Was sind multimodale KI-Modelle für Chat + Vision?
Multimodale KI-Modelle für Chat und Vision sind fortschrittliche Vision-Language-Modelle (VLMs), die sowohl Text- als auch visuelle Inhalte gleichzeitig verarbeiten und verstehen können. Mithilfe ausgeklügelter Deep-Learning-Architekturen können sie Bilder, Videos, Dokumente und Diagramme analysieren, während sie sich in natürlichen Sprachkonversationen engagieren. Diese Technologie ermöglicht es Entwicklern und Kreativen, Anwendungen zu erstellen, die visuelle Informationen verarbeiten, Fragen zu Bildern beantworten, strukturierte Daten aus Dokumenten extrahieren und als visuelle Agenten fungieren können. Sie fördern die Zusammenarbeit, beschleunigen Innovationen und demokratisieren den Zugang zu leistungsstarken multimodalen Tools, wodurch eine breite Palette von Anwendungen vom Dokumentenverständnis bis hin zu visuellem Reasoning und Computer-Vision-Aufgaben ermöglicht wird.
GLM-4.5V
GLM-4.5V ist das neueste Vision-Language-Modell (VLM), 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, die seine Wahrnehmungs- und Reasoning-Fähigkeiten für 3D-Raumbeziehungen erheblich verbessern.
GLM-4.5V: Multimodales Reasoning auf dem neuesten Stand der Technik
GLM-4.5V ist das neueste Vision-Language-Modell (VLM), 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 folgt GLM-4.5V der Linie von GLM-4.1V-Thinking und führt Innovationen wie 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE) ein, die seine Wahrnehmungs- und Reasoning-Fähigkeiten für 3D-Raumbeziehungen erheblich verbessern. Durch Optimierungen in den Phasen des Vortrainings, des überwachten Fine-Tunings und des Reinforcement Learnings ist das Modell 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. Zusätzlich verfügt das Modell über einen 'Thinking Mode'-Schalter, der es Benutzern ermöglicht, flexibel zwischen schnellen Antworten und tiefem Reasoning zu wählen, um Effizienz und Effektivität auszugleichen.
Vorteile
- Spitzenleistung auf 41 öffentlichen multimodalen Benchmarks.
- MoE-Architektur mit 106 Milliarden Gesamtparametern für überlegene Leistung zu geringeren Kosten.
- 3D-RoPE-Technologie für verbessertes 3D-Raum-Reasoning.
Nachteile
- Höhere Ausgabepreise von 0,86 $ pro Million Tokens auf SiliconFlow.
- Größere Modellgröße kann mehr Rechenressourcen erfordern.
Warum wir es lieben
- Es liefert hochmodernes multimodales Reasoning mit innovativem 3D-Raumverständnis und einem flexiblen Denkmodus, der sich sowohl an schnelle Antworten als auch an komplexe Reasoning-Aufgaben anpasst.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking ist ein Open-Source Vision-Language-Modell (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 'Denkparadigma' ein und nutzt Reinforcement Learning mit Curriculum Sampling (RLCS), um seine Fähigkeiten bei komplexen Aufgaben erheblich zu verbessern.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Effizientes Open-Source-Reasoning
GLM-4.1V-9B-Thinking ist ein Open-Source Vision-Language-Modell (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 'Denkparadigma' 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 in einer Vielzahl von Aufgaben aus, darunter STEM-Problemlösung, Videoverständnis und das Verständnis langer Dokumente, und es kann Bilder mit Auflösungen von bis zu 4K und beliebigen Seitenverhältnissen verarbeiten.
Vorteile
- Außergewöhnliches Leistungs-Größen-Verhältnis, vergleichbar mit 72B-Modellen.
- Hervorragend bei STEM-Problemen, Videoverständnis und langen Dokumenten.
- Verarbeitet 4K-Bilder mit beliebigen Seitenverhältnissen.
Nachteile
- Kleinere Größe von 9 Milliarden Parametern im Vergleich zu Flaggschiff-Modellen.
- Erreicht möglicherweise nicht die absolute Spitzenleistung größerer Modelle.
Warum wir es lieben
- Es übertrifft seine Gewichtsklasse bei weitem und liefert eine Leistung, die mit viel größeren Modellen vergleichbar ist, während es kostengünstig und Open-Source ist und über außergewöhnliche Reasoning-Fähigkeiten verfügt.
