GLM-4.6V-Flash-WEB AI 习题解析案例展示
在教育场景中，多模态模型常面临'看得懂图'的瓶颈。GLM-4.6V-Flash-WEB 通过端到端联合建模图像与文本语义，将看图解题变成了日常操作。本文将聚焦中学数学与物理习题的图文联合解析，展示其实际生成效果及上手复现方法。
所有案例均在单卡 RTX 3090 上实测完成，网页端直连调用。
1. 为什么是'习题解析'？
很多多模态模型在通用 VQA 数据集上表现亮眼，但一到真实教育场景就露怯。习题自带三重复杂性：
- 结构混杂：一道题可能同时包含手写公式、印刷体图表、坐标系网格；
- 语义嵌套：问题本身常含隐含前提、逻辑指令，需结合图像内容做推理；
- 中文强依赖：题干语言精炼、术语固定，对中文语义建模要求极高。
GLM-4.6V-Flash-WEB 的优势在于：
- 不是'先 OCR 再推理'，而是端到端联合建模；
- 文本编码器深度适配中文数理表达习惯；
- 轻量化设计让响应足够快，平均耗时 420ms。
2. 四类典型习题实测
以下所有案例，均使用同一操作流程：
- 打开部署后网页地址（http://localhost:8080）
- 拖入题目图片（JPG/PNG，≤5MB）
- 在输入框键入自然语言问题
- 点击'分析'，等待结果
未做任何提示词优化、未调整参数。原图、原问、原答，全部真实呈现。
2.1 基础图像理解：识别函数图像与关键特征
图片内容：一张标准坐标系下的二次函数图像，开口向上，顶点清晰可见。
提问：'图中抛物线的顶点坐标是多少？它在哪个区间单调递减？'
模型输出：
顶点坐标为 (2, -1)。该抛物线在区间 (-∞, 2) 上单调递减，在 (2, +∞) 上单调递增。因为开口向上，对称轴为 x = 2，顶点为最低点。
亮点解析：
- 准确读出顶点坐标（非仅像素定位，而是结合刻度推算）；
- 正确给出单调区间，并用专业术语解释依据；
- 区间表示法规范，全程未出现模糊表述。
2.2 复合信息提取：从电路图中识别元件与连接关系
图片内容：一道高中物理电学题的手绘电路图，含电源、滑动变阻器、定值电阻 R₁、电流表 A、电压表 V。
提问：'当滑片 P 向右移动时，电流表 A 和电压表 V 的示数如何变化？请说明理由。'
模型输出：
电流表示数变小，电压表示数变大。 理由：滑片右移 → 滑动变阻器接入电路的电阻增大 → 总电阻增大 → 干路电流减小 → R₁两端电压 U₁ = I·R₁ 减小 → 电源内压降减小 → 路端电压增大 → 电压表测量的是路端电压，故示数变大。
亮点解析：
- 完整复现高中物理'串并联动态分析'逻辑链；
- 准确识别图中元件符号；
- 使用标准物理术语，而非笼统说'电压变大'。
2.3 手写识别 + 语义纠错：处理学生潦草笔记
图片内容：手机拍摄的学生手写解题过程，含两行公式，其中'2×2'被写成'2x2'。
提问：'这个顶点横坐标计算是否正确？如有错误，请指出并修正。'
模型输出：
