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MarkdownText

兼容性佳

支持解析处理多种不同的页面结构，包括嵌套文本、图像、表格、代码等

应用场景

为大语言模型提供高质量、完整的网页内容，提升AI回答质量

自动抓取科研论文、新闻文章，进行深度分析与摘要

构建知识库和数据集，提取结构化内容进行训练

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获取API Key

GET 请求

https://api.unifuncs.com/api/web-reader/{path}?apiKey=API_KEY

注意：path需要进行URL编码

URL编码测试：

基础示例（阅读微信公众号文章）：
https://api.unifuncs.com/api/web-reader/https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2FwmoNh44A4ofkawPNVx_g6A?apiKey=API_KEY

请求参数

参数名类型必需描述
pathstring是需要阅读的URL，必须进行URL编码
apiKeystring是API密钥（也可通过Authorization头传递）
formatstring否返回格式，可选值：markdown、md、text、txt，默认为md
includeImagesboolean否是否包含图片，默认为true
onlyCSSSelectorsarray否仅包含匹配CSS选择器的元素，如：[".article_content"]
waitForCSSSelectorsarray否等待这些CSS选择器元素出现后再解析页面，如：["#main", ".rich_media_content"]
excludeCSSSelectorsarray否排除匹配CSS选择器的元素，如：["#footer", ".copyright"]
offsetWordsnumber否读取的起始字符位置，默认为0，一般和maxWords一起使用
maxWordsnumber否读取的最大字符数量，默认为500万字符（取值0-5000000）
linkSummaryboolean否是否将页面中所有链接追加到内容尾部，默认为false
ignoreCacheboolean否是否忽略缓存，对于同一URL我们通常会加密缓存一小段时间来加速访问，默认为false
setCookiestring否设置Cookie，对于需要验证的页面，这很有用
timeoutnumber否抓取超时时间，单位为秒，默认为120秒（2分钟）

POST 请求

https://api.unifuncs.com/api/web-reader/read

请求头

Content-Type: application/json
Authorization: Bearer API_KEY

请求体

{
  "url": "https://mp.weixin.qq.com/s/wmoNh44A4ofkawPNVx_g6A",
  "format": "md"
}

请求参数

参数名类型必需描述
urlstring是需要阅读的URL
formatstring否返回格式，可选值：markdown、md、text、txt，默认为md
includeImagesboolean否是否包含图片，默认为true
onlyCSSSelectorsarray否仅包含匹配CSS选择器的元素，如：[".article_content"]
waitForCSSSelectorsarray否等待这些CSS选择器元素出现后再解析页面，如：["#main", ".rich_media_content"]
excludeCSSSelectorsarray否排除匹配CSS选择器的元素，如：["#footer", ".copyright"]
linkSummaryboolean否是否将页面中所有链接追加到内容尾部，默认为false
ignoreCacheboolean否是否忽略缓存，对于同一URL我们通常会加密缓存一小段时间来加速访问，默认为false
setCookiestring否设置Cookie，对于需要验证的页面，这很有用
timeoutnumber否抓取超时时间，单位为秒，默认为120秒（2分钟）

MCP接入

使用MCP协议快速将UniFuncs API能力接入到您的大模型系统：https://github.com/UniFuncs/ufn-mcp-server

STDIO通信

{
    "mcpServers": {
        "unifuncs": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "@unifuncs/ufn-mcp-server"
            ],
            "env": {
                "UNIFUNCS_API_KEY": "sk-**********"
            }
        }
    }
}

SSE通信

https://mcp.unifuncs.com/sse

需在headers请求头中添加Authorization: Bearer sk-**********

响应格式

支持的响应格式

markdown/md

返回Markdown格式的文本内容，适合用于展示或进一步处理。包含标题、源URL和Markdown格式化的页面内容。

text/txt

返回纯文本格式的内容，不包含任何格式标记。包含标题、源URL和纯文本的页面内容。

响应示例

Markdown格式 (format=md)

