ما هي أسرع نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط مفتوحة المصدر؟
أسرع نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط مفتوحة المصدر هي نماذج رؤية ولغة متقدمة يمكنها معالجة وفهم المعلومات المرئية والنصية بكفاءة في وقت واحد. تجمع هذه النماذج بين قدرات رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية لتحليل الصور ومقاطع الفيديو والمستندات والنصوص بسرعة ودقة ملحوظة. إنها تمكن المطورين من بناء تطبيقات يمكنها فهم المحتوى المرئي، والإجابة على الأسئلة حول الصور، وتحليل المستندات، وأداء مهام التفكير المعقدة عبر وسائط متعددة—كل ذلك مع الحفاظ على سرعات استدلال عالية وفعالية من حيث التكلفة للنشر في العالم الحقيقي.
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، وهو مصمم لتعزيز التفكير متعدد الوسائط للأغراض العامة. بناءً على النموذج الأساسي GLM-4-9B-0414، يقدم 'نموذج تفكير' ويستفيد من التعلم المعزز مع أخذ العينات المنهجية (RLCS) لتعزيز قدراته بشكل كبير في المهام المعقدة. كنموذج ذو 9 مليارات معلمة، يحقق أداءً متطورًا بين النماذج ذات الحجم المماثل، مع أداء يضاهي أو حتى يتجاوز النماذج الأكبر بكثير ذات 72 مليار معلمة على 18 معيارًا مختلفًا.
GLM-4.1V-9B-Thinking: قوة مدمجة مع تفكير متقدم
GLM-4.1V-9B-Thinking هو نموذج رؤية ولغة مفتوح المصدر تم إصداره بالاشتراك بين Zhipu AI ومختبر KEG بجامعة تسينغهوا، وهو مصمم لتعزيز التفكير متعدد الوسائط للأغراض العامة. بناءً على النموذج الأساسي GLM-4-9B-0414، يقدم 'نموذج تفكير' ويستفيد من التعلم المعزز مع أخذ العينات المنهجية (RLCS) لتعزيز قدراته بشكل كبير في المهام المعقدة. يتفوق النموذج في مجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك حل مشكلات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM)، وفهم الفيديو، وفهم المستندات الطويلة، ويمكنه التعامل مع الصور بدقة تصل إلى 4K ونسب أبعاد عشوائية بطول سياق 66 ألف.
المزايا
- 9 مليارات معلمة مدمجة بسرعة وكفاءة استثنائيتين.
- أداء متطور يضاهي نماذج 72 مليار معلمة الأكبر بكثير.
- يتعامل مع صور بدقة 4K ونسب أبعاد عشوائية.
العيوب
- قد يحد عدد المعلمات الأصغر من بعض مهام التفكير المعقدة.
- نموذج أحدث مع اختبار أقل شمولاً في العالم الحقيقي.
لماذا نحبه
- يقدم أداءً استثنائيًا بكفاءة ملحوظة، مما يثبت أن النماذج الأصغر يمكنها التنافس مع العمالقة من خلال نماذج التفكير المبتكرة وتقنيات التدريب المتقدمة.
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. يتفوق هذا النموذج في تحليل النصوص والمخططات والأيقونات والرسومات والتخطيطات داخل الصور. يعمل كوكيل بصري يمكنه التفكير وتوجيه الأدوات ديناميكيًا، وقادر على استخدام الكمبيوتر والهاتف. يمكن للنموذج تحديد مواقع الكائنات بدقة في الصور وتوليد مخرجات منظمة للبيانات مثل الفواتير والجداول، مع قدرات رياضية وحل مشكلات معززة من خلال التعلم المعزز.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: وكيل بصري متقدم مع تكامل الأدوات
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 والمخططات والأيقونات والرسومات والتخطيطات داخل الصور. يعمل كوكيل بصري يمكنه التفكير وتوجيه الأدوات ديناميكيًا، وقادر على استخدام الكمبيوتر والهاتف. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للنموذج تحديد مواقع الكائنات بدقة في الصور، 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 وطول سياق هائل يبلغ 131 ألف.
المزايا
- يعمل كوكيل بصري قادر على استخدام الكمبيوتر والهاتف.
- طول سياق استثنائي يبلغ 131 ألف لمعالجة المستندات الشاملة.
- تحديد مواقع الكائنات المتقدم واستخراج البيانات المنظمة.
العيوب
- متطلبات حسابية أعلى مع 32 مليار معلمة.
