ما هي النماذج متعددة الوسائط لتحليل المستندات؟
النماذج متعددة الوسائط لتحليل المستندات هي نماذج لغة ورؤية متخصصة (VLMs) تجمع بين معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب لفهم وتحليل المستندات المعقدة. يمكن لهذه النماذج معالجة محتوى مرئي متنوع بما في ذلك النصوص والمخططات البيانية والجداول والرسوم التخطيطية والتخطيطات داخل المستندات، واستخراج المعلومات المهيكلة وتقديم رؤى ذكية. تتفوق في مهام مثل معالجة الفواتير، وفهم النماذج، وتحليل المخططات البيانية، وتحويل المستندات المرئية إلى بيانات قابلة للتنفيذ، مما يجعلها أدوات أساسية للشركات التي تسعى إلى أتمتة تدفقات عمل المستندات وتعزيز قدرات استخراج المعلومات.
GLM-4.5V
GLM-4.5V هو أحدث جيل من نماذج اللغة والرؤية الذي أصدرته Zhipu AI، ويتميز بإجمالي 106 مليار معلمة و 12 مليار معلمة نشطة مع بنية مزيج الخبراء (MoE). يتفوق النموذج في معالجة المحتوى المرئي المتنوع بما في ذلك المستندات الطويلة، محققًا أداءً متطورًا على 41 معيارًا عامًا متعدد الوسائط. يتميز بترميز موضعي دوراني ثلاثي الأبعاد مبتكر (3D-RoPE) ومفتاح 'وضع التفكير' لأساليب استدلال مرنة.
GLM-4.5V: قوة تحليل المستندات المتميزة
يمثل GLM-4.5V أحدث ما توصلت إليه تكنولوجيا تحليل المستندات من خلال بنيته القائمة على مزيج الخبراء (MoE) التي تضم 106 مليار معلمة، مما يوفر أداءً فائقًا بتكاليف استدلال أقل. يعالج النموذج المستندات المعقدة والصور ومقاطع الفيديو والمحتوى الطويل بدقة استثنائية. يعزز ابتكاره 3D-RoPE فهم العلاقات المكانية، وهو أمر حاسم لتحليل تخطيط المستندات. يتيح 'وضع التفكير' المرن للمستخدمين الموازنة بين السرعة والاستدلال العميق، مما يجعله مثاليًا لكل من معالجة المستندات السريعة والمهام التحليلية المعقدة التي تتطلب فهمًا تفصيليًا.
الإيجابيات
- أداء متطور على 41 معيارًا متعدد الوسائط.
- بنية مزيج الخبراء (MoE) توفر كفاءة فائقة وفعالية من حيث التكلفة.
- فهم متقدم للعلاقات المكانية ثلاثية الأبعاد للتخطيطات المعقدة.
السلبيات
- تسعير مخرجات أعلى بسبب القدرات المتقدمة.
- قد يتطلب حجم النموذج الكبير موارد حاسوبية كبيرة.
لماذا نحبه
- يقدم قدرات تحليل مستندات لا مثيل لها مع أوضاع استدلال مرنة، مما يجعله مثاليًا لتدفقات عمل معالجة المستندات على مستوى المؤسسات.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking هو نموذج لغة ورؤية مفتوح المصدر تم إصداره بالاشتراك بين Zhipu AI ومختبر KEG بجامعة تسينغهوا. يقدم هذا النموذج ذو الـ 9 مليار معلمة 'نموذج تفكير' مع التعلم المعزز ويحقق أداءً يضاهي نماذج أكبر بكثير بحجم 72 مليار معلمة. يتفوق في فهم المستندات الطويلة ويمكنه التعامل مع صور تصل دقتها إلى 4K بأي نسبة عرض إلى ارتفاع.
GLM-4.1V-9B-Thinking: بطل الاستدلال الفعال في المستندات
يُحدث GLM-4.1V-9B-Thinking ثورة في تحليل المستندات من خلال تقديم أداء استثنائي في حزمة مدمجة بحجم 9 مليار معلمة. يتيح 'نموذج التفكير' المبتكر للنموذج، المعزز من خلال التعلم المعزز مع أخذ عينات المناهج (RLCS)، استدلالًا متطورًا على المستندات المعقدة. على الرغم من صغر حجمه، فإنه يضاهي أو يتفوق على نماذج أكبر بحجم 72 مليار معلمة على 18 معيارًا، مما يجعله مثاليًا لفهم المستندات الطويلة، وحل مسائل العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM)، ومعالجة المستندات عالية الدقة حتى 4K بنسب عرض إلى ارتفاع مرنة.
الإيجابيات
- نسبة أداء إلى حجم متميزة تنافس نماذج 72 مليار معلمة.