Content-Type: text/markdown; charset=utf-8

1Title: SOTA！首个能生成汉字的开源文生图模型CogView4｜智谱开源年No.1
2
3URL Source: https://mp.weixin.qq.com/s/wmoNh44A4ofkawPNVx_g6A
4
5Markdown Content:
6
7![cover_image](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/UBWAWibiaa4jduGWHjYekO1wnWtqia0651YiaSNgFFCdiadzmvk2GoGrF6SNCqHJSmxQYMHH2VSYuAzXUHp5iawKxQmQ/0?wx_fmt=jpeg)
8
9# SOTA！首个能生成汉字的开源文生图模型CogView4｜智谱开源年No.1
10
11[智谱]() *2025年03月04日 05:17* 北京 ![图片](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/UBWAWibiaa4jduGWHjYekO1wnWtqia0651YVM8Za0Pr34mWemc3sGia0HfiaFdO4iaUeNcAoqaSM5ysGX8INeClteqSQ/640?wx_fmt=jpeg&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1)
12
13今天，我们很高兴地推出「智谱2025开源年」的第一个模型： 首个支持生成汉字的开源文生图模型——CogView4 。
14
15CogView 4 在 DPG-Bench 基准测试中的综合评分排名第一， **在开源文生图模型中达到 SOTA，** 也是首个遵循 Apache 2.0 协议的图像生成模型。
16
17最新的 CogView4-0304 版本现已开源，近期将登陆MaaS平台，3月13日上线 **智谱清言（chatglm.cn）**
18
19。
20
21一、性能 SOTA
22
23CogView4 具备较强的复杂语义对齐和指令跟随能力，支持任意长度的中英双语输入，能够生成在给定范围内的任意分辨率图像，同时具备较强的文字生成能力。
24
25CogView4 在 DPG-Bench 基准测试中综合评分排名第一。DPG-Bench 是一个评估文本到图像生成模型的基准测试，主要关注模型在复杂语义对齐和指令跟随能力方面的表现。
26
27![Image](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/Eu2cI2IojBLwLsgXia96hfA6RibuMJOlcL8UdwZIDm8ic0rSTR9CGwdnuiaoCltW1T9kAChWBicsw4G7YDWT2IlgAAQ/640?wx_fmt=png&from=appmsg&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1&tp=webp)
28
29二、中文理解与生成
30
31CogView4 具有两大技术领先性：
32
33首先，支持中英双语提示词输入，擅长理解和遵循中文提示词，是首个能够在画面中生成汉字的开源文生图模型，能更好地满足广告、短视频等领域的创意需求。
34
35在技术实现上，CogView4 将文本编码器从纯英文的 T5 encoder 换为 **具备双语能力的 GLM-4 encoder，**
36
37并通过中英双语图文进行训练，使模型具备双语提示词输入能力。
38
39*案例 1：CogView4 能够将中英文字符自然地融入画面，使海报、文案配图创作更加便捷。*
40
41![图片](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/UBWAWibiaa4jduGWHjYekO1wnWtqia0651YWO0oCLYup4SJ5XM4ibcic7fMKxUicBEq6DqfX0H3jxBLVHUnsiaWPkKqdA/640?wx_fmt=jpeg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1)
42
43![图片](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/UBWAWibiaa4jduGWHjYekO1wnWtqia0651YlvDry8k4ffLmnytIUoxyevicTGWm2ftFic0RvCLXdunSlsWc5L5z4bwg/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1)
44
45*案例 2：擅长理解和遵循中文提示词，例如能够画出古诗文中的意境。*
46
47![图片](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/UBWAWibiaa4jduGWHjYekO1wnWtqia0651YclUSdMhpn7mDbbCLMjkvKflHJffSl27yLEHg1ibG4QTxWSh100qa5Aw/640?wx_fmt=jpeg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1)
48
49*野径云俱黑，江船火独明*
50
51三、任意分辨率，任意长度提示词
52
53其次，支持输入任意长度提示词，能够生成范围内任意分辨率图像，不仅使用户创作更加自由，也提升了训练效率。CogView4 模型实现了任意长度的文本描述（caption）和任意分辨率图像的混合训练范式。
54
551.图像位置编码
56
57CogView4 采用二维旋转位置编码（2D RoPE）来建模图像的位置信息，并通过内插位置编码的方式支持不同分辨率的图像生成任务。
58
592.扩散生成建模
60
61模型采用 Flow-matching 方案进行扩散生成建模，并结合参数化的线性动态噪声规划，以适应不同分辨率图像的信噪比需求。
62
633.架构设计
64
65在 DiT 模型架构上，CogView4 延续了上一代的 Share-param DiT 架构，并为文本和图像模态分别设计独立的自适应 LayerNorm 层，以实现模态间的高效适配。
66
674.多阶段训练
68
69CogView4 采用多阶段训练策略，包括基础分辨率训练、泛分辨率训练、高质量数据微调以及人类偏好对齐训练。 这种分阶段训练方式不仅覆盖了广泛的图像分布，还确保生成的图像具有高美感并符合人类偏好。
70
715.训练框架优化
72
73从文本角度，CogView4 突破了传统固定 token 长度的限制，允许更高的 token 上限，并显著减少了训练过程中的文本 token 冗余。当训练 caption 的平均长度在 200-300 token 时，与固定 512 token 的传
