Was sind multimodale KI-Modelle?
Multimodale KI-Modelle sind fortschrittliche Vision-Language-Modelle (VLMs), die mehrere Arten von Eingaben gleichzeitig verarbeiten und verstehen können, darunter Text, Bilder, Videos und Dokumente. Mithilfe ausgeklügelter Deep-Learning-Architekturen analysieren sie visuelle Inhalte zusammen mit textuellen Informationen, um komplexe Schlussfolgerungen, visuelles Verständnis und Aufgaben zur Inhaltserstellung durchzuführen. Diese Technologie ermöglicht es Entwicklern und Kreativen, Anwendungen zu erstellen, die Diagramme verstehen, visuelle Probleme lösen, Dokumente analysieren und als visuelle Agenten mit beispiellosen Fähigkeiten agieren können. Sie fördern die Zusammenarbeit, beschleunigen Innovationen und demokratisieren den Zugang zu leistungsstarker multimodaler Intelligenz, wodurch eine breite Palette von Anwendungen von Bildungstools bis hin zu Unternehmensautomatisierungslösungen ermöglicht wird.
GLM-4.5V
GLM-4.5V ist das Vision-Language-Modell (VLM) der neuesten Generation, das von Zhipu AI veröffentlicht wurde. Das Modell basiert auf dem Flaggschiff-Textmodell GLM-4.5-Air, das über insgesamt 106 Milliarden Parameter und 12 Milliarden aktive Parameter verfügt, und nutzt eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur, um überlegene Leistung bei geringeren Inferenzkosten zu erzielen. Durch Optimierung 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.
GLM-4.5V: Multimodales Schlussfolgern auf dem neuesten Stand der Technik
GLM-4.5V ist das Vision-Language-Modell (VLM) der neuesten Generation, das von Zhipu AI veröffentlicht wurde. Das Modell basiert auf dem Flaggschiff-Textmodell GLM-4.5-Air, das über insgesamt 106 Milliarden Parameter und 12 Milliarden aktive Parameter verfügt, und nutzt eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur, um überlegene Leistung bei geringeren Inferenzkosten zu erzielen. Technisch gesehen folgt GLM-4.5V der Linie von GLM-4.1V-Thinking und führt Innovationen wie 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE) ein, wodurch seine Wahrnehmungs- und Schlussfolgerungsfähigkeiten für 3D-Raumbeziehungen erheblich verbessert werden. Durch Optimierung 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 den Open-Source-Modellen seiner Größe. Zusätzlich verfügt das Modell über einen 'Thinking Mode'-Schalter, der es Benutzern ermöglicht, flexibel zwischen schnellen Antworten und tiefgreifendem Schlussfolgern zu wählen, um Effizienz und Effektivität auszugleichen.
Vorteile
- Spitzenleistung auf 41 multimodalen Benchmarks.
- MoE-Architektur für überlegene Leistung bei geringeren Kosten.
- 3D-RoPE für verbesserte 3D-Raumschlussfolgerung.
Nachteile
- Höherer Ausgabepreis von 0,86 $/M Tokens auf SiliconFlow.
- Erfordert Verständnis der MoE-Architektur zur Optimierung.
Warum wir es lieben
- Es kombiniert modernstes multimodales Schlussfolgern mit flexiblen Denkmodi und erreicht eine benchmarkführende Leistung bei der Verarbeitung vielfältiger visueller Inhalte von Bildern über Videos bis hin zu langen Dokumenten.
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 Schlussfolgern 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: Effizienter Champion im multimodalen Schlussfolgern
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 Schlussfolgern 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 auf 18 verschiedenen Benchmarks vergleichbar mit oder übertrifft sogar das viel größere Qwen-2.5-VL-72B mit 72 Milliarden Parametern. Das Modell zeichnet sich in einer Vielzahl von Aufgaben aus, darunter STEM-Problemlösung, Videoverständnis und Verständnis langer Dokumente, und kann Bilder mit Auflösungen von bis zu 4K und beliebigen Seitenverhältnissen verarbeiten.
Vorteile
- Übertrifft viel größere 72B-Modelle auf 18 Benchmarks.
