Was sind multimodale Modelle für die Dokumentenanalyse?
Multimodale Modelle für die Dokumentenanalyse sind spezialisierte Vision-Sprachmodelle (VLMs), die natürliche Sprachverarbeitung mit Computer Vision kombinieren, um komplexe Dokumente zu verstehen und zu analysieren. Diese Modelle können vielfältige visuelle Inhalte wie Text, Diagramme, Tabellen, Schaubilder und Layouts innerhalb von Dokumenten verarbeiten, strukturierte Informationen extrahieren und intelligente Einblicke liefern. Sie zeichnen sich bei Aufgaben wie der Rechnungsverarbeitung, dem Formularverständnis, der Diagrammanalyse und der Umwandlung visueller Dokumente in verwertbare Daten aus, was sie zu unverzichtbaren Werkzeugen für Unternehmen macht, die Dokumentenworkflows automatisieren und die Fähigkeiten zur Informationsgewinnung verbessern möchten.
GLM-4.5V
GLM-4.5V ist das Vision-Sprachmodell der neuesten Generation, das von Zhipu AI veröffentlicht wurde. Es verfügt über insgesamt 106 Milliarden Parameter und 12 Milliarden aktive Parameter mit einer Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur. Das Modell zeichnet sich durch die Verarbeitung vielfältiger visueller Inhalte, einschließlich langer Dokumente, aus und erreicht auf 41 öffentlichen multimodalen Benchmarks eine Spitzenleistung. Es verfügt über eine innovative 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE) und einen 'Thinking Mode'-Schalter für flexible Denkansätze.
GLM-4.5V: Premium-Kraftpaket für die Dokumentenanalyse
GLM-4.5V repräsentiert die Spitze der Dokumentenanalyse mit seiner 106 Milliarden Parameter umfassenden MoE-Architektur, die überragende Leistung bei geringeren Inferenzkosten liefert. Das Modell verarbeitet komplexe Dokumente, Bilder, Videos und Langform-Inhalte mit außergewöhnlicher Genauigkeit. Seine 3D-RoPE-Innovation verbessert das Verständnis räumlicher Beziehungen, was für die Analyse von Dokumentenlayouts entscheidend ist. Der flexible 'Thinking Mode' ermöglicht es Benutzern, Geschwindigkeit und tiefgreifendes Denken auszubalancieren, wodurch es ideal für schnelle Dokumentenverarbeitung und komplexe analytische Aufgaben ist, die ein detailliertes Verständnis erfordern.
Vorteile
- Spitzenleistung auf 41 multimodalen Benchmarks.
- MoE-Architektur bietet überragende Effizienz und Kosteneffizienz.
- Fortschrittliches 3D-Verständnis räumlicher Beziehungen für komplexe Layouts.
Nachteile
- Höhere Ausgabepreise aufgrund fortschrittlicher Funktionen.
- Große Modellgröße kann erhebliche Rechenressourcen erfordern.
Warum wir es lieben
- Es bietet unübertroffene Dokumentenanalysefähigkeiten mit flexiblen Denkmodi, wodurch es perfekt für Dokumentenverarbeitungsworkflows auf Unternehmensebene ist.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking ist ein Open-Source-Vision-Sprachmodell, das gemeinsam von Zhipu AI und dem KEG-Labor der Tsinghua-Universität veröffentlicht wurde. Dieses 9B-Parameter-Modell führt ein 'Denkparadigma' mit Reinforcement Learning ein und erreicht eine Leistung, die mit viel größeren 72B-Modellen vergleichbar ist. Es zeichnet sich durch das Verständnis langer Dokumente aus und kann Bilder mit bis zu 4K-Auflösung und beliebigen Seitenverhältnissen verarbeiten.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Effizienter Champion für Dokumenten-Reasoning
GLM-4.1V-9B-Thinking revolutioniert die Dokumentenanalyse, indem es außergewöhnliche Leistung in einem kompakten 9B-Parameter-Paket liefert. Das innovative 'Denkparadigma' des Modells, das durch Reinforcement Learning mit Curriculum Sampling (RLCS) verbessert wurde, ermöglicht anspruchsvolle Schlussfolgerungen bei komplexen Dokumenten. Trotz seiner geringeren Größe erreicht oder übertrifft es größere 72B-Modelle auf 18 Benchmarks, wodurch es ideal für das Verständnis langer Dokumente, die Lösung von STEM-Problemen und die Verarbeitung hochauflösender Dokumente bis zu 4K mit flexiblen Seitenverhältnissen ist.
Vorteile
- Hervorragendes Leistungs-Größen-Verhältnis, das mit 72B-Modellen konkurriert.
