ما هي نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط؟
نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط هي نماذج رؤية ولغة متقدمة (VLMs) يمكنها معالجة وفهم أنواع متعددة من المدخلات في وقت واحد، بما في ذلك النصوص والصور ومقاطع الفيديو والمستندات. باستخدام بنيات التعلم العميق المتطورة، تقوم بتحليل المحتوى المرئي جنبًا إلى جنب مع المعلومات النصية لأداء مهام الاستدلال المعقدة والفهم البصري وتوليد المحتوى. تتيح هذه التقنية للمطورين والمبدعين بناء تطبيقات يمكنها فهم الرسوم البيانية، وحل المشكلات البصرية، وتحليل المستندات، والعمل كوكلاء بصريين بقدرات غير مسبوقة. إنها تعزز التعاون، وتسرع الابتكار، وتضفي طابعًا ديمقراطيًا على الوصول إلى ذكاء متعدد الوسائط قوي، مما يتيح مجموعة واسعة من التطبيقات من الأدوات التعليمية إلى حلول أتمتة المؤسسات.
GLM-4.5V
GLM-4.5V هو أحدث جيل من نماذج الرؤية واللغة (VLM) الذي أصدرته Zhipu AI. تم بناء النموذج على أساس نموذج النص الرائد GLM-4.5-Air، الذي يحتوي على 106 مليار معلمة إجمالية و 12 مليار معلمة نشطة، ويستخدم بنية Mixture-of-Experts (MoE) لتحقيق أداء فائق بتكلفة استدلال أقل. من خلال التحسين عبر مراحل التدريب المسبق والضبط الدقيق تحت الإشراف والتعلم المعزز، فإن النموذج قادر على معالجة محتوى بصري متنوع مثل الصور ومقاطع الفيديو والمستندات الطويلة.
GLM-4.5V: استدلال متعدد الوسائط على أحدث طراز
GLM-4.5V هو أحدث جيل من نماذج الرؤية واللغة (VLM) الذي أصدرته Zhipu AI. تم بناء النموذج على أساس نموذج النص الرائد GLM-4.5-Air، الذي يحتوي على 106 مليار معلمة إجمالية و 12 مليار معلمة نشطة، ويستخدم بنية Mixture-of-Experts (MoE) لتحقيق أداء فائق بتكلفة استدلال أقل. من الناحية الفنية، يتبع GLM-4.5V سلالة GLM-4.1V-Thinking ويقدم ابتكارات مثل التشفير الموضعي الدوراني ثلاثي الأبعاد (3D-RoPE)، مما يعزز بشكل كبير قدراته على الإدراك والاستدلال للعلاقات المكانية ثلاثية الأبعاد. من خلال التحسين عبر مراحل التدريب المسبق والضبط الدقيق تحت الإشراف والتعلم المعزز، فإن النموذج قادر على معالجة محتوى بصري متنوع مثل الصور ومقاطع الفيديو والمستندات الطويلة، محققًا أداءً متطورًا بين النماذج مفتوحة المصدر من حجمه على 41 معيارًا عامًا متعدد الوسائط. بالإضافة إلى ذلك، يتميز النموذج بمفتاح 'وضع التفكير'، مما يسمح للمستخدمين بالاختيار بمرونة بين الاستجابات السريعة والاستدلال العميق لتحقيق التوازن بين الكفاءة والفعالية.
الإيجابيات
- أداء متطور على 41 معيارًا متعدد الوسائط.
- بنية MoE لأداء فائق بتكلفة أقل.
- 3D-RoPE لتعزيز الاستدلال المكاني ثلاثي الأبعاد.
السلبيات
- سعر إخراج أعلى عند 0.86 دولار لكل مليون رمز على SiliconFlow.
- يتطلب فهم بنية MoE للتحسين.
لماذا نحبه
- إنه يجمع بين الاستدلال متعدد الوسائط المتطور وأنماط التفكير المرنة، محققًا أداءً رائدًا في المعايير أثناء معالجة المحتوى المرئي المتنوع من الصور إلى مقاطع الفيديو والمستندات الطويلة.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking هو نموذج رؤية ولغة مفتوح المصدر (VLM) تم إصداره بالاشتراك بين Zhipu AI ومختبر KEG بجامعة تسينغهوا، وهو مصمم لتعزيز الاستدلال متعدد الوسائط للأغراض العامة. تم بناء النموذج على أساس 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: بطل الاستدلال متعدد الوسائط الفعال
GLM-4.1V-9B-Thinking هو نموذج رؤية ولغة مفتوح المصدر (VLM) تم إصداره بالاشتراك بين Zhipu AI ومختبر KEG بجامعة تسينغهوا، وهو مصمم لتعزيز الاستدلال متعدد الوسائط للأغراض العامة. تم بناء النموذج على أساس 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. بصفته نموذجًا بـ 9 مليارات معلمة، يحقق أداءً متطورًا بين النماذج ذات الحجم المماثل، وأداءه يضاهي أو حتى يتجاوز نموذج Qwen-2.5-VL-72B الأكبر بكثير (72 مليار معلمة) على 18 معيارًا مختلفًا. يتفوق النموذج في مجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك حل مشكلات STEM، وفهم الفيديو، وفهم المستندات الطويلة، ويمكنه التعامل مع الصور بدقة تصل إلى 4K ونسب أبعاد عشوائية.