- Effiziente 9B-Parameter für kostengünstige Bereitstellung.
- Verarbeitet 4K-Bilder mit beliebigen Seitenverhältnissen.
Nachteile
- Geringere Parameteranzahl als Flaggschiff-Modelle.
- Kann Fine-Tuning für spezialisierte Bereiche erfordern.
Warum wir es lieben
- Es liefert Flaggschiff-Leistung zu einem Bruchteil der Größe und Kosten und übertrifft seine Gewichtsklasse mit innovativen Denkparadigmata und Reinforcement-Learning-Optimierung.
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 hochkompetent zu analysieren. Es fungiert als visueller Agent, der Werkzeuge logisch steuern und dynamisch anweisen kann, fähig zur Computer- und Telefonnutzung.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Das Kraftpaket für visuelle Agenten
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 Werkzeuge logisch steuern und dynamisch anweisen 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 verfügt diese Version über verbesserte mathematische und Problemlösungsfähigkeiten durch Reinforcement Learning, wobei die Antwortstile angepasst wurden, um besser mit menschlichen Präferenzen übereinzustimmen.
Vorteile
- Fungiert als visueller Agent zur Computer- und Telefonsteuerung.
- Hervorragend in der Analyse von Diagrammen, Layouts und Dokumenten.
- Generiert strukturierte Ausgaben für Rechnungen und Tabellen.
Nachteile
- Mittlere Parameteranzahl im Vergleich zu größeren Modellen.
- Gleiche Preisstruktur für Eingabe und Ausgabe.
Warum wir es lieben
- Es ist ein echter visueller Agent, der Computer und Telefone steuern kann, während er sich hervorragend in der Dokumentenanalyse und strukturierten Datenextraktion auszeichnet, was es perfekt für Automatisierungs- und Unternehmensanwendungen macht.
Vergleich multimodaler KI-Modelle
In dieser Tabelle vergleichen wir die führenden multimodalen KI-Modelle des Jahres 2025, jedes mit einer einzigartigen Stärke. Für Spitzenleistung bei vielfältigen visuellen Aufgaben bietet GLM-4.5V Flaggschiff-Fähigkeiten mit MoE-Effizienz. Für kostengünstiges multimodales Schlussfolgern, das mit größeren Modellen mithalten kann, bietet GLM-4.1V-9B-Thinking einen außergewöhnlichen Wert. Für visuelle Agentenfähigkeiten und Dokumentenverständnis zeichnet sich Qwen2.5-VL-32B-Instruct aus. Diese Gegenüberstellung hilft Ihnen, das richtige Werkzeug für Ihre spezifischen multimodalen KI-Anforderungen zu wählen.
| Nummer | Modell | Entwickler | Untertyp | Preise (SiliconFlow) | Kernstärke |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | Vision-Language-Modell | 0,14 $/M Eingabe, 0,86 $/M Ausgabe | Multimodales Schlussfolgern auf dem neuesten Stand der Technik |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM / Zhipu AI | Vision-Language-Modell | 0,035 $/M Eingabe, 0,14 $/M Ausgabe | Effiziente Leistung, die mit 72B-Modellen mithalten kann |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen | Vision-Language-Modell | 0,27 $/M Tokens | Visueller Agent mit Dokumentenanalyse |
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 seine Innovation, Leistung und seinen einzigartigen Ansatz zur Lösung von Herausforderungen im multimodalen Schlussfolgern, visuellen Verständnis und bei Vision-Language-Aufgaben aus.
Unsere detaillierte Analyse zeigt mehrere führende Modelle für unterschiedliche Anforderungen. GLM-4.5V ist die erste Wahl für Spitzenleistung auf 41 multimodalen Benchmarks mit flexiblen Denkmodi. Für budgetbewusste Bereitstellungen, die dennoch Flaggschiff-Leistung benötigen, bietet GLM-4.1V-9B-Thinking einen außergewöhnlichen Wert und übertrifft Modelle, die dreimal so groß sind. Für visuelle Agentenfähigkeiten und Dokumentenanalyse zeichnet sich Qwen2.5-VL-32B-Instruct durch seine Fähigkeit aus, Computer zu steuern und strukturierte Daten zu extrahieren.