ما هي النماذج الصغيرة للأسئلة والأجوبة حول المستندات والصور؟
النماذج الصغيرة للأسئلة والأجوبة حول المستندات والصور هي نماذج رؤية ولغة مدمجة متخصصة في فهم والإجابة على الأسئلة المتعلقة بالمحتوى المرئي، بما في ذلك المستندات والرسوم البيانية والمخططات والصور. تجمع هذه النماذج الفعالة بين الفهم البصري ومعالجة اللغة الطبيعية لاستخراج المعلومات وتحليل التخطيطات وتفسير النصوص داخل الصور وتقديم إجابات دقيقة لاستفسارات المستخدمين. مع عدد معلمات يتراوح بين 7B-9B، فإنها توفر توازنًا مثاليًا بين الأداء وكفاءة الموارد، مما يجعلها مثالية للنشر في البيئات محدودة الموارد مع الاستمرار في تقديم قدرات استدلال قوية متعددة الوسائط لفهم المستندات والإجابة على الأسئلة المرئية واستخراج المعلومات الذكي.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL هو عضو جديد في سلسلة Qwen، مزود بقدرات فهم بصري قوية. يمكنه تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات داخل الصور، وفهم مقاطع الفيديو الطويلة، والتقاط الأحداث. إنه قادر على الاستدلال، ومعالجة الأدوات، ودعم تحديد موقع الكائنات متعددة التنسيقات، وتوليد مخرجات منظمة. تم تحسين النموذج لدقة ديناميكية ومعدل إطارات للتدريب في فهم الفيديو، وقد حسّن كفاءة المشفر البصري.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct: فهم بصري قوي للمستندات
Qwen2.5-VL-7B-Instruct هو نموذج رؤية ولغة مدمج ولكنه قوي من سلسلة Qwen بـ 7 مليارات معلمة. إنه يتفوق في تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات المعقدة داخل الصور، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات الأسئلة والأجوبة حول المستندات. يمكن للنموذج تفسير المحتوى المنظم، واستخراج المعلومات من الجداول والمخططات، وتقديم إجابات دقيقة للاستفسارات المرئية. بفضل مشفر بصري محسن ودعم لطول سياق يبلغ 33 ألفًا، فإنه يعالج المستندات الطويلة والمحتوى متعدد الصفحات بكفاءة. إن قدرة النموذج على التعامل مع تحديد موقع الكائنات متعددة التنسيقات وتوليد مخرجات منظمة تجعله فعالًا بشكل خاص لمعالجة المستندات المؤسسية ومهام الأسئلة والأجوبة المرئية. تقدم SiliconFlow هذا النموذج بسعر 0.05 دولار لكل مليون رمز لكل من المدخلات والمخرجات.
الإيجابيات
- قدرات ممتازة في تحليل النصوص والرسوم البيانية والتخطيطات.
- مشفر بصري محسن لمعالجة فعالة.
- يدعم طول سياق 33 ألفًا للمستندات الطويلة.
السلبيات
- عدد معلمات أصغر مقارنة بنماذج الرؤية واللغة الأكبر.
- قد يتطلب ضبطًا دقيقًا للمجالات المتخصصة للغاية.
لماذا نحبه
- إنه يقدم فهمًا استثنائيًا للمستندات وفهمًا بصريًا في نموذج مدمج بـ 7 مليارات معلمة، مثالي للنشر الفعال للأسئلة والأجوبة حول المستندات.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking هو نموذج رؤية ولغة مفتوح المصدر مصمم لتعزيز الاستدلال متعدد الوسائط للأغراض العامة. يقدم 'نموذج تفكير' ويستفيد من التعلم المعزز مع أخذ العينات المنهجي لتعزيز القدرات بشكل كبير في المهام المعقدة. يحقق النموذج أداءً رائدًا بين النماذج ذات الحجم المماثل ويتفوق في حل مشكلات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM)، وفهم الفيديو، وفهم المستندات الطويلة، والتعامل مع الصور بدقة تصل إلى 4K.
GLM-4.1V-9B-Thinking: استدلال متقدم متعدد الوسائط للمستندات المعقدة
GLM-4.1V-9B-Thinking هو نموذج رؤية ولغة رائد تم إصداره بالاشتراك بين Zhipu AI ومختبر KEG بجامعة تسينغهوا، ويتميز بـ 9 مليارات معلمة و'نموذج تفكير' فريد لتعزيز الاستدلال. يتفوق هذا النموذج في فهم المستندات المعقدة، وحل مشكلات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) داخل الصور، وتحليل المستندات الطويلة بفضل نافذة السياق التي تبلغ 66 ألفًا. يمكنه التعامل مع الصور عالية الدقة حتى 4K بنسب عرض إلى ارتفاع عشوائية، مما يجعله مثاليًا لمعالجة المستندات التفصيلية والمخططات الفنية وملفات PDF متعددة الصفحات. يتيح تدريب التعلم المعزز مع أخذ العينات المنهجي (RLCS) للنموذج أداء استدلال متطور على المحتوى المرئي، والإجابة على الأسئلة المعقدة التي تتطلب منطقًا متعدد الخطوات وفهمًا بصريًا. على SiliconFlow، يبلغ سعره 0.035 دولار لكل مليون رمز إدخال و 0.14 دولار لكل مليون رمز إخراج.
الإيجابيات
- نموذج 'تفكير' متقدم للاستدلال المعقد.
- يدعم طول سياق 66 ألفًا للمستندات الشاملة.
- يتعامل مع صور بدقة 4K بنسب عرض إلى ارتفاع عشوائية.