- 'نموذج تفكير' متقدم للاستدلال على المستندات المعقدة.
- يدعم مستندات بدقة 4K مع أي نسبة عرض إلى ارتفاع.
السلبيات
- عدد معلمات أصغر من البدائل المتميزة.
- قد يتطلب ضبطًا دقيقًا لأنواع المستندات شديدة التخصص.
لماذا نحبه
- يقدم أداءً استثنائيًا في تحليل المستندات في حزمة مدمجة وفعالة من حيث التكلفة تنافس نماذج أكبر بكثير من خلال نماذج تفكير مبتكرة.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct هو نموذج لغوي كبير متعدد الوسائط من فريق Qwen، يتمتع بقدرة عالية على تحليل النصوص والمخططات البيانية والأيقونات والرسومات والتخطيطات داخل الصور. يعمل كوكيل مرئي بقدرات استدلال بالأدوات ويمكنه تحديد مواقع الكائنات بدقة، وإنشاء مخرجات مهيكلة للفواتير والجداول، مع قدرات رياضية وحل مسائل معززة من خلال التعلم المعزز.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: خبير معالجة المستندات المهيكلة
يتخصص Qwen2.5-VL-32B-Instruct في تحليل المستندات الشامل بقدرات استثنائية في التعرف على النصوص وتفسير المخططات البيانية وفهم التخطيط. يتفوق النموذج في إنشاء مخرجات مهيكلة من المستندات المعقدة مثل الفواتير والجداول، مما يجعله لا يقدر بثمن لأتمتة العمليات التجارية. معززًا من خلال التعلم المعزز، فإنه يوفر قدرات استدلال رياضي وحل مسائل فائقة، بينما تتيح قدراته كوكيل مرئي تفاعلًا ديناميكيًا مع الأدوات وتحديدًا دقيقًا لمواقع الكائنات داخل المستندات.
الإيجابيات
- ممتاز في إنشاء المخرجات المهيكلة للفواتير والجداول.
- قدرات متقدمة في تحليل المخططات البيانية والأيقونات والرسومات.
- وظيفة الوكيل المرئي مع استدلال بالأدوات.
السلبيات
- طول سياق أقصر مقارنة ببعض البدائل.
- قد يكون تسعير المدخلات والمخرجات المتساوي أقل فعالية من حيث التكلفة للمهام التي تتطلب قراءة مكثفة.
لماذا نحبه
- يتفوق في تحويل المستندات المرئية المعقدة إلى بيانات مهيكلة وقابلة للتنفيذ، مما يجعله مثاليًا لأتمتة الأعمال وتدفقات عمل معالجة المستندات.
مقارنة نماذج تحليل المستندات
في هذا الجدول، نقارن النماذج متعددة الوسائط الرائدة لعام 2025 في تحليل المستندات، حيث يتمتع كل منها بنقاط قوة فريدة لمعالجة المستندات المرئية المعقدة. يقدم GLM-4.5V قدرات متميزة مع أوضاع استدلال مرنة، ويوفر GLM-4.1V-9B-Thinking كفاءة استثنائية ونماذج تفكير، بينما يتخصص Qwen2.5-VL-32B-Instruct في إنشاء المخرجات المهيكلة. تساعدك هذه المقارنة على اختيار النموذج المناسب لمتطلبات تحليل المستندات وميزانيتك.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | تسعير SiliconFlow | نقطة القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | نموذج لغة ورؤية | $0.14-$0.86/M Tokens | أداء متميز متعدد الوسائط |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | نموذج لغة ورؤية | $0.035-$0.14/M Tokens | نماذج تفكير فعالة |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | نموذج لغة ورؤية | $0.27/M Tokens | إنشاء المخرجات المهيكلة |
الأسئلة الشائعة
أفضل ثلاثة اختيارات لدينا لتحليل المستندات في عام 2025 هي GLM-4.5V و GLM-4.1V-9B-Thinking و Qwen2.5-VL-32B-Instruct. تفوق كل نموذج في جوانب مختلفة من معالجة المستندات، من الأداء المتميز متعدد الوسائط إلى الاستدلال الفعال وإنشاء المخرجات المهيكلة.
GLM-4.5V هو الأفضل لتحليل المستندات الشامل وعالي الدقة الذي يتطلب استدلالًا مرنًا. يتفوق GLM-4.1V-9B-Thinking في معالجة المستندات الطويلة بفعالية من حيث التكلفة مع قدرات تفكير متقدمة. أما Qwen2.5-VL-32B-Instruct فهو مثالي لإنشاء المخرجات المهيكلة من الفواتير والجداول والنماذج التي تتطلب استخراج بيانات دقيقة.