GLM-Realtime est un modèle multimodal de bout en bout lancé par Zhipu. Il prend en charge la compréhension vidéo à faible latence, une mémoire de contenu de 2 minutes pour l'interaction vocale et l'appel de fonction, et intègre de manière innovante la fonction a cappella.

GLM-Temps Réel

Paramètres et statistiques de base

Projet	Spécifications
Nom du modèle/API	GLM-temps réel
Type de produit	Modèle d'IA/API
Développeur	Zhipu IA (Zhipu IA)
Formulaire de livraison	API (WebSocket/HTTP) / inférence cloud / déploiement privé
Longueur du contexte	Mémoire de contenu de 2 minutes (environ 30 000 niveaux de jeton, valeur exacte non divulguée)
Échelle des paramètres	Non divulgué
Prise en charge modale	vidéo, voix, texte
Latence de bout en bout	~300 ms (conditions de réseau optimisées)
Mode de communication	Duplex intégral (prend en charge l'interruption en temps réel)
Modèle de tarification	Appel gratuit à ce stade
Licence open source	Pas open source

GLM-Realtime est un modèle multimodal de bout en bout lancé par Zhipu. Sa valeur fondamentale réside dans l'intégration des trois principales capacités de compréhension vidéo, d'interaction vocale et de génération de langage dans un cadre de modèle unifié. Il peut réaliser une expérience interactive en temps réel de « voir, entendre et parler » sans avoir besoin de plusieurs modèles en série.

Reconnaissance des utilisateurs et du marché

GLM-Realtime s'adresse aux développeurs et aux fabricants de matériel. Le scénario d'application principal est la base de capacités d'interaction multimodale en temps réel du matériel IA (PC IA, téléphone mobile IA, robot intelligent). Par rapport à GPT-4o Realtime, ses avantages résident dans l'optimisation de la scène chinoise et les performances à faible latence dans les conditions du réseau national ; par rapport à Gemini Live, ses avantages résident dans l'ouverture de l'API et la flexibilité des appels de fonction. À ce stade, la stratégie gratuite est utilisée pour accélérer la construction de l'écosystème des développeurs, mais l'échelle des utilisateurs et le numéro d'accès du développeur ne sont pas divulgués.

Avantage de coût

Dimension du coût	Descriptif
Appels API gratuits	Actuellement gratuit, les développeurs peuvent directement obtenir la clé API pour démarrer l'intégration
Comparez GPT-4o en temps réel	L'audio en temps réel GPT-4o coûte environ 0,06 $/minute, le coût GLM-Realtime est presque nul au stade du développement du prototype
Intégration entreprise/commerciale	Une tarification échelonnée pourrait être introduite à l'avenir en fonction du volume d'appels
Déploiement privatisé	Contactez l'équipe commerciale de Zhipu pour la personnalisation

Les données d'appel API accumulées pendant la période gratuite aident l'équipe à effectuer une vérification suffisante du produit avant le paiement formel. Il est recommandé d'effectuer la vérification complète du processus, du prototype au POC, pendant la période gratuite.

Fonctions principales

• Compréhension vidéo à faible latence : analyse d'image vidéo en temps réel basée sur les images de caméra, avec un délai de réponse d'environ 300 ms, adaptée à la reconnaissance d'objets physiques, à la navigation dans les scènes, au guidage d'action et à d'autres scénarios.
• Interaction vocale naturelle et interruption en temps réel : prend en charge le dialogue vocal en duplex intégral, et les utilisateurs peuvent interrompre et prononcer de nouvelles instructions à tout moment pendant le processus de parole de l'IA. L'expérience interactive est proche du rythme de la conversation humaine.
• Fonction A cappella : Le premier grand modèle de l'industrie avec la possibilité de chanter dans les conversations, prenant en charge la génération simple de mélodies et de paroles. Il convient aux scènes éducatives et de divertissement, mais la qualité musicale ne peut pas encore remplacer le chant professionnel.
• Mémoire de contenu de 2 minutes : maintenez la cohérence du contexte conversationnel pendant 2 minutes maximum dans des scénarios d'interaction en temps réel, après quoi les anciennes informations sont tronquées.
• Appel de fonction : le modèle peut déterminer indépendamment quand appeler des API externes pour obtenir des informations en temps réel ou effectuer des opérations, et définir des interfaces d'outils basées sur le schéma JSON.

Evolution du modèle et de la version

Version	Nom	Date de sortie	Changements fondamentaux
0,9	Version bêta	~2024-10	Fonctions d'interaction multimodale de base, principalement texte et voix
1.0	Version officielle	~2025-01	API lancée sur la plateforme ouverte Zhipu, prenant en charge la compréhension vidéo, l'interaction vocale, le chant a cappella et l'appel de fonction

Le rythme des itérations et le contenu des mises à jour des versions ultérieures seront soumis à la sortie officielle de Zhipu. Les orientations attendues incluent : l’extension de la fenêtre de mémoire, la réduction du délai de raisonnement et la publication d’un modèle léger côté appareil.