السلبيات
- تسعير مخرجات أعلى بسعر 0.14 دولار/مليون رمز على SiliconFlow.
- أكثر كثافة حسابيًا من النماذج الأبسط.
لماذا نحبه
- إنه يجلب استدلالًا متعدد الوسائط على مستوى المؤسسات إلى نموذج مدمج بـ 9 مليارات معلمة، ويتفوق في الأسئلة والأجوبة المعقدة حول المستندات بقدرات تفكير متقدمة.
GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 هو نموذج صغير الحجم في سلسلة GLM بـ 9 مليارات معلمة. على الرغم من صغر حجمه، فإنه يظهر قدرات ممتازة في توليد الأكواد، وتصميم الويب، وتوليد رسومات SVG، ومهام الكتابة القائمة على البحث. يدعم النموذج ميزات استدعاء الوظائف، مما يسمح له باستدعاء أدوات خارجية لتوسيع نطاق قدراته، ويظهر توازنًا جيدًا بين الكفاءة والفعالية في السيناريوهات محدودة الموارد.
GLM-4-9B-0414: معالجة فعالة متعددة الوسائط مع تكامل الأدوات
GLM-4-9B-0414 هو نموذج متعدد الاستخدامات بـ 9 مليارات معلمة من سلسلة GLM يقدم فهمًا ممتازًا للمستندات وقدرات الإجابة على الأسئلة مع الحفاظ على نشر خفيف الوزن. بينما يُعرف بشكل أساسي بتوليد الأكواد وتصميم الويب، فإن فهمه متعدد الوسائط يجعله فعالًا لمهام الأسئلة والأجوبة حول المستندات، خاصة عند دمجه مع قدرات استدعاء الوظائف. يمكن للنموذج استدعاء أدوات خارجية لتعزيز قدراته في معالجة المستندات، مثل محركات التعرف الضوئي على الحروف (OCR) أو المحللات اللغوية المتخصصة. مع دعم طول سياق 33 ألفًا ومعايير أداء تنافسية، يوفر GLM-4-9B-0414 حلاً فعالاً من حيث التكلفة للمؤسسات التي تحتاج إلى أسئلة وأجوبة فعالة حول المستندات دون تكاليف النماذج الأكبر. تقدم SiliconFlow هذا النموذج بسعر 0.086 دولار لكل مليون رمز لكل من المدخلات والمخرجات.
الإيجابيات
- استدعاء الوظائف لتكامل الأدوات الموسع.
- كفاءة ممتازة في السيناريوهات محدودة الموارد.
- يدعم طول سياق 33 ألفًا للمستندات الطويلة.
السلبيات
- أقل تخصصًا في مهام الرؤية مقارنة بنماذج الرؤية واللغة المخصصة.
- قد لا يتعامل مع الصور عالية الدقة بفعالية.
لماذا نحبه
- إنه يوفر حلاً متوازنًا وفعالًا للأسئلة والأجوبة حول المستندات مع قدرات فريدة لاستدعاء الوظائف لتوسيع نطاقه من خلال الأدوات الخارجية.
مقارنة النماذج الصغيرة للأسئلة والأجوبة حول المستندات والصور
في هذا الجدول، نقارن النماذج الصغيرة الرائدة لعام 2025 للأسئلة والأجوبة حول المستندات والصور، ولكل منها نقاط قوة فريدة. يقدم Qwen2.5-VL-7B-Instruct فهمًا بصريًا قويًا بأقل عدد من المعلمات. يوفر GLM-4.1V-9B-Thinking قدرات استدلال متقدمة مع سياق موسع ودعم صور 4K. يقدم GLM-4-9B-0414 الكفاءة مع تكامل الأدوات. تساعدك هذه المقارنة جنبًا إلى جنب على اختيار النموذج المناسب لمتطلبات فهم المستندات والأسئلة والأجوبة المرئية الخاصة بك.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | تسعير SiliconFlow | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | نموذج لغوي بصري | 0.05 دولار/مليون رمز | تحليل المستندات والرسوم البيانية |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | نموذج لغوي بصري | 0.035-0.14 دولار/مليون رمز | الاستدلال المتقدم متعدد الوسائط |
| 3 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | نموذج دردشة متعدد الوسائط | 0.086 دولار/مليون رمز | استدعاء الوظائف والكفاءة |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأولى لعام 2025 هي Qwen2.5-VL-7B-Instruct، و GLM-4.1V-9B-Thinking، و GLM-4-9B-0414. لقد برز كل من هذه النماذج المدمجة (7B-9B معلمة) لفهمها الاستثنائي للمستندات، وفهمها البصري، وأدائها الفعال في الإجابة على الأسئلة حول المستندات والصور مع الحفاظ على فعالية التكلفة ومرونة النشر.
لمعالجة المستندات عالية الدقة، يعد GLM-4.1V-9B-Thinking الخيار الأفضل، فهو قادر على التعامل مع الصور بدقة تصل إلى 4K بنسب عرض إلى ارتفاع عشوائية ويتميز بنافذة سياق تبلغ 66 ألفًا للمستندات الشاملة. لتحليل التخطيطات والرسوم البيانية المحسّن بفعالية تكلفة ممتازة، يعد Qwen2.5-VL-7B-Instruct مثاليًا، حيث يوفر فهمًا بصريًا قويًا بسعر 0.05 دولار فقط لكل مليون رمز على SiliconFlow. يتفوق كلا النموذجين في فهم هياكل المستندات المعقدة والجداول والمخططات والمحتوى متعدد الصفحات.