الإيجابيات
- يتفوق على نماذج 72 مليار معلمة أكبر بكثير على 18 معيارًا.
- 9 مليارات معلمة فعالة لنشر فعال من حيث التكلفة.
- يتعامل مع صور بدقة 4K ونسب أبعاد عشوائية.
السلبيات
- عدد معلمات أقل من النماذج الرائدة.
- قد يتطلب ضبطًا دقيقًا للمجالات المتخصصة.
لماذا نحبه
- إنه يقدم أداءً بمستوى النماذج الرائدة بجزء بسيط من الحجم والتكلفة، متجاوزًا فئته بفضل نماذج التفكير المبتكرة وتحسين التعلم المعزز.
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. هذا النموذج ليس فقط بارعًا في التعرف على الكائنات الشائعة ولكنه قادر بدرجة عالية على تحليل النصوص والرسوم البيانية والأيقونات والرسومات والتخطيطات داخل الصور. يعمل كوكيل بصري يمكنه الاستدلال وتوجيه الأدوات ديناميكيًا، وهو قادر على استخدام الكمبيوتر والهاتف.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: قوة الوكيل البصري
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 بدرجة عالية على تحليل النصوص والرسوم البيانية والأيقونات والرسومات والتخطيطات داخل الصور. يعمل كوكيل بصري يمكنه الاستدلال وتوجيه الأدوات ديناميكيًا، وهو قادر على استخدام الكمبيوتر والهاتف. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للنموذج تحديد موقع الكائنات في الصور بدقة، وتوليد مخرجات منظمة للبيانات مثل الفواتير والجداول. مقارنة بسابقه Qwen2-VL، تم تعزيز قدرات هذا الإصدار في الرياضيات وحل المشكلات من خلال التعلم المعزز، مع تعديل أنماط الاستجابة لتتوافق بشكل أفضل مع التفضيلات البشرية.
الإيجابيات
- يعمل كوكيل بصري للتحكم في الكمبيوتر والهاتف.
- استثنائي في تحليل الرسوم البيانية والتخطيطات والمستندات.
- يولد مخرجات منظمة للفواتير والجداول.
السلبيات
- عدد معلمات متوسط مقارنة بالنماذج الأكبر.
- هيكل تسعير متساوٍ للمدخلات والمخرجات.
لماذا نحبه
- إنه وكيل بصري حقيقي يمكنه التحكم في أجهزة الكمبيوتر والهواتف بينما يتفوق في تحليل المستندات واستخراج البيانات المنظمة، مما يجعله مثاليًا للأتمتة وتطبيقات المؤسسات.
مقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط
في هذا الجدول، نقارن نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط الرائدة لعام 2025، كل منها يتمتع بقوة فريدة. للحصول على أداء متطور عبر مهام بصرية متنوعة، يوفر GLM-4.5V قدرات بمستوى النماذج الرائدة بكفاءة MoE. للاستدلال متعدد الوسائط الفعال من حيث التكلفة والذي ينافس النماذج الأكبر، يقدم GLM-4.1V-9B-Thinking قيمة استثنائية. لقدرات الوكيل البصري وفهم المستندات، يتفوق Qwen2.5-VL-32B-Instruct. يساعدك هذا العرض جنبًا إلى جنب على اختيار الأداة المناسبة لاحتياجاتك الخاصة في الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | التسعير (SiliconFlow) | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | نموذج رؤية ولغة | 0.14 دولار/مليون رمز إدخال، 0.86 دولار/مليون رمز إخراج | استدلال متعدد الوسائط على أحدث طراز |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM / Zhipu AI | نموذج رؤية ولغة | 0.035 دولار/مليون رمز إدخال، 0.14 دولار/مليون رمز إخراج | أداء فعال ينافس نماذج 72 مليار معلمة |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen | نموذج رؤية ولغة | 0.27 دولار/مليون رمز | وكيل بصري مع تحليل المستندات |
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 هذه النماذج بابتكاره وأدائه ونهجه الفريد في حل التحديات في الاستدلال متعدد الوسائط والفهم البصري ومهام الرؤية واللغة.
يُظهر تحليلنا المتعمق العديد من الرواد لاحتياجات مختلفة. GLM-4.5V هو الخيار الأفضل للأداء المتطور عبر 41 معيارًا متعدد الوسائط مع أوضاع تفكير مرنة. لعمليات النشر التي تراعي الميزانية والتي لا تزال بحاجة إلى أداء بمستوى النماذج الرائدة، يقدم GLM-4.1V-9B-Thinking قيمة استثنائية، متفوقًا على نماذج أكبر بثلاثة أضعاف حجمه. لقدرات الوكيل البصري وتحليل المستندات، يتفوق Qwen2.5-VL-32B-Instruct بقدرته على التحكم في أجهزة الكمبيوتر واستخراج البيانات المنظمة.