74
75统方案相比，CogView4 减少了约 50% 的 token 冗余，并在模型递进训练阶段实现了 5%-30% 的效率提升。
76
77混合分辨率训练使模型能够支持较大范围内的任意分辨率生成，极大地提升了创作的自由度。 目标分辨率只需满足以下条件：
78
79![图片](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/UBWAWibiaa4jduGWHjYekO1wnWtqia0651YBKE4m1592fdfE8XbhlSEX106WPq1K3IW8vMicPsxwfztW6MrapeumIg/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1)
80
81*案例 1：以故事作为超长提示词，生成四格漫画*
82
83![Image](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/Eu2cI2IojBLwLsgXia96hfA6RibuMJOlcLsPFfGNEzqMAXPzPZpPcGYfnGUianHq4pwZe2l6dtL97ufC9awUXZ9IA/640?wx_fmt=png&from=appmsg&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1&tp=webp)
84
85请生成一张图包含四个场景的四格漫画图，采用动漫插画风格的连环画。其中主要出现的角色有：
86
87小明：人类男孩，拥有一颗勇敢的心，手持宝剑，穿着简易的战士服装。
88
89公主：人类女性，美丽优雅，穿着华丽的公主服饰，被囚禁在怪兽的老巢。
90
91国王：人类男性，威严而仁慈，穿着华丽的王者服饰，坐在王国的宝座上。
92
93火焰龙：怪兽，全身覆盖着火焰般的鳞片，口吐火焰，体型庞大。
94
95黑暗魔王：怪兽，体型巨大，全身笼罩在黑暗中，拥有强大的魔法力量。
96
97**Scene 1：小明踏上征程**
98
99创建一个动漫风格的场景，背景是壮丽的王国庭院。场景中的主要角色是小明（人类男孩，拥有一颗勇敢的心，手持宝剑，穿着简易的战士服装），他正以踏上征程的姿势展现。包括庭院中的花草和远处城堡的细节，晨曦的光照传达出勇敢和决心。质量：杰作，最佳质量，超详细，4k
100
101**Scene 2：小明战胜火焰龙**
102
103创建一个动漫风格的场景，背景是炽热的火山口。场景中的主要角色是小明（人类男孩，拥有一颗勇敢的心，手持宝剑，穿着简易的战士服装），他正处于战胜火焰龙的瞬间。包括火山口的岩石和熔岩的细节，火红的光照传达出激烈和勇气。质量：杰作，最佳质量，超详细，4k
104
105**Scene 3：小明与黑暗魔王激战**
106
107创建一个动漫风格的场景，背景是阴暗的怪兽老巢。场景中的主要角色是小明（人类男孩，拥有一颗勇敢的心，手持宝剑，穿着简易的战士服装），他正处于与黑暗魔王激战的场景中。包括老巢的黑暗和魔法能量的细节，阴沉的光照传达出激烈和紧张。质量：杰作，最佳质量，超详细，4k
108
109**Scene 4：小明救出公主**
110
111创建一个动漫风格的场景，背景是荒废的城堡内部。场景中的主要角色是小明（人类男孩，拥有一颗勇敢的心，手持宝剑，穿着简易的战士服装）和公主（人类女性，美丽优雅，穿着华丽的公主服饰），他们正处于小明救出公主的温馨场景中。包括城堡内部废墟和昏暗光线的细节，温柔的光照传达出感动和救赎。质量：杰作，最佳质量，超详细，4k
112
113# 四、 首个遵循 Apache 2.0 的图像生成模型
114
115CogView4 模型支持 Apache2.0 协议， 后续会陆续增加 ControlNet、ComfyUI 等生态支持 ，全套的微调工具包也即将推出。
116
117开源仓库地址：
118
119https://github.com/THUDM/CogView4
120
121模型仓库：
122
123https://huggingface.co/THUDM/CogView4-6B
124
125https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/CogView4-6B
126
127智谱始终致力于推动 AI 普惠。2025是智谱开源年，我们还将陆续开源基础模型、推理模型、多模态模型、Agent 模型等。
128
129![图片](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/UBWAWibiaa4jdVFS3g16cX4FSN12Juiaugj2TVlvFiciaBZdxQX3AEFoB236vQLXRNlfiahSre6ZhWibRKnvZ0vlIO5kw/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1)
130
131修改于 2025年03月04日
132
133​ 继续滑动看下一个 轻触阅读原文
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135![image](http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/UBWAWibiaa4jelhonWsvmts0jfdKEd0c8L7BiaBJlkD0VyMDgfoZ0L8Tvia8HeajSkbRSLjJ2bk7P7v2e5xPXVTZjg/0?wx_fmt=png)
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1Title: SOTA！首个能生成汉字的开源文生图模型CogView4｜智谱开源年No.1
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9SOTA！首个能生成汉字的开源文生图模型COGVIEW4｜智谱开源年NO.1
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11智谱 () 2025年03月04日 05:17 北京 [Image: 图片] (https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/UBWAWibiaa4jduGWHjYekO1wnWtqia0651YVM8Za0Pr34mWemc3sGia0HfiaFdO4iaUeNcAoqaSM5ysGX8INeClteqSQ/640?wx_fmt=jpeg&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1)
