ما هي نماذج الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط للمحادثة والرؤية؟
نماذج الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط للمحادثة والرؤية هي نماذج لغوية بصرية (VLMs) متقدمة تجمع بين فهم اللغة الطبيعية وقدرات معالجة بصرية متطورة. يمكن لهذه النماذج تحليل الصور ومقاطع الفيديو والمستندات والرسوم البيانية والمحتوى المرئي الآخر أثناء الانخراط في تفاعلات محادثة. باستخدام بنيات التعلم العميق مثل مزيج الخبراء (MoE) ونماذج التفكير المتقدمة، فإنها تترجم المعلومات المرئية إلى حوار ورؤى ذات مغزى. تتيح هذه التقنية للمطورين إنشاء تطبيقات يمكنها رؤية المحتوى المرئي وفهمه ومناقشته، مما يضفي طابعًا ديمقراطيًا على الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي القوية متعددة الوسائط لكل شيء بدءًا من تحليل المستندات وحتى المساعدة البصرية والتطبيقات التعليمية.
GLM-4.5V
GLM-4.5V هو أحدث جيل من نماذج الرؤية واللغة (VLM) التي أصدرتها Zhipu AI. تم بناؤه على نموذج النص الرائد GLM-4.5-Air الذي يضم 106 مليار معلمة إجمالية و 12 مليار معلمة نشطة، ويستخدم بنية مزيج الخبراء (MoE) لتحقيق أداء فائق بتكلفة استدلال أقل. يقدم النموذج ابتكارات مثل التشفير الموضعي الدوراني ثلاثي الأبعاد (3D-RoPE)، مما يعزز بشكل كبير قدراته على الإدراك والتفكير للعلاقات المكانية ثلاثية الأبعاد، ويتميز بمفتاح 'وضع التفكير' لعمق تفكير مرن.
GLM-4.5V: التفكير متعدد الوسائط المتطور
GLM-4.5V هو أحدث جيل من نماذج الرؤية واللغة (VLM) التي أصدرتها Zhipu AI. تم بناء النموذج على نموذج النص الرائد GLM-4.5-Air، الذي يضم 106 مليار معلمة إجمالية و 12 مليار معلمة نشطة، ويستخدم بنية مزيج الخبراء (MoE) لتحقيق أداء فائق بتكلفة استدلال أقل. من الناحية الفنية، يقدم GLM-4.5V ابتكارات مثل التشفير الموضعي الدوراني ثلاثي الأبعاد (3D-RoPE)، مما يعزز بشكل كبير قدراته على الإدراك والتفكير للعلاقات المكانية ثلاثية الأبعاد. النموذج قادر على معالجة محتوى مرئي متنوع مثل الصور ومقاطع الفيديو والمستندات الطويلة، محققًا أداءً متطورًا بين النماذج مفتوحة المصدر من حجمه على 41 معيارًا عامًا متعدد الوسائط.
المزايا
- أداء متطور على 41 معيارًا متعدد الوسائط.
- بنية MoE فعالة مع 106 مليار معلمة إجمالية، 12 مليار معلمة نشطة.
- تفكير مكاني ثلاثي الأبعاد متقدم مع تشفير 3D-RoPE.
العيوب
- تسعير إخراج أعلى مقارنة بالنماذج الأصغر.
- قد يتطلب المزيد من موارد الحوسبة لتحقيق الأداء الأمثل.
لماذا نحبه
- يجمع بين القدرات المتطورة متعددة الوسائط وبنية MoE الفعالة، مما يوفر أداءً متطورًا عبر مهام الفهم البصري المتنوعة مع أوضاع تفكير مرنة.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking هو نموذج رؤية ولغة (VLM) مفتوح المصدر تم إصداره بالاشتراك بين Zhipu AI ومختبر KEG بجامعة تسينغهوا، مصمم لتعزيز التفكير متعدد الوسائط للأغراض العامة. تم بناؤه على النموذج الأساسي GLM-4-9B-0414، ويقدم 'نموذج تفكير' ويستفيد من التعلم المعزز مع أخذ العينات المنهجية (RLCS) لتعزيز قدراته بشكل كبير في المهام المعقدة.
GLM-4.1V-9B-Thinking: قوة مدمجة مع تفكير متقدم
GLM-4.1V-9B-Thinking هو نموذج رؤية ولغة (VLM) مفتوح المصدر تم إصداره بالاشتراك بين Zhipu AI ومختبر KEG بجامعة تسينغهوا، مصمم لتعزيز التفكير متعدد الوسائط للأغراض العامة. تم بناؤه على النموذج الأساسي GLM-4-9B-0414، ويقدم 'نموذج تفكير' ويستفيد من التعلم المعزز مع أخذ العينات المنهجية (RLCS) لتعزيز قدراته بشكل كبير في المهام المعقدة. كنموذج بـ 9 مليارات معلمة، يحقق أداءً متطورًا بين النماذج ذات الحجم المماثل، وأداءه يضاهي أو حتى يتجاوز Qwen-2.5-VL-72B الأكبر بكثير (72 مليار معلمة) على 18 معيارًا مختلفًا. يتفوق النموذج في حل مشكلات STEM، وفهم الفيديو، وفهم المستندات الطويلة، ويتعامل مع الصور بدقة تصل إلى 4K ونسب عرض إلى ارتفاع عشوائية.
