Was sind multimodale KI-Chat- und Vision-Modelle?
Multimodale KI-Chat- und Vision-Modelle sind fortschrittliche Vision-Sprachmodelle (VLMs), die natürliches Sprachverständnis mit ausgeklügelten visuellen Verarbeitungsfähigkeiten kombinieren. Diese Modelle können Bilder, Videos, Dokumente, Diagramme und andere visuelle Inhalte analysieren, während sie in konversationelle Interaktionen treten. Mithilfe von Deep-Learning-Architekturen wie Mixture-of-Experts (MoE) und fortschrittlichen Reasoning-Paradigmen übersetzen sie visuelle Informationen in bedeutungsvollen Dialog und Erkenntnisse. Diese Technologie ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen zu erstellen, die visuelle Inhalte sehen, verstehen und darüber diskutieren können, wodurch der Zugang zu leistungsstarken multimodalen KI-Tools für alles von der Dokumentenanalyse über visuelle Unterstützung bis hin zu Bildungsanwendungen demokratisiert wird.
GLM-4.5V
GLM-4.5V ist das Vision-Sprachmodell (VLM) der neuesten Generation, das von Zhipu AI veröffentlicht wurde. Basierend auf dem Flaggschiff-Textmodell GLM-4.5-Air mit insgesamt 106 Milliarden Parametern und 12 Milliarden aktiven Parametern nutzt es eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur, um überlegene Leistung bei geringeren Inferenzkosten zu erzielen. Das Modell führt Innovationen wie 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE) ein, das seine Wahrnehmungs- und Denkfähigkeiten für 3D-Raumbeziehungen erheblich verbessert, und verfügt über einen 'Thinking Mode'-Schalter für flexible Denktiefe.
GLM-4.5V: Multimodales Reasoning auf dem neuesten Stand der Technik
GLM-4.5V ist das Vision-Sprachmodell (VLM) der neuesten Generation, das von Zhipu AI veröffentlicht wurde. Das Modell basiert auf dem Flaggschiff-Textmodell GLM-4.5-Air, das insgesamt 106 Milliarden Parameter und 12 Milliarden aktive Parameter besitzt, und nutzt eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur, um überlegene Leistung bei geringeren Inferenzkosten zu erzielen. Technisch führt GLM-4.5V Innovationen wie 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE) ein, das seine Wahrnehmungs- und Denkfähigkeiten für 3D-Raumbeziehungen erheblich verbessert. Das Modell ist in der Lage, vielfältige visuelle Inhalte wie Bilder, Videos und lange Dokumente zu verarbeiten und erreicht auf 41 öffentlichen multimodalen Benchmarks eine Spitzenleistung unter Open-Source-Modellen seiner Größe.
Vorteile
- Spitzenleistung auf 41 multimodalen Benchmarks.
- Effiziente MoE-Architektur mit 106 Mrd. Gesamt- und 12 Mrd. aktiven Parametern.
- Fortschrittliches 3D-Raum-Reasoning mit 3D-RoPE-Kodierung.
Nachteile
- Höhere Ausgabepreise im Vergleich zu kleineren Modellen.
- Kann mehr Rechenressourcen für optimale Leistung erfordern.
Warum wir es lieben
- Es kombiniert modernste multimodale Fähigkeiten mit einer effizienten MoE-Architektur und liefert Spitzenleistung bei vielfältigen Aufgaben des visuellen Verständnisses mit flexiblen Reasoning-Modi.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking ist ein Open-Source-Vision-Sprachmodell (VLM), das gemeinsam von Zhipu AI und dem KEG-Labor der Tsinghua-Universität veröffentlicht wurde, um das allgemeine multimodale Reasoning voranzutreiben. Basierend auf dem GLM-4-9B-0414-Grundlagenmodell führt es ein 'Thinking Paradigm' ein und nutzt Reinforcement Learning mit Curriculum Sampling (RLCS), um seine Fähigkeiten bei komplexen Aufgaben erheblich zu verbessern.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Kompaktes Kraftpaket mit fortgeschrittenem Reasoning
GLM-4.1V-9B-Thinking ist ein Open-Source-Vision-Sprachmodell (VLM), das gemeinsam von Zhipu AI und dem KEG-Labor der Tsinghua-Universität veröffentlicht wurde, um das allgemeine multimodale Reasoning voranzutreiben. Basierend auf dem GLM-4-9B-0414-Grundlagenmodell führt es ein 'Thinking Paradigm' ein und nutzt Reinforcement Learning mit Curriculum Sampling (RLCS), um seine Fähigkeiten bei komplexen Aufgaben erheblich zu verbessern. Als Modell mit 9 Milliarden Parametern erreicht es eine Spitzenleistung unter Modellen ähnlicher Größe, und seine Leistung ist vergleichbar mit oder übertrifft sogar das viel größere Qwen-2.5-VL-72B mit 72 Milliarden Parametern auf 18 verschiedenen Benchmarks. Das Modell zeichnet sich durch die Lösung von STEM-Problemen, das Video-Verständnis und das Verständnis langer Dokumente aus und verarbeitet Bilder mit Auflösungen bis zu 4K und beliebigen Seitenverhältnissen.
Vorteile
- Außergewöhnliches Leistungs-Größen-Verhältnis mit nur 9 Mrd. Parametern.