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13今天，我们很高兴地推出「智谱2025开源年」的第一个模型： 首个支持生成汉字的开源文生图模型——CogView4 。
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15CogView 4 在 DPG-Bench 基准测试中的综合评分排名第一， 在开源文生图模型中达到 SOTA， 也是首个遵循 Apache 2.0 协议的图像生成模型。
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17最新的 CogView4-0304 版本现已开源，近期将登陆MaaS平台，3月13日上线 智谱清言（chatglm.cn）
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21一、性能 SOTA
22
23CogView4 具备较强的复杂语义对齐和指令跟随能力，支持任意长度的中英双语输入，能够生成在给定范围内的任意分辨率图像，同时具备较强的文字生成能力。
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25CogView4 在 DPG-Bench 基准测试中综合评分排名第一。DPG-Bench 是一个评估文本到图像生成模型的基准测试，主要关注模型在复杂语义对齐和指令跟随能力方面的表现。
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27[Image: Image] (https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/Eu2cI2IojBLwLsgXia96hfA6RibuMJOlcL8UdwZIDm8ic0rSTR9CGwdnuiaoCltW1T9kAChWBicsw4G7YDWT2IlgAAQ/640?wx_fmt=png&from=appmsg&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1&tp=webp)
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29二、中文理解与生成
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31CogView4 具有两大技术领先性：
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33首先，支持中英双语提示词输入，擅长理解和遵循中文提示词，是首个能够在画面中生成汉字的开源文生图模型，能更好地满足广告、短视频等领域的创意需求。
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35在技术实现上，CogView4 将文本编码器从纯英文的 T5 encoder 换为 具备双语能力的 GLM-4 encoder，
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37并通过中英双语图文进行训练，使模型具备双语提示词输入能力。
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39案例 1：CogView4 能够将中英文字符自然地融入画面，使海报、文案配图创作更加便捷。
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41[Image: 图片] (https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/UBWAWibiaa4jduGWHjYekO1wnWtqia0651YWO0oCLYup4SJ5XM4ibcic7fMKxUicBEq6DqfX0H3jxBLVHUnsiaWPkKqdA/640?wx_fmt=jpeg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1)
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45案例 2：擅长理解和遵循中文提示词，例如能够画出古诗文中的意境。
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47[Image: 图片] (https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/UBWAWibiaa4jduGWHjYekO1wnWtqia0651YclUSdMhpn7mDbbCLMjkvKflHJffSl27yLEHg1ibG4QTxWSh100qa5Aw/640?wx_fmt=jpeg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1)
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49野径云俱黑，江船火独明
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51三、任意分辨率，任意长度提示词
52
53其次，支持输入任意长度提示词，能够生成范围内任意分辨率图像，不仅使用户创作更加自由，也提升了训练效率。CogView4 模型实现了任意长度的文本描述（caption）和任意分辨率图像的混合训练范式。
54
551.图像位置编码
56
57CogView4 采用二维旋转位置编码（2D RoPE）来建模图像的位置信息，并通过内插位置编码的方式支持不同分辨率的图像生成任务。
58
592.扩散生成建模
60
61模型采用 Flow-matching 方案进行扩散生成建模，并结合参数化的线性动态噪声规划，以适应不同分辨率图像的信噪比需求。
62
633.架构设计
64
65在 DiT 模型架构上，CogView4 延续了上一代的 Share-param DiT 架构，并为文本和图像模态分别设计独立的自适应 LayerNorm 层，以实现模态间的高效适配。
66
674.多阶段训练
68
69CogView4 采用多阶段训练策略，包括基础分辨率训练、泛分辨率训练、高质量数据微调以及人类偏好对齐训练。 这种分阶段训练方式不仅覆盖了广泛的图像分布，还确保生成的图像具有高美感并符合人类偏好。
70
715.训练框架优化
72
73从文本角度，CogView4 突破了传统固定 token 长度的限制，允许更高的 token 上限，并显著减少了训练过程中的文本 token 冗余。当训练 caption 的平均长度在 200-300 token 时，与固定 512 token 的传
