ما هي نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر للمهام متعددة الوسائط؟
نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر للمهام متعددة الوسائط هي نماذج رؤية-لغة (VLMs) متقدمة يمكنها معالجة وفهم أنواع متعددة من المدخلات في وقت واحد - بما في ذلك النصوص والصور ومقاطع الفيديو والمستندات. تجمع هذه النماذج المتطورة بين معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر لأداء استدلال وتحليل وتوليد معقد عبر وسائط مختلفة. إنها تمكن التطبيقات التي تتراوح من فهم المستندات والإجابة على الأسئلة المرئية إلى الاستدلال المكاني ثلاثي الأبعاد وعوامل الذكاء الاصطناعي التفاعلية، مما يضفي طابعًا ديمقراطيًا على الوصول إلى قدرات الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط المتطورة للباحثين والمطورين والمؤسسات في جميع أنحاء العالم.
GLM-4.5V
GLM-4.5V هو أحدث جيل من نماذج الرؤية-اللغة التي أصدرتها Zhipu AI، مبني على GLM-4.5-Air الرائد بإجمالي 106 مليار معلمة و 12 مليار معلمة نشطة. باستخدام بنية Mixture-of-Experts (MoE)، يحقق أداءً فائقًا بتكلفة استدلال أقل. يقدم النموذج ترميز الموضع الدوراني ثلاثي الأبعاد (3D-RoPE) لتعزيز الاستدلال المكاني ثلاثي الأبعاد ويتميز بمفتاح 'وضع التفكير' للموازنة بين الاستجابات السريعة والاستدلال العميق عبر الصور ومقاطع الفيديو والمستندات الطويلة.
GLM-4.5V: أحدث ما توصلت إليه تقنيات الاستدلال متعدد الوسائط
يمثل GLM-4.5V قمة الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط مفتوح المصدر، ويتميز بإجمالي 106 مليار معلمة مع 12 مليار معلمة نشطة من خلال بنية MoE المبتكرة. يتفوق هذا الجيل الأحدث من نماذج الرؤية-اللغة في معالجة المحتوى المرئي المتنوع بما في ذلك الصور ومقاطع الفيديو والمستندات الطويلة، محققًا أداءً متطورًا على 41 معيارًا عامًا متعدد الوسائط. تعزز تقنية 3D-RoPE الرائدة بشكل كبير الإدراك والاستدلال للعلاقات المكانية ثلاثية الأبعاد، بينما يسمح 'وضع التفكير' المرن للمستخدمين بالتحسين بين السرعة والعمق التحليلي.
المزايا
- أداء متطور على 41 معيارًا متعدد الوسائط.
- تقنية 3D-RoPE مبتكرة لاستدلال مكاني ثلاثي الأبعاد فائق.
- توفر بنية MoE كفاءة ممتازة على نطاق واسع.
العيوب
- متطلبات حاسوبية أعلى بسبب 106 مليار معلمة.
- نشر أكثر تعقيدًا مقارنة بالنماذج الأصغر.
لماذا نحبه
- إنه يضع معايير جديدة في الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط من خلال استدلال مكاني ثلاثي الأبعاد رائد وأوضاع تفكير مرنة لتطبيقات متنوعة.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking هو نموذج رؤية-لغة مفتوح المصدر تم إصداره بالاشتراك بين Zhipu AI ومختبر KEG بجامعة تسينغهوا. مبني على GLM-4-9B-0414، يقدم 'نموذج تفكير' مع التعلم المعزز بأخذ العينات المنهجية (RLCS). على الرغم من كونه 9 مليارات معلمة فقط، إلا أنه يحقق أداءً يضاهي نماذج أكبر بكثير بحجم 72 مليار معلمة، ويتفوق في حل مشكلات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، وفهم الفيديو، وتحليل المستندات الطويلة مع دعم دقة صور 4K.
GLM-4.1V-9B-Thinking: قوة مدمجة للاستدلال المعقد
يثبت GLM-4.1V-9B-Thinking أن كفاءة المعلمات لا تضر بالأداء. يضاهي هذا النموذج ذو الـ 9 مليارات معلمة بدائل أكبر بكثير من خلال 'نموذج التفكير' المبتكر ومنهجية تدريب RLCS. يتفوق عبر مهام متعددة الوسائط متنوعة بما في ذلك حل مشكلات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، وفهم الفيديو، وفهم المستندات الطويلة، مع دعم صور 4K عالية الدقة بنسب عرض إلى ارتفاع عشوائية. يمثل النموذج اختراقًا في تحقيق استدلال متعدد الوسائط متطور بجزء بسيط من التكلفة الحسابية.
المزايا
- أداء استثنائي يضاهي نماذج 72 مليار معلمة.
- 'نموذج تفكير' مبتكر يعزز قدرات الاستدلال.
