ما هي النماذج متعددة الوسائط للذكاء الاصطناعي للمؤسسات؟
النماذج متعددة الوسائط للذكاء الاصطناعي للمؤسسات هي نماذج رؤية ولغة متقدمة (VLMs) يمكنها معالجة وفهم النصوص والصور ومقاطع الفيديو والمستندات في وقت واحد. تجمع أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة هذه بين معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر لتحليل بيانات الأعمال المعقدة، من التقارير المالية والرسوم البيانية إلى كتالوجات المنتجات والوثائق الفنية. تمكن النماذج متعددة الوسائط للمؤسسات المنظمات من أتمتة معالجة المستندات المرئية، وتعزيز خدمة العملاء بالفهم البصري، وإجراء تحليل بيانات متقدم، وبناء تطبيقات ذكية يمكنها التفكير عبر أنواع بيانات متعددة—مما يحدث ثورة في كيفية استفادة الشركات من الذكاء الاصطناعي لتحقيق ميزة تنافسية.
GLM-4.5V
GLM-4.5V هو أحدث جيل من نماذج الرؤية واللغة التي أصدرتها Zhipu AI، ويتميز بإجمالي 106 مليار معلمة و12 مليار معلمة نشطة مع بنية Mixture-of-Experts (MoE). تم بناء النموذج على أساس نموذج النص الرائد GLM-4.5-Air، ويقدم ترميز الموضع الدوراني ثلاثي الأبعاد (3D-RoPE) لتعزيز التفكير المكاني. يتفوق النموذج في معالجة المحتوى المرئي المتنوع بما في ذلك الصور ومقاطع الفيديو والمستندات الطويلة، محققًا أداءً رائدًا على 41 معيارًا عامًا متعدد الوسائط مع "وضع التفكير" المرن لتحقيق توازن بين الكفاءة والتفكير العميق.
GLM-4.5V: ذكاء متعدد الوسائط على مستوى المؤسسات
يمثل GLM-4.5V طليعة الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط للمؤسسات ببنيته المعقدة التي تضم 106 مليار معلمة وتستخدم 12 مليار معلمة نشطة فقط من خلال تقنية MoE. يوفر هذا النهج المبتكر أداءً فائقًا بتكاليف استدلال أقل، مما يجعله مثاليًا لعمليات النشر في المؤسسات. تعمل تقنية 3D-RoPE في النموذج على تعزيز فهم العلاقات المكانية بشكل كبير، بينما يسمح "وضع التفكير" للمؤسسات بموازنة الاستجابات السريعة مع التفكير التحليلي العميق بناءً على احتياجات العمل المحددة.
المزايا
- أداء رائد على 41 معيارًا متعدد الوسائط.
- بنية MoE فعالة من حيث التكلفة بإجمالي 106 مليار / 12 مليار معلمة نشطة.
- تفكير مكاني ثلاثي الأبعاد متقدم بتقنية 3D-RoPE.
العيوب
- متطلبات حاسوبية أعلى للنشر الكامل للنموذج.
- قد يتطلب ضبطًا دقيقًا لحالات الاستخدام المتخصصة للغاية في المؤسسات.
لماذا نحبه
- إنه يوفر ذكاءً متعدد الوسائط على مستوى المؤسسات ببنية فعالة من حيث التكلفة، مما يجعل الذكاء الاصطناعي المتقدم متاحًا لتطبيقات الأعمال واسعة النطاق.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking هو نموذج رؤية ولغة مفتوح المصدر تم إصداره بالاشتراك بين Zhipu AI ومختبر KEG بجامعة تسينغهوا. يقدم هذا النموذج ذو الـ 9 مليارات معلمة "نموذج تفكير" ثوريًا ويستفيد من التعلم المعزز مع أخذ العينات المنهجية (RLCS) لتعزيز قدرات التفكير المعقدة. على الرغم من حجمه الصغير، فإنه يحقق أداءً يضاهي نماذج أكبر بكثير بحجم 72 مليار معلمة، ويتفوق في حل مشكلات STEM، وفهم الفيديو، ومعالجة المستندات الطويلة مع دعم لصور بدقة 4K.
GLM-4.1V-9B-Thinking: قوة مدمجة للتفكير في المؤسسات
يُحدث GLM-4.1V-9B-Thinking ثورة في الذكاء الاصطناعي للمؤسسات من خلال "نموذج التفكير" الرائد الذي يمكّن من التفكير المتطور في نموذج مدمج بـ 9 مليارات معلمة. يوفر هذا الحل مفتوح المصدر قيمة استثنائية للمؤسسات التي تبحث عن قدرات قوية متعددة الوسائط دون تكاليف حاسوبية ضخمة. إن نهج تدريب RLCS للنموذج وقدرته على التعامل مع صور بدقة 4K يجعله مثاليًا للمؤسسات التي تعالج المحتوى المرئي عالي الجودة والوثائق الفنية والمهام التحليلية المعقدة.