- تكاليف استدلال أعلى مقارنة بالنماذج الأصغر.
لماذا نحبه
- يجمع بين الفهم البصري القوي وتكامل الأدوات العملي، مما يجعله مثاليًا للتطبيقات الواقعية التي تتطلب كلاً من التحليل البصري وتنفيذ المهام الآلي.
GLM-4.5V
GLM-4.5V هو أحدث جيل من نماذج الرؤية واللغة التي أصدرتها Zhipu AI. بناءً على النموذج النصي الرائد GLM-4.5-Air، يحتوي على 106 مليار معلمة إجمالية و 12 مليار معلمة نشطة، ويستخدم بنية Mixture-of-Experts (MoE) لتحقيق أداء فائق بتكلفة استدلال أقل. يقدم النموذج ابتكارات مثل 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE)، مما يعزز بشكل كبير قدراته على الإدراك والتفكير للعلاقات المكانية ثلاثية الأبعاد، ويتميز بمفتاح 'وضع التفكير' لتحسين الاستجابة المرن.
GLM-4.5V: بنية MoE من الجيل التالي مع وضع التفكير
GLM-4.5V هو أحدث جيل من نماذج الرؤية واللغة التي أصدرتها Zhipu AI. تم بناء النموذج على النموذج النصي 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 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE)، مما يعزز بشكل كبير قدراته على الإدراك والتفكير 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.
المزايا
- بنية MoE مع 12 مليار معلمة نشطة فقط للاستدلال الفعال.
- أداء متطور على 41 معيارًا عامًا متعدد الوسائط.
- ابتكار 3D-RoPE لتعزيز الفهم المكاني ثلاثي الأبعاد.
العيوب
- قد يتطلب العدد الإجمالي الكبير للمعلمات (106 مليار) تخزينًا كبيرًا.
- قد تتطلب بنية MoE المعقدة خبرة نشر متخصصة.
لماذا نحبه
- يمثل طليعة الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط ببنيته MoE المبتكرة، ويقدم أداءً على مستوى الرائد مع الحفاظ على كفاءة الاستدلال من خلال التنشيط الذكي للمعلمات.
مقارنة أسرع نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط
في هذا الجدول، نقارن أسرع نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط مفتوحة المصدر لعام 2026، لكل منها نقاط قوة فريدة. لتحقيق الكفاءة المدمجة، يوفر GLM-4.1V-9B-Thinking أداءً استثنائيًا في حزمة صغيرة. لقدرات الوكيل البصري المتقدمة، يقدم Qwen2.5-VL-32B-Instruct تكاملًا لا مثيل له للأدوات وطول سياق. لبنية MoE المتطورة، يقدم GLM-4.5V أداءً رائدًا مع استدلال فعال. تساعدك هذه المقارنة جنبًا إلى جنب على اختيار النموذج المناسب لمتطلبات الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط الخاصة بك.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | تسعير SiliconFlow | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | نموذج رؤية ولغة | $0.035/$0.14 لكل مليون رمز | كفاءة مدمجة مع تفكير متقدم |
| 2 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | نموذج رؤية ولغة | $0.27/$0.27 لكل مليون رمز | وكيل بصري بطول سياق 131 ألف |
| 3 | GLM-4.5V | zai | نموذج رؤية ولغة | $0.14/$0.86 لكل مليون رمز | بنية MoE مع وضع التفكير |
الأسئلة الشائعة
أفضل ثلاثة اختيارات لدينا لأسرع نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط مفتوحة المصدر في عام 2026 هي GLM-4.1V-9B-Thinking و Qwen2.5-VL-32B-Instruct و GLM-4.5V. تميز كل من هذه النماذج بسرعته وابتكاره وأدائه ونهجه الفريد في حل التحديات في فهم الرؤية واللغة والتفكير متعدد الوسائط.
يظهر تحليلنا المتعمق قادة مختلفين لاحتياجات متنوعة. GLM-4.1V-9B-Thinking مثالي للتطبيقات التي تتطلب كفاءة مدمجة مع تفكير قوي. يتفوق Qwen2.5-VL-32B-Instruct كوكيل بصري لتكامل الأدوات ومعالجة المستندات الطويلة. GLM-4.5V مثالي للتطبيقات التي تحتاج إلى أداء على مستوى الرائد مع استدلال فعال من حيث التكلفة من خلال بنيته MoE.