国产芯片训GLM-Image全记录：携手智谱华登顶Hugging Face榜单
1月16日消息，智谱日前联手华为开源新一代图像生成模型GLM-Image，该模型基于昇腾Atlas 800T A2设备与昇思MindSpore AI框架，实现了从数据到训练的全流程国产化支撑，成为首个在国产芯片上完成全流程训练的SOTA多模态模型。
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开源不到24小时，GLM-Image便登顶全球AI开源社区Hugging Face Trending榜单首位。这也是完全依托国产芯片训练的中文模型首次在国际舞台上取得榜首地位。
智谱方面表示，GLM-Image项目的最终目标是实现全流程创新，是GLM团队面向以Nano Banana Pro为代表的新一代“认知型生成”技术范式的一次重要探索。
从架构设计来看，不同于开源社区常用的LDM方案，GLM-Image采用了“自回归 + 扩散解码器”混合架构，并在基本对齐主流方案的基础上，验证了新架构在知识密集型场景下生成效果的优越性。
从训练基础来看，GLM-Image实现了基于昇腾Atlas 800T A2设备和昇思MindSpore AI框架的全流程训练及推理适配，实际训练性能足以达到相应计算设备的汇算性能上限，验证了在国产算力上训练出SOTA模型的可行性。
从性能表现来看，GLM-Image在CVTG-2K（复杂视觉文本生成）和LongText-Bench（长文本渲染）榜单中均获得开源模型第一，能够准确理解指令、书写对文字，尤其擅长汉字生成任务，可广泛应用于海报、PPT、科普图等知识密集型场景。
附开源地址如下：
GitHub：
Hugging Face：
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