المزايا
- نسبة أداء إلى حجم استثنائية تضاهي نماذج 72 مليار معلمة.
- "نموذج تفكير" ثوري لتعزيز التفكير.
- دعم دقة 4K للمحتوى عالي الجودة للمؤسسات.
العيوب
- قد يحد عدد المعلمات الأصغر من المهام المعقدة للغاية.
- قد يتطلب النموذج مفتوح المصدر جهدًا أكبر للتكامل.
لماذا نحبه
- إنه يثبت أن البنية الذكية والتدريب يمكن أن يوفرا ذكاءً متعدد الوسائط على مستوى المؤسسات في حزمة فعالة من حيث التكلفة وقابلة للنشر، مثالية للمؤسسات متوسطة الحجم.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct هو نموذج لغوي كبير متعدد الوسائط متطور من فريق Qwen، مصمم للفهم والتفاعل البصري الشامل. يتفوق هذا النموذج في تحليل النصوص والرسوم البيانية والأيقونات والرسومات والتخطيطات داخل الصور، ويعمل كوكيل بصري قادر على استخدام الكمبيوتر والهاتف. بفضل قدراته الرياضية وحل المشكلات المعززة من خلال التعلم المعزز، فإنه يحدد موقع الكائنات بدقة ويولد مخرجات منظمة لوثائق الأعمال مثل الفواتير والجداول.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: وكيل بصري لأتمتة المؤسسات
يبرز Qwen2.5-VL-32B-Instruct كوكيل بصري مثالي لأتمتة المؤسسات، قادر على فهم والتفاعل مع واجهات الأعمال المعقدة. إن قدرته على تحليل الرسوم البيانية، ومعالجة الفواتير، واستخراج البيانات المنظمة من الجداول، وحتى التنقل في واجهات الكمبيوتر يجعله لا يقدر بثمن لأتمتة سير عمل المؤسسات. يتيح طول سياق النموذج البالغ 131 ألفًا معالجة المستندات الشاملة، بينما يضمن تحسين التعلم المعزز أن تتوافق الاستجابات مع متطلبات العمل وتفضيلات الإنسان.
المزايا
- قدرات وكيل بصري متقدمة للتفاعل مع الواجهات.
- استخراج ممتاز للبيانات المنظمة من وثائق الأعمال.
- طول سياق 131 ألفًا لمعالجة محتوى المؤسسات الشامل.
العيوب
- قد يتطلب النموذج متوسط الحجم وقت استدلال أطول من البدائل الأصغر.
- قد تتطلب الميزات المتخصصة تخصيصًا لسير عمل المؤسسات المحدد.
لماذا نحبه
- إنه يحول معالجة مستندات المؤسسات وأتمتة الواجهات، مما يجعله الخيار الأمثل للشركات التي تسعى إلى قدرات فهم وتفاعل بصري شاملة.
مقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط للمؤسسات
في هذه المقارنة الشاملة، نحلل النماذج الرائدة متعددة الوسائط لعام 2025 لتطبيقات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. يقدم GLM-4.5V الأداء المطلق بكفاءة MoE، ويوفر GLM-4.1V-9B-Thinking تفكيرًا استثنائيًا في حزمة مدمجة، بينما يتفوق Qwen2.5-VL-32B-Instruct كوكيل بصري لأتمتة الأعمال. تساعد هذه المقارنة التفصيلية المؤسسات على اختيار النموذج الأمثل بناءً على متطلبات الذكاء الاصطناعي المحددة، وقيود الميزانية، وسيناريوهات النشر.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | تسعير SiliconFlow | قوة المؤسسة |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | نموذج رؤية ولغة | $0.14-$0.86/M Tokens | بنية MoE رائدة |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM/Zhipu AI | نموذج رؤية ولغة | $0.035-$0.14/M Tokens | قوة مدمجة بنموذج تفكير |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen Team | نموذج رؤية ولغة | $0.27/M Tokens | وكيل بصري للأتمتة |
الأسئلة الشائعة
أفضل ثلاثة نماذج متعددة الوسائط للمؤسسات لعام 2025 هي GLM-4.5V، وGLM-4.1V-9B-Thinking، وQwen2.5-VL-32B-Instruct. تم اختيار كل نموذج لأدائه الاستثنائي في بيئات المؤسسات، حيث يقدم نقاط قوة فريدة في مجالات مثل التفكير الفعال من حيث التكلفة، ومعالجة المستندات المرئية، وأتمتة سير عمل الأعمال.
لتحقيق أقصى أداء ومهام التفكير المعقدة، يعتبر GLM-4.5V مثاليًا ببنيته المتقدمة MoE و'وضع التفكير'. بالنسبة للمؤسسات المهتمة بالتكلفة والتي تحتاج إلى قدرات تفكير قوية، يقدم GLM-4.1V-9B-Thinking قيمة استثنائية. لمعالجة المستندات، وتحليل الفواتير، وأتمتة الواجهات، يتفوق Qwen2.5-VL-32B-Instruct كوكيل بصري شامل.