- Fortschrittliches 'Thinking Paradigm' mit RLCS-Training.
- Verarbeitet 4K-Bilder mit beliebigen Seitenverhältnissen.
Nachteile
- Geringere Parameteranzahl kann komplexes Reasoning in einigen Szenarien einschränken.
- Als Open-Source-Modell erfordert es möglicherweise mehr technisches Einrichtungs-Know-how.
Warum wir es lieben
- Es liefert eine bemerkenswerte multimodale Reasoning-Leistung in einem kompakten Paket mit 9 Milliarden Parametern, wodurch fortschrittliche Vision-Sprachfähigkeiten ohne massive Rechenanforderungen zugänglich werden.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct ist ein multimodales großes Sprachmodell, das vom Qwen-Team als Teil der Qwen2.5-VL-Serie veröffentlicht wurde. Dieses Modell zeichnet sich durch die Analyse von Texten, Diagrammen, Symbolen, Grafiken und Layouts innerhalb von Bildern aus. Es fungiert als visueller Agent, der Tools logisch steuern und dynamisch einsetzen kann, fähig zur Computer- und Telefonnutzung, mit präziser Objektlokalisierung und strukturierter Ausgabeerzeugung für Daten wie Rechnungen und Tabellen.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Fortschrittlicher visueller Agent mit Tool-Integration
Qwen2.5-VL-32B-Instruct ist ein multimodales großes Sprachmodell, das vom Qwen-Team als Teil der Qwen2.5-VL-Serie veröffentlicht wurde. Dieses Modell ist nicht nur in der Lage, gängige Objekte zu erkennen, sondern auch Texte, Diagramme, Symbole, Grafiken und Layouts innerhalb von Bildern hochkompetent zu analysieren. Es fungiert als visueller Agent, der Tools logisch steuern und dynamisch einsetzen kann, fähig zur Computer- und Telefonnutzung. Darüber hinaus kann das Modell Objekte in Bildern präzise lokalisieren und strukturierte Ausgaben für Daten wie Rechnungen und Tabellen generieren. Im Vergleich zu seinem Vorgänger Qwen2-VL verfügt diese Version über verbesserte mathematische und Problemlösungsfähigkeiten durch Reinforcement Learning, wobei die Antwortstile besser an menschliche Präferenzen angepasst wurden.
Vorteile
- Außergewöhnliche Fähigkeiten als visueller Agent für Computer- und Telefonnutzung.
- Fortschrittliche Objektlokalisierung und strukturierte Datenextraktion.
- Umfassende Kontextlänge von 131K für die Verarbeitung langer Dokumente.
Nachteile
- Höhere Rechenanforderungen mit 32 Mrd. Parametern.
- Gleiche Eingabe- und Ausgabepreise können bei intensiver Nutzung kostspielig sein.
Warum wir es lieben
- Es zeichnet sich als visueller Agent mit fortschrittlichen Tool-Integrationsfähigkeiten aus und ist somit perfekt für praktische Anwendungen, die Dokumentenanalyse, Objektlokalisierung und strukturierte Datenextraktion erfordern.
Vergleich multimodaler KI-Modelle
In dieser Tabelle vergleichen wir die führenden multimodalen KI-Modelle für Chat und Vision des Jahres 2025, jedes mit einzigartigen Stärken. Für Spitzenleistung bietet GLM-4.5V modernste Fähigkeiten mit effizienter MoE-Architektur. Für kompakte Effizienz bietet GLM-4.1V-9B-Thinking bemerkenswertes Reasoning in einem kleineren Paket, während Qwen2.5-VL-32B-Instruct als visueller Agent mit fortschrittlicher Tool-Integration glänzt. Diese Gegenüberstellung hilft Ihnen, das richtige multimodale Modell für Ihre spezifischen Chat- und Vision-Anwendungen auszuwählen.
| Nummer | Modell | Entwickler | Untertyp | SiliconFlow Preise | Kernstärke |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | Vision-Sprachmodell | $0.14-$0.86/M Tokens | Multimodale Leistung auf dem neuesten Stand der Technik |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Vision-Sprachmodell | $0.035-$0.14/M Tokens | Kompaktes Kraftpaket mit fortgeschrittenem Reasoning |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Vision-Sprachmodell | $0.27/M Tokens | Fortschrittlicher visueller Agent mit Tool-Integration |
Häufig gestellte Fragen
Unsere Top-Drei-Auswahl für 2025 sind GLM-4.5V, GLM-4.1V-9B-Thinking und Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Jedes dieser Vision-Sprachmodelle zeichnete sich durch seine Innovation, Leistung und seinen einzigartigen Ansatz zur Lösung von Herausforderungen in multimodalen Chat- und Vision-Verständnisanwendungen aus.
Unsere detaillierte Analyse zeigt unterschiedliche Spitzenreiter für verschiedene Bedürfnisse. GLM-4.5V ist die erste Wahl für Spitzenleistung über diverse multimodale Benchmarks mit flexiblen Denkmodi. GLM-4.1V-9B-Thinking ist am besten für Benutzer, die fortgeschrittene Reasoning-Fähigkeiten in einem kompakten, kostengünstigen Modell benötigen. Qwen2.5-VL-32B-Instruct glänzt bei Anwendungen, die visuelle Agenten, Dokumentenanalyse und strukturierte Datenextraktion erfordern.