Avantages techniques

• Architecture multimodale de bout en bout : au lieu d'utiliser un schéma en série discret (reconnaissance vocale → raisonnement textuel → synthèse vocale), l'encodeur vidéo, l'encodeur vocal et le modèle linguistique sont profondément intégrés dans l'étape de formation, ce qui entraîne un retard de raisonnement et une perte sémantique réduits.
• Inférence en streaming et communication full-duplex : les images vidéo sont traitées immédiatement à leur arrivée et la réponse est diffusée en continu, permettant aux deux parties d'envoyer et de recevoir des données en même temps, prenant en charge les interruptions et les captures dans les conversations naturelles.
• Optimisation d'inférence légère : compression et accélération du pipeline d'inférence pour les scénarios finaux tels que les téléphones mobiles, les PC IA et le matériel intelligent, adaptés au déploiement d'appareils de périphérie avec des ressources limitées.
• Appel de fonction structuré : définit les interfaces d'outils basées sur le schéma JSON, prend en charge les appels parallèles de plusieurs outils et le retour des résultats en temps réel, permettant au modèle de déterminer indépendamment quand appeler des API externes.

Limites et restrictions d'adaptation

• Scénarios d'utilisation recommandés : interaction en temps réel avec le matériel d'IA, éducation et camaraderie intelligentes, service client visuel, interaction visuelle de robot intelligent et assistance par vidéoconférence.
• Non recommandé : scénarios d'interaction textuelle pure/voix pure qui ne nécessitent pas de capacités de compréhension vidéo (non rentables) ; systèmes de contrôle industriels en temps réel avec une sensibilité de latence inférieure à 100 ms ; tâches qui nécessitent une longue compréhension de documents ou un raisonnement complexe à plusieurs tours.
• Limites connues : La fenêtre mémoire de 2 minutes limite la cohérence des tâches complexes à long terme ; les capacités de compréhension vidéo sont limitées par la qualité de l'image de la caméra et les conditions d'éclairage ; l'échelle des paramètres du modèle et la composition des données d'entraînement ne sont pas divulguées.

Comment utiliser

Entrée	Comment utiliser
Interface API	Inscription à Zhipu Open Platform → Obtenir la clé API → Appel WebSocket/HTTP
Chat Web	Visitez bigmodel.cn → S'inscrire → Commencer

Exemple typique d'appel d'API (pseudocode) :

# Établir une connexion WebSocket
ws = connecter("wss://open.bigmodel.cn/api/v1/glm-realtime")
# Envoyer des images vidéo + entrée vocale
ws.send({"video": frame_data, "audio": audio_data})
#Recevoir la réponse en streaming du modèle
pour un morceau dans ws.receive() :
    processus (morceau)

L'adresse spécifique du point de terminaison et la méthode d'authentification sont soumises aux derniers documents de la plateforme ouverte Zhipu.

Prix des produits

Éléments de facturation	Prix ​​
Appels API (actuellement)	Gratuit
Prix ​​futurs	Prix ​​estimé par Token / Durée d'appel / Frais mensuels fixes

Rappel des coûts cachés : dans les scénarios de dialogue en temps réel à haute fréquence, la bande passante du réseau (en particulier la transmission de trames vidéo) et les ressources informatiques côté appareil doivent être supportées par le développeur. Le coût de la bande passante consommé par l'encodage, la compression et la transmission des images vidéo peut dépasser les frais d'appel API lui-même dans des scénarios à forte concurrence.

Scénarios d'application

• Matériel IA (AI PC/AI Phone) : une base interactive multimodale en temps réel pour les assistants IA côté appareil. La caméra permet à l'IA d'avoir une « perception visuelle ». Méthode de vérification : test réel de la précision de la compréhension vidéo dans des environnements complexes tels que la lumière sombre et le contraste élevé.
• Éducation intelligente et compagnon : la fonction de chant a cappella est adaptée à l'éducation des enfants - L'IA enseigne le chant des chansons pour enfants, reconnaît le contenu des livres d'images et raconte des histoires. Méthode de vérification : comparez l'expérience interactive chinoise de GPT-4o Realtime dans le même scénario.
• Assistance visuelle du service client : les utilisateurs affichent des scénarios de problèmes via la caméra, et l'IA comprend l'image en temps réel et donne des conseils opérationnels. Méthode de vérification : sélectionnez 10 scénarios de panne typiques pour tester la précision et le délai de première sonnerie.
• Interaction visuelle du robot intelligent : Le robot perçoit la scène à travers la caméra, comprend les instructions vocales, répond et effectue des actions via la voix. Méthode de vérification : vérifier le délai de bout en bout et l'exactitude de la compréhension des instructions dans l'environnement de simulation.