- يدعم دقة صور 4K بنسب عرض إلى ارتفاع عشوائية.
العيوب
- قد يحد حجم النموذج الأصغر من بعض مهام الاستدلال المعقدة.
- طول سياق أقل مقارنة بالبدائل الأكبر.
لماذا نحبه
- إنه يثبت أن البنية الذكية والتدريب يمكن أن يقدمان أداءً عالميًا متعدد الوسائط في حزمة مدمجة وفعالة مثالية لعمليات النشر التي تراعي الموارد.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct هو نموذج لغة كبير متعدد الوسائط من فريق Qwen، يتفوق في تحليل النصوص والرسوم البيانية والأيقونات والرسومات والتخطيطات داخل الصور. يعمل كوكيل بصري قادر على الاستدلال وتوجيه الأدوات، ويدعم استخدام الكمبيوتر والهاتف. يحدد النموذج بدقة الكائنات وينشئ مخرجات منظمة للبيانات مثل الفواتير والجداول، مع قدرات رياضية محسنة من خلال التعلم المعزز ومواءمة التفضيلات البشرية.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: وكيل بصري متعدد الاستخدامات
يبرز Qwen2.5-VL-32B-Instruct كحل شامل متعدد الوسائط مصمم للتطبيقات العملية. بالإضافة إلى التعرف على الكائنات القياسي، يتفوق في تحليل المستندات وتفسير الرسوم البيانية واستخراج البيانات المنظمة من المحتوى المرئي المعقد. تمكن قدرات وكيله البصري من استخدام الأدوات الديناميكي ومهام الحوسبة التفاعلية، بينما يجعله الاستدلال الرياضي المحسن من خلال التعلم المعزز مثاليًا لسير العمل التحليلي. مع طول سياق 131 ألف واستجابات متوافقة مع البشر، فإنه يسد الفجوة بين قدرة الذكاء الاصطناعي وقابلية الاستخدام في العالم الحقيقي.
المزايا
- تحليل ممتاز للمستندات واستخراج البيانات المنظمة.
- قدرات وكيل بصري لمهام الحوسبة التفاعلية.
- طول سياق 131 ألف لمعالجة المستندات الطويلة.
العيوب
- قد يحد عدد المعلمات متوسط المدى من بعض المهام المتخصصة.
- تسعير أعلى مقارنة بالنماذج الأصغر والأكثر كفاءة.
لماذا نحبه
- إنه يتفوق كوكيل بصري عملي يتعامل بسلاسة مع تحليل المستندات واستخراج البيانات المنظمة ومهام الحوسبة التفاعلية باستجابات متوافقة مع البشر.
مقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط
في هذه المقارنة الشاملة، نحلل نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط مفتوحة المصدر الرائدة لعام 2025، كل منها مُحسّن لجوانب مختلفة من مهام الرؤية-اللغة. يقدم GLM-4.5V أداءً متطورًا مع استدلال ثلاثي الأبعاد مبتكر، ويوفر GLM-4.1V-9B-Thinking كفاءة استثنائية دون التضحية بالقدرة، ويتفوق Qwen2.5-VL-32B-Instruct في التطبيقات العملية وتحليل المستندات. تساعدك هذه المقارنة جنبًا إلى جنب في اختيار النموذج الأمثل لمتطلبات الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط الخاصة بك.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | التسعير (SiliconFlow) | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | نموذج رؤية-لغة | $0.14-$0.86/M Tokens | استدلال مكاني ثلاثي الأبعاد وأوضاع تفكير |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | نموذج رؤية-لغة | $0.035-$0.14/M Tokens | أداء فعال يضاهي نماذج 72 مليار معلمة |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen Team | نموذج رؤية-لغة | $0.27/M Tokens | وكيل بصري وتحليل المستندات |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأولى لعام 2025 هي GLM-4.5V و GLM-4.1V-9B-Thinking و Qwen2.5-VL-32B-Instruct. يتفوق كل نموذج في جوانب مختلفة من الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط: GLM-4.5V للأداء المتطور والاستدلال ثلاثي الأبعاد، و GLM-4.1V-9B-Thinking للكفاءة والتميز المدمج، و Qwen2.5-VL-32B-Instruct لقدرات الوكيل البصري العملية.
للبحث المتطور والمهام المكانية ثلاثية الأبعاد، يعتبر GLM-4.5V هو الأمثل. لعمليات النشر الفعالة من حيث الموارد التي تتطلب استدلالًا قويًا، يعتبر GLM-4.1V-9B-Thinking مثاليًا. لتطبيقات الأعمال التي تتضمن تحليل المستندات وتفسير الرسوم البيانية واستخراج البيانات المنظمة، يوفر Qwen2.5-VL-32B-Instruct أفضل أداء عملي.