ما هي نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) للاستعلام والإجابة عن المستندات؟
نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) للاستعلام والإجابة عن المستندات هي نماذج لغوية كبيرة متخصصة مصممة لفهم المستندات وتحليلها والإجابة عن الأسئلة المتعلقة بها. تجمع هذه النماذج بين معالجة اللغة الطبيعية وقدرات فهم المستندات، مما يسمح لها بتحليل هياكل المستندات المعقدة، واستخراج المعلومات ذات الصلة، وتقديم إجابات دقيقة لاستفسارات المستخدمين. يمكنها التعامل مع تنسيقات المستندات المختلفة بما في ذلك ملفات PDF والصور والمخططات والجداول والنصوص الطويلة، مما يجعلها أدوات أساسية للشركات والباحثين والمنظمات التي تحتاج إلى معالجة واستعلام كميات كبيرة من المعلومات المستندة إلى الوثائق بكفاءة.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL هو نموذج رؤية ولغة ضمن سلسلة Qwen2.5 يظهر تحسينات كبيرة في عدة جوانب: لديه قدرات فهم بصري قوية، حيث يتعرف على الكائنات الشائعة أثناء تحليل النصوص والمخططات والتخطيطات في الصور؛ ويعمل كوكيل بصري قادر على الاستدلال وتوجيه الأدوات ديناميكيًا؛ ويمكنه فهم مقاطع الفيديو التي تزيد مدتها عن ساعة والتقاط الأحداث الرئيسية؛ ويحدد بدقة مواقع الكائنات في الصور عن طريق إنشاء مربعات إحاطة أو نقاط؛ ويدعم المخرجات المنظمة للبيانات الممسوحة ضوئيًا مثل الفواتير والنماذج.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct: قوة تحليل المستندات الرائدة
Qwen2.5-VL-72B-Instruct هو نموذج رؤية ولغة متطور يضم 72 مليار معلمة، مصمم خصيصًا للفهم والتحليل الشامل للمستندات. يتفوق النموذج في تحليل النصوص والمخططات والتخطيطات داخل الصور، مما يجعله مثاليًا لمهام الاستعلام والإجابة عن المستندات المعقدة. بفضل طول سياقه البالغ 131 ألفًا، يمكنه معالجة مستندات واسعة مع الحفاظ على الدقة. يظهر النموذج أداءً ممتازًا عبر معايير مختلفة بما في ذلك مهام الصور والفيديو والوكيل، ويدعم المخرجات المنظمة للبيانات الممسوحة ضوئيًا مثل الفواتير والنماذج.
المزايا
- فهم استثنائي للمستندات والمرئيات بـ 72 مليار معلمة.
- طول سياق 131 ألفًا لمعالجة المستندات الشاملة.
- توليد مخرجات منظمة للفواتير والنماذج.
العيوب
- متطلبات حاسوبية أعلى بسبب حجم المعلمات الكبير.
- أكثر تكلفة من البدائل الأصغر.
لماذا نحبه
- يجمع بين قدرات الرؤية واللغة القوية مع تحسينات خاصة بالمستندات، مما يجعله الخيار الأمثل لتطبيقات الاستعلام والإجابة عن المستندات على مستوى المؤسسات.
GLM-4.5V
GLM-4.5V هو أحدث جيل من نماذج الرؤية واللغة (VLM) الذي أصدرته Zhipu AI. تم بناء النموذج على أساس نموذج النص 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. النموذج قادر على معالجة محتوى بصري متنوع مثل الصور ومقاطع الفيديو والمستندات الطويلة، محققًا أداءً رائدًا بين النماذج مفتوحة المصدر من حجمه على 41 معيارًا عامًا متعدد الوسائط.
GLM-4.5V: معالج مستندات متعدد الوسائط فعال
GLM-4.5V هو نموذج رؤية ولغة متطور يضم 106 مليار معلمة إجمالية و 12 مليار معلمة نشطة، ويستخدم بنية Mixture-of-Experts لتحقيق الكفاءة المثلى. يقدم النموذج ابتكارات مثل التشفير الموضعي الدوراني ثلاثي الأبعاد (3D-RoPE)، مما يعزز بشكل كبير قدراته على الإدراك والاستدلال لتحليل المستندات. بفضل مفتاح 'وضع التفكير' الخاص به، يمكن للمستخدمين الاختيار بين الاستجابات السريعة والاستدلال العميق، مما يجعله متعدد الاستخدامات لسيناريوهات الاستعلام والإجابة عن المستندات المختلفة. يحقق النموذج أداءً رائدًا على 41 معيارًا متعدد الوسائط مع الحفاظ على فعالية التكلفة.
المزايا
- توفر بنية MoE أداءً فائقًا بتكلفة أقل.
- وضع 'التفكير' المرن للموازنة بين السرعة والدقة.
