに向上することが期待されます
• 速度の最適化: 処理速度が大幅に改善されます
• マルチモーダルの強化: より多くの種類のメディア入力をサポートします
• リアルタイム処理: リアルタイムOCR処理機能をサポートします

2. アプリケーションの拡大

• 業界カスタマイズ: 特定の業界向けのカスタマイズされたソリューションを提供します
• エッジコンピューティング: エッジデバイスでのデプロイをサポートします
• モバイルアプリケーション: モバイルOCRアプリケーションを開発します
• クラウドサービス: クラウドOCRサービスを提供します

3. エコシステムの開発

• 開発者ツール: より開発者フレンドリーなツールとSDKを提供します
• サードパーティ統合: より多くのドキュメント管理システムと統合します
• コミュニティ構築: よりアクティブなオープンソースコミュニティを構築します
• 商業サポート: 商業グレードの技術サポートを提供します

結論

GLM-4.5V OCRは、智譜AIのオープンソースOCR分野における重要な展開として、卓越した技術能力と完全にオープンソースの特性を通じて、開発者と企業に効率的で無料のテキスト認識ソリューションを提供します。その95%以上の認識精度と強力なマルチモーダル処理能力により、2025年のオープンソースOCR分野における重要な選択肢となっています。

高精度認識、ローカルデプロイ、データプライバシー保護が必要なユーザーにとって、GLM-4.5V OCRは間違いなく検討する価値のある優れた選択肢です。教育機関、医療機関、または研究機関のいずれであっても、GLM-4.5V OCRを通じて効率的なドキュメントデジタル化とインテリジェントな処理を実現し、オープンソースがもたらす柔軟性とカスタマイズ可能性を享受できます。

キーワード: GLM-4.5V OCR、智譜AI、オープンソースOCR、マルチモーダルモデル、テキスト認識、清華大学、2025年OCRトレンド