- Fortschrittliches 'Denkparadigma' für komplexe Dokumenten-Reasoning.
- Unterstützt 4K-Auflösung für Dokumente mit beliebigen Seitenverhältnissen.
Nachteile
- Geringere Parameteranzahl als Premium-Alternativen.
- Kann für hochspezialisierte Dokumententypen eine Feinabstimmung erfordern.
Warum wir es lieben
- Es bietet außergewöhnliche Dokumentenanalyseleistung in einem kompakten, kostengünstigen Paket, das durch innovative Denkparadigmen mit viel größeren Modellen mithalten kann.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct ist ein multimodales großes Sprachmodell des Qwen-Teams, das Texte, Diagramme, Symbole, Grafiken und Layouts in Bildern hervorragend analysieren kann. Es fungiert als visueller Agent mit Werkzeug-Reasoning-Fähigkeiten und kann Objekte genau lokalisieren, strukturierte Ausgaben für Rechnungen und Tabellen generieren, mit verbesserten mathematischen und Problemlösungsfähigkeiten durch Reinforcement Learning.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Experte für strukturierte Dokumentenverarbeitung
Qwen2.5-VL-32B-Instruct ist spezialisiert auf umfassende Dokumentenanalyse mit außergewöhnlichen Fähigkeiten in Texterkennung, Diagramminterpretation und Layoutverständnis. Das Modell zeichnet sich durch die Generierung strukturierter Ausgaben aus komplexen Dokumenten wie Rechnungen und Tabellen aus, was es für die Automatisierung von Geschäftsprozessen von unschätzbarem Wert macht. Durch Reinforcement Learning verbessert, bietet es überlegene mathematische Schlussfolgerungen und Problemlösungsfähigkeiten, während seine visuellen Agentenfähigkeiten eine dynamische Werkzeuginteraktion und präzise Objektlokalisierung innerhalb von Dokumenten ermöglichen.
Vorteile
- Hervorragend bei der Generierung strukturierter Ausgaben für Rechnungen und Tabellen.
- Fortschrittliche Analysefähigkeiten für Diagramme, Symbole und Grafiken.
- Visuelle Agentenfunktionalität mit Werkzeug-Reasoning.
Nachteile
- Kürzere Kontextlänge im Vergleich zu einigen Alternativen.
- Gleiche Eingabe- und Ausgabepreise können für leseintensive Aufgaben weniger kostengünstig sein.
Warum wir es lieben
- Es zeichnet sich durch die Umwandlung komplexer visueller Dokumente in strukturierte, verwertbare Daten aus, wodurch es perfekt für die Geschäftsautomatisierung und Dokumentenverarbeitungsworkflows ist.
Vergleich von Dokumentenanalysemodellen
In dieser Tabelle vergleichen wir die führenden multimodalen Modelle für die Dokumentenanalyse des Jahres 2025, jedes mit einzigartigen Stärken für die Verarbeitung komplexer visueller Dokumente. GLM-4.5V bietet Premium-Funktionen mit flexiblen Denkmodi, GLM-4.1V-9B-Thinking bietet außergewöhnliche Effizienz und Denkparadigmen, während Qwen2.5-VL-32B-Instruct auf die Generierung strukturierter Ausgaben spezialisiert ist. Dieser Vergleich hilft Ihnen, das richtige Modell für Ihre Anforderungen und Ihr Budget an die Dokumentenanalyse auszuwählen.
| Nummer | Modell | Entwickler | Untertyp | SiliconFlow Preise | Kernstärke |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | Vision-Sprachmodell | $0.14-$0.86/M Tokens | Premium multimodale Leistung |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Vision-Sprachmodell | $0.035-$0.14/M Tokens | Effiziente Denkparadigmen |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Vision-Sprachmodell | $0.27/M Tokens | Generierung strukturierter Ausgaben |
Häufig gestellte Fragen
Unsere Top-Drei-Auswahl für die Dokumentenanalyse im Jahr 2025 sind GLM-4.5V, GLM-4.1V-9B-Thinking und Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Jedes Modell zeichnete sich in verschiedenen Aspekten der Dokumentenverarbeitung aus, von Premium-Multimodalleistung über effizientes Denken bis hin zur Generierung strukturierter Ausgaben.
GLM-4.5V ist am besten für umfassende, hochpräzise Dokumentenanalyse, die flexibles Denken erfordert. GLM-4.1V-9B-Thinking zeichnet sich durch kostengünstige Verarbeitung langer Dokumente mit fortschrittlichen Denkfähigkeiten aus. Qwen2.5-VL-32B-Instruct ist ideal für die Generierung strukturierter Ausgaben aus Rechnungen, Tabellen und Formularen, die eine präzise Datenextraktion erfordern.