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 ist nicht nur in der Lage, gängige Objekte zu erkennen, sondern auch Texte, Diagramme, Symbole, Grafiken und Layouts innerhalb von Bildern zu analysieren. Es fungiert als visueller Agent, der Tools verarbeiten und dynamisch steuern kann, fähig zur Computer- und Telefonnutzung.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Visuelles Agenten-Kraftpaket
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 zu analysieren. Es fungiert als visueller Agent, der Tools verarbeiten und dynamisch steuern kann, fähig zur Computer- und Telefonnutzung. Zusätzlich kann das Modell Objekte in Bildern genau lokalisieren und strukturierte Ausgaben für Daten wie Rechnungen und Tabellen generieren. Im Vergleich zu seinem Vorgänger Qwen2-VL wurden in dieser Version die mathematischen und Problemlösungsfähigkeiten durch Reinforcement Learning verbessert, wobei die Antwortstile besser an menschliche Präferenzen angepasst wurden. Mit einer Kontextlänge von 131K kann es umfangreiche visuelle und textuelle Informationen verarbeiten.
Vorteile
- Fungiert als visueller Agent, der Computer und Telefone bedienen kann.
- Hervorragend in der Analyse von Diagrammen, Layouts und strukturierten Daten.
- Generiert strukturierte Ausgaben für Rechnungen und Tabellen.
Nachteile
- Preise von 0,27 $ pro Million Tokens für Eingabe und Ausgabe auf SiliconFlow.
- Kann mehr Ressourcen erfordern als kleinere Modelle.
Warum wir es lieben
- Es überbrückt die Lücke zwischen visuellem Verständnis und Aktion und fungiert als echter visueller Agent, der mit Computern interagieren und strukturierte Daten mit menschenähnlichen Antworten extrahieren kann.
Vergleich multimodaler KI-Modelle
In dieser Tabelle vergleichen wir die führenden multimodalen KI-Modelle für Chat und Vision des Jahres 2025, jedes mit einer einzigartigen Stärke. Für hochmodernes Reasoning mit 3D-Raumverständnis bietet GLM-4.5V Spitzenleistung. Für effizientes Open-Source-multimodales Reasoning bietet GLM-4.1V-9B-Thinking einen außergewöhnlichen Wert. Für visuelle Agentenfähigkeiten und die Extraktion strukturierter Daten zeichnet sich Qwen2.5-VL-32B-Instruct aus. Diese Gegenüberstellung hilft Ihnen, das richtige Tool für Ihre spezifische multimodale KI-Anwendung auszuwählen.
| Nummer | Modell | Entwickler | Untertyp | Preise (SiliconFlow) | Kernstärke |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | Chat + Vision | 0,14 $ Eingabe / 0,86 $ Ausgabe pro Million Tokens | Hochmodernes 3D-Raum-Reasoning |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Chat + Vision | 0,035 $ Eingabe / 0,14 $ Ausgabe pro Million Tokens | Effizientes Reasoning, das 72B-Modellen entspricht |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Chat + Vision | 0,27 $ pro Million Tokens | Visueller Agent mit strukturierter Datenextraktion |
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 Modelle zeichnete sich durch Innovation, Leistung und einen einzigartigen Ansatz zur Lösung von Herausforderungen bei multimodalen Chat- und Visionsaufgaben aus, von 3D-Raum-Reasoning bis hin zu visuellen Agentenfähigkeiten.
Unsere detaillierte Analyse zeigt mehrere führende Modelle für unterschiedliche Bedürfnisse. GLM-4.5V ist die erste Wahl für fortgeschrittenes 3D-Raum-Reasoning und komplexe multimodale Aufgaben, die tiefes Denken erfordern. Für eine kostengünstige Bereitstellung mit starken Reasoning-Fähigkeiten bietet GLM-4.1V-9B-Thinking eine außergewöhnliche Leistung bei 9 Milliarden Parametern. Für visuelle Agentenanwendungen, Dokumentenverständnis und strukturierte Datenextraktion zeichnet sich Qwen2.5-VL-32B-Instruct mit seiner 131K Kontextlänge und seinen Tool-Nutzungsfähigkeiten aus.