Personnes concernées

• Développeurs de matériel IA : les fabricants de matériel et les développeurs embarqués qui développent des PC IA, des téléphones mobiles IA et des robots intelligents nécessitent des capacités d'interaction multimodale en temps réel du côté des appareils.
• Développeur d'applications multimodales : développeurs créant des applications qui doivent gérer simultanément la saisie vidéo, vocale et textuelle.
• Équipe de développement d'applications pour l'éducation et le divertissement : utilisez la fonction a cappella et les capacités de compréhension vidéo pour développer des produits éducatifs ou de divertissement différenciés.
• Ne convient pas à la foule : scénarios qui ne nécessitent pas de capacités de compréhension vidéo et nécessitent uniquement une interaction purement textuelle ou vocale. Utiliser GLM-Realtime est une décision excessive ; des scénarios de dialogue longs qui nécessitent une longueur de fenêtre de mémoire élevée.

Comparaison des produits concurrents

Dimensions de comparaison	GLM-temps réel	GPT-4o en temps réel	Gémeaux en direct	MiniMax M2-5 en temps réel
Échelle des paramètres	Non divulgué	Non divulgué	Non divulgué	Non divulgué
Longueur du contexte	2 minutes à retenir	~30 minutes	~20 minutes	Non divulgué
Prise en charge multimodale	Vidéo + Voix + Texte	Vidéo + Voix + Texte	Vidéo + Voix + Texte	Voix + Texte
Latence de bout en bout	~300ms	~200-500ms	~300ms	~400 ms
Tarifs API (actuels)	Gratuit	~0,06 $/minute	Paiement à l'utilisation	Paiement à l'utilisation
Optimisation chinoise	Optimisation de la profondeur	Général	Général	Optimisation chinoise
Fonctions proposées	Chant a cappella, compréhension vidéo en temps réel	Fortes capacités multimodales	Bonne intégration écologique	Performance à coût élevé
Déploiement privé	Personnalisable	Non pris en charge	Non pris en charge	Personnalisable

Résumé et Outlook

GLM-Realtime occupe une position technologique de premier plan parmi les modèles multimodaux nationaux avec son architecture multimodale de bout en bout et ses capacités d'interaction en temps réel à faible latence. Bien que la fonction a cappella soit intéressante, son intérêt actuel se situe davantage au niveau du « show technique musculaire ». La véritable capacité essentielle est l’intégration profonde de la compréhension vidéo et de l’interaction vocale – il s’agit d’une position stratégique du produit à la veille de l’explosion du matériel d’IA. La stratégie gratuite abaisse le seuil auquel les développeurs peuvent essayer.

Divulgation des risques :

1. Limite de la fenêtre mémoire : La fenêtre mémoire de 2 minutes limite la cohérence des tâches complexes à long terme. Une fois la longueur de la fenêtre dépassée, les informations contextuelles sont tronquées et ne peuvent pas être récupérées.
2. Incertitude sur les prix : La stratégie gratuite actuelle n'a pas de garantie d'engagement à long terme. La structure des coûts après l’annonce des prix officiels peut être très différente de celle de la période gratuite. Il est recommandé d’effectuer une vérification complète des performances et un calcul des coûts pendant la période gratuite.
3. Faible transparence technique : les informations clés telles que l'échelle des paramètres du modèle, la composition des données de formation et les critères d'évaluation ne sont pas divulguées, ce qui rend difficile la réalisation de comparaisons horizontales objectives des performances.
4. Dépendance à la qualité vidéo : la capacité de compréhension de la vidéo est limitée par la qualité de l'image de la caméra et les conditions d'éclairage. Les performances dans des environnements complexes tels que la faible luminosité et les mouvements rapides doivent être vérifiées par vous-même.
5. Conditions de déploiement de la privatisation inconnues : Les conditions techniques et commerciales spécifiques du plan de déploiement de la privatisation doivent être communiquées et confirmées avec l'équipe commerciale de Zhipu, ce qui peut impliquer des seuils plus élevés.
6. Dépendance au réseau : la transmission vidéo en temps réel nécessite des exigences élevées en matière de bande passante de liaison montante, et l'expérience peut être considérablement dégradée sur les réseaux cellulaires.

Outils associés : ÉquipageAI, langchain

Informations de version

• version officielle ：L'API a été lancée sur la plate-forme ouverte Zhipu, prenant en charge la compréhension vidéo à faible latence, l'interaction vocale et les appels de fonction. （2025-01-01）
• Version bêta ：Une première version de test, fournissant des fonctions d'interaction multimodale de base. （2024-10-01）