- أداء رائد على 41 معيارًا متعدد الوسائط.
العيوب
- نافذة سياق أصغر مقارنة ببعض البدائل.
- يتطلب فهمًا لأوضاع التفكير مقابل الأوضاع غير التفكيرية.
لماذا نحبه
- يوفر التوازن المثالي بين الأداء والكفاءة للاستعلام والإجابة عن المستندات، مع ميزات مبتكرة مثل أوضاع الاستدلال المرنة التي تتكيف مع حالات الاستخدام المختلفة.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 هو نموذج استدلال مدعوم بالتعلم المعزز (RL) يعالج مشكلات التكرار وقابلية القراءة. قبل التعلم المعزز، دمج DeepSeek-R1 بيانات البدء البارد لتحسين أداء الاستدلال لديه. يحقق أداءً مشابهًا لـ OpenAI-o1 عبر مهام الرياضيات والبرمجة والاستدلال، ومن خلال طرق تدريب مصممة بعناية، فقد عزز فعاليته الشاملة.
DeepSeek-R1: استدلال متقدم للمستندات المعقدة
DeepSeek-R1 هو نموذج استدلال متطور يضم 671 مليار معلمة باستخدام بنية Mixture-of-Experts، ومحسن خصيصًا لمهام الاستدلال المعقدة. بفضل طول سياقه البالغ 164 ألفًا، يمكنه التعامل مع تحليل المستندات الشامل مع الحفاظ على دقة عالية. النموذج مدعوم بالتعلم المعزز ويحقق أداءً مشابهًا لـ OpenAI-o1 في مهام الاستدلال. قدراته الاستدلالية المتقدمة تجعله مناسبًا بشكل استثنائي لسيناريوهات الاستعلام والإجابة عن المستندات المعقدة التي تتطلب فهمًا عميقًا واستنتاجًا منطقيًا.
المزايا
- نموذج ضخم بـ 671 مليار معلمة مع استدلال متقدم.
- طول سياق 164 ألفًا لتحليل المستندات الشامل.
- أداء مشابه لـ OpenAI-o1 في مهام الاستدلال.
العيوب
- متطلبات حاسوبية وتكلفة عالية.
- أوقات استدلال أطول بسبب عمليات الاستدلال المعقدة.
لماذا نحبه
- يقدم قدرات استدلال لا مثيل لها لأكثر مهام تحليل المستندات تعقيدًا، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات البحث والمؤسسات التي تتطلب فهمًا عميقًا للمستندات.
مقارنة نماذج اللغات الكبيرة (LLM) للاستعلام والإجابة عن المستندات
في هذا الجدول، نقارن نماذج اللغات الكبيرة الرائدة لعام 2025 للاستعلام والإجابة عن المستندات، كل منها يتمتع بنقاط قوة فريدة. لتحليل المستندات المرئية الشامل، يوفر Qwen2.5-VL-72B-Instruct قدرات استثنائية. للمعالجة الفعالة متعددة الوسائط، يقدم GLM-4.5V نسبة أداء إلى تكلفة مثالية. لمهام الاستدلال المعقدة، يوفر DeepSeek-R1 عمقًا تحليليًا لا مثيل له. تساعدك هذه المقارنة على اختيار النموذج المناسب لمتطلبات الاستعلام والإجابة عن المستندات الخاصة بك.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | التسعير (SiliconFlow) | القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | نموذج رؤية ولغة | $0.59/ M Tokens | تحليل شامل للمستندات |
| 2 | GLM-4.5V | zai | نموذج رؤية ولغة | $0.14-$0.86/ M Tokens | معالجة فعالة متعددة الوسائط |
| 3 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | نموذج استدلال | $0.5-$2.18/ M Tokens | قدرات استدلال متقدمة |
الأسئلة الشائعة
أفضل ثلاثة اختيارات لدينا لعام 2025 هي Qwen2.5-VL-72B-Instruct و GLM-4.5V و DeepSeek-R1. تميز كل من هذه النماذج بقدراته الاستثنائية في فهم المستندات، وقدرات الاستدلال المتقدمة، والأساليب الفريدة لمعالجة تنسيقات المستندات المختلفة والإجابة عن الأسئلة المعقدة.
يُظهر تحليلنا قادة مختلفين لاحتياجات محددة. يتفوق Qwen2.5-VL-72B-Instruct في تحليل المستندات المرئية الشامل بما في ذلك المخططات والنماذج. يعتبر GLM-4.5V مثاليًا لمعالجة المستندات متعددة الوسائط الفعالة من حيث التكلفة مع أوضاع استدلال مرنة. DeepSeek-R1 هو الأفضل لمهام الاستدلال المعقدة التي تتطلب فهمًا عميقًا للمستندات واستنتاجًا منطقيًا.