المزايا
- نسبة أداء إلى حجم استثنائية مع 9 مليارات معلمة فقط.
- نموذج 'تفكير' متقدم مع تدريب RLCS.
- يتعامل مع صور بدقة 4K ونسب عرض إلى ارتفاع عشوائية.
العيوب
- قد يحد عدد المعلمات الأصغر من التفكير المعقد في بعض السيناريوهات.
- كونه مفتوح المصدر قد يتطلب المزيد من الخبرة الفنية في الإعداد.
لماذا نحبه
- يقدم أداءً رائعًا في التفكير متعدد الوسائط في حزمة مدمجة بـ 9 مليارات معلمة، مما يجعل قدرات الرؤية واللغة المتقدمة متاحة دون متطلبات حوسبة ضخمة.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct هو نموذج لغوي كبير متعدد الوسائط أصدره فريق Qwen، وهو جزء من سلسلة Qwen2.5-VL. يتفوق هذا النموذج في تحليل النصوص والرسوم البيانية والأيقونات والرسومات والتخطيطات داخل الصور. يعمل كوكيل بصري يمكنه التفكير وتوجيه الأدوات ديناميكيًا، وقادر على استخدام الكمبيوتر والهاتف، مع تحديد دقيق للكائنات وتوليد مخرجات منظمة للبيانات مثل الفواتير والجداول.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: وكيل بصري متقدم مع تكامل الأدوات
Qwen2.5-VL-32B-Instruct هو نموذج لغوي كبير متعدد الوسائط أصدره فريق Qwen، وهو جزء من سلسلة Qwen2.5-VL. هذا النموذج ليس فقط بارعًا في التعرف على الكائنات الشائعة ولكنه قادر بشكل كبير على تحليل النصوص والرسوم البيانية والأيقونات والرسومات والتخطيطات داخل الصور. يعمل كوكيل بصري يمكنه التفكير وتوجيه الأدوات ديناميكيًا، وقادر على استخدام الكمبيوتر والهاتف. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للنموذج تحديد الكائنات بدقة في الصور، وتوليد مخرجات منظمة للبيانات مثل الفواتير والجداول. مقارنة بسابقه Qwen2-VL، تم تعزيز هذا الإصدار بقدرات رياضية وحل المشكلات من خلال التعلم المعزز، مع تعديل أنماط الاستجابة لتتوافق بشكل أفضل مع تفضيلات الإنسان.
المزايا
- قدرات وكيل بصري استثنائية لاستخدام الكمبيوتر والهاتف.
- تحديد متقدم للكائنات واستخراج البيانات المنظمة.
- طول سياق واسع يبلغ 131 ألفًا لمعالجة المستندات الطويلة.
العيوب
- متطلبات حوسبة أعلى مع 32 مليار معلمة.
- قد يكون تسعير الإدخال والإخراج المتساوي مكلفًا للاستخدام المكثف.
لماذا نحبه
- يتفوق كوكيل بصري بقدرات تكامل أدوات متقدمة، مما يجعله مثاليًا للتطبيقات العملية التي تتطلب تحليل المستندات وتحديد الكائنات واستخراج البيانات المنظمة.
مقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط
في هذا الجدول، نقارن نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة متعددة الوسائط للمحادثة والرؤية لعام 2025، ولكل منها نقاط قوة فريدة. للحصول على أداء متطور، يقدم GLM-4.5V قدرات متطورة مع بنية MoE فعالة. وللكفاءة المدمجة، يوفر GLM-4.1V-9B-Thinking تفكيرًا رائعًا في حزمة أصغر، بينما يتفوق Qwen2.5-VL-32B-Instruct كوكيل بصري مع تكامل أدوات متقدم. يساعدك هذا العرض جنبًا إلى جنب على اختيار النموذج متعدد الوسائط المناسب لتطبيقات الدردشة والرؤية الخاصة بك.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | تسعير SiliconFlow | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | نموذج الرؤية واللغة | $0.14-$0.86/M Tokens | أداء متطور متعدد الوسائط |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | نموذج الرؤية واللغة | $0.035-$0.14/M Tokens | قوة مدمجة مع تفكير متقدم |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | نموذج الرؤية واللغة | $0.27/M Tokens | وكيل بصري متقدم مع تكامل الأدوات |
الأسئلة الشائعة
أفضل ثلاثة اختيارات لدينا لعام 2025 هي GLM-4.5V و GLM-4.1V-9B-Thinking و Qwen2.5-VL-32B-Instruct. تميز كل من نماذج الرؤية واللغة هذه بابتكارها وأدائها ونهجها الفريد في حل التحديات في تطبيقات فهم الدردشة والرؤية متعددة الوسائط.
يُظهر تحليلنا المتعمق قادة مختلفين لاحتياجات متنوعة. GLM-4.5V هو الخيار الأفضل للأداء المتطور عبر معايير متعددة الوسائط المتنوعة مع أوضاع تفكير مرنة. GLM-4.1V-9B-Thinking هو الأفضل للمستخدمين الذين يحتاجون إلى قدرات تفكير متقدمة في نموذج مدمج وفعال من حيث التكلفة. يتفوق Qwen2.5-VL-32B-Instruct في التطبيقات التي تتطلب وكلاء بصريين، وتحليل المستندات، واستخراج البيانات المنظمة.