74
75统方案相比，CogView4 减少了约 50% 的 token 冗余，并在模型递进训练阶段实现了 5%-30% 的效率提升。
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77混合分辨率训练使模型能够支持较大范围内的任意分辨率生成，极大地提升了创作的自由度。 目标分辨率只需满足以下条件：
78
79[Image: 图片] (https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/UBWAWibiaa4jduGWHjYekO1wnWtqia0651YBKE4m1592fdfE8XbhlSEX106WPq1K3IW8vMicPsxwfztW6MrapeumIg/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1)
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81案例 1：以故事作为超长提示词，生成四格漫画
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83[Image: Image] (https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/Eu2cI2IojBLwLsgXia96hfA6RibuMJOlcLsPFfGNEzqMAXPzPZpPcGYfnGUianHq4pwZe2l6dtL97ufC9awUXZ9IA/640?wx_fmt=png&from=appmsg&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1&tp=webp)
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85请生成一张图包含四个场景的四格漫画图，采用动漫插画风格的连环画。其中主要出现的角色有：
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87小明：人类男孩，拥有一颗勇敢的心，手持宝剑，穿着简易的战士服装。
88
89公主：人类女性，美丽优雅，穿着华丽的公主服饰，被囚禁在怪兽的老巢。
90
91国王：人类男性，威严而仁慈，穿着华丽的王者服饰，坐在王国的宝座上。
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93火焰龙：怪兽，全身覆盖着火焰般的鳞片，口吐火焰，体型庞大。
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95黑暗魔王：怪兽，体型巨大，全身笼罩在黑暗中，拥有强大的魔法力量。
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97Scene 1：小明踏上征程
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99创建一个动漫风格的场景，背景是壮丽的王国庭院。场景中的主要角色是小明（人类男孩，拥有一颗勇敢的心，手持宝剑，穿着简易的战士服装），他正以踏上征程的姿势展现。包括庭院中的花草和远处城堡的细节，晨曦的光照传达出勇敢和决心。质量：杰作，最佳质量，超详细，4k
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101Scene 2：小明战胜火焰龙
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103创建一个动漫风格的场景，背景是炽热的火山口。场景中的主要角色是小明（人类男孩，拥有一颗勇敢的心，手持宝剑，穿着简易的战士服装），他正处于战胜火焰龙的瞬间。包括火山口的岩石和熔岩的细节，火红的光照传达出激烈和勇气。质量：杰作，最佳质量，超详细，4k
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105Scene 3：小明与黑暗魔王激战
106
107创建一个动漫风格的场景，背景是阴暗的怪兽老巢。场景中的主要角色是小明（人类男孩，拥有一颗勇敢的心，手持宝剑，穿着简易的战士服装），他正处于与黑暗魔王激战的场景中。包括老巢的黑暗和魔法能量的细节，阴沉的光照传达出激烈和紧张。质量：杰作，最佳质量，超详细，4k
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109Scene 4：小明救出公主
110
111创建一个动漫风格的场景，背景是荒废的城堡内部。场景中的主要角色是小明（人类男孩，拥有一颗勇敢的心，手持宝剑，穿着简易的战士服装）和公主（人类女性，美丽优雅，穿着华丽的公主服饰），他们正处于小明救出公主的温馨场景中。包括城堡内部废墟和昏暗光线的细节，温柔的光照传达出感动和救赎。质量：杰作，最佳质量，超详细，4k
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113四、 首个遵循 Apache 2.0 的图像生成模型
114
115CogView4 模型支持 Apache2.0 协议， 后续会陆续增加 ControlNet、ComfyUI 等生态支持 ，全套的微调工具包也即将推出。
116
117开源仓库地址：
118
119https://github.com/THUDM/CogView4
120
121模型仓库：
122
123https://huggingface.co/THUDM/CogView4-6B
124
125https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/CogView4-6B
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127智谱始终致力于推动 AI 普惠。2025是智谱开源年，我们还将陆续开源基础模型、推理模型、多模态模型、Agent 模型等。
128
129[Image: 图片] (https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/UBWAWibiaa4jdVFS3g16cX4FSN12Juiaugj2TVlvFiciaBZdxQX3AEFoB236vQLXRNlfiahSre6ZhWibRKnvZ0vlIO5kw/640?wx_fmt=png&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1)
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