Was sind Open-Source-KI-Modelle für multimodale Aufgaben?
Open-Source-KI-Modelle für multimodale Aufgaben sind fortschrittliche Vision-Sprachmodelle (VLMs), die gleichzeitig mehrere Arten von Eingaben – einschließlich Text, Bildern, Videos und Dokumenten – verarbeiten und verstehen können. Diese hochentwickelten Modelle kombinieren natürliche Sprachverarbeitung mit Computer Vision, um komplexe Denk-, Analyse- und Generierungsaufgaben über verschiedene Modalitäten hinweg durchzuführen. Sie ermöglichen Anwendungen, die von Dokumentenverständnis und visueller Fragebeantwortung bis hin zu 3D-Raumdenken und interaktiven KI-Agenten reichen und demokratisieren den Zugang zu modernsten multimodalen KI-Fähigkeiten für Forscher, Entwickler und Unternehmen weltweit.
GLM-4.5V
GLM-4.5V ist das neueste Vision-Sprachmodell von Zhipu AI, das auf dem Flaggschiff GLM-4.5-Air mit insgesamt 106 Milliarden Parametern und 12 Milliarden aktiven Parametern basiert. Durch die Nutzung einer Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur erzielt es eine überlegene Leistung bei geringeren Inferenzkosten. Das Modell führt 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE) für verbessertes 3D-Raumdenken ein und verfügt über einen 'Thinking Mode'-Schalter, um schnelle Antworten mit tiefem Denken über Bilder, Videos und lange Dokumente hinweg auszugleichen.
GLM-4.5V: Multimodales Denken auf dem neuesten Stand der Technik
GLM-4.5V repräsentiert den Höhepunkt der Open-Source-multimodalen KI, mit insgesamt 106 Milliarden Parametern und 12 Milliarden aktiven Parametern durch eine innovative MoE-Architektur. Dieses VLM der neuesten Generation zeichnet sich durch die Verarbeitung vielfältiger visueller Inhalte aus, darunter Bilder, Videos und lange Dokumente, und erreicht auf 41 öffentlichen multimodalen Benchmarks eine Leistung auf dem neuesten Stand der Technik. Seine bahnbrechende 3D-RoPE-Technologie verbessert die Wahrnehmung und das Denken für 3D-Raumbeziehungen erheblich, während der flexible 'Thinking Mode' es Benutzern ermöglicht, zwischen Geschwindigkeit und analytischer Tiefe zu optimieren.
Vorteile
- Leistung auf dem neuesten Stand der Technik bei 41 multimodalen Benchmarks.
- Innovatives 3D-RoPE für überlegenes 3D-Raumdenken.
- MoE-Architektur bietet hervorragende Effizienz im großen Maßstab.
Nachteile
- Höhere Rechenanforderungen aufgrund von 106 Milliarden Parametern.
- Komplexere Bereitstellung im Vergleich zu kleineren Modellen.
Warum wir es lieben
- Es setzt neue Maßstäbe in der multimodalen KI mit bahnbrechendem 3D-Raumdenken und flexiblen Denkmodi für vielfältige Anwendungen.
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. Basierend auf GLM-4-9B-0414 führt es ein 'Denkparadigma' mit Reinforcement Learning mit Curriculum Sampling (RLCS) ein. Obwohl es nur 9 Milliarden Parameter hat, erreicht es eine Leistung, die mit viel größeren 72-Milliarden-Modellen vergleichbar ist, und zeichnet sich durch die Lösung von STEM-Problemen, Video-Verständnis und die Analyse langer Dokumente mit Unterstützung für 4K-Bildauflösung aus.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Kompaktes Kraftpaket für komplexes Denken
GLM-4.1V-9B-Thinking zeigt, dass Parametereffizienz die Leistung nicht beeinträchtigt. Dieses 9-Milliarden-Parameter-Modell konkurriert mit viel größeren Alternativen durch sein innovatives 'Denkparadigma' und die RLCS-Trainingsmethodik. Es zeichnet sich durch vielfältige multimodale Aufgaben aus, darunter die Lösung von STEM-Problemen, Video-Verständnis und das Verstehen langer Dokumente, während es hochauflösende 4K-Bilder mit beliebigen Seitenverhältnissen unterstützt. Das Modell stellt einen Durchbruch dar, indem es modernstes multimodales Denken zu einem Bruchteil der Rechenkosten erreicht.
Vorteile
- Außergewöhnliche Leistung, die mit 72-Milliarden-Parameter-Modellen konkurriert.
- Innovatives 'Denkparadigma' verbessert die Denkfähigkeiten.
- Unterstützt 4K-Bildauflösung mit beliebigen Seitenverhältnissen.
Nachteile
- Kleinere Modellgröße kann einige komplexe Denkaufgaben einschränken.
- Geringere Kontextlänge im Vergleich zu größeren Alternativen.
Warum wir es lieben
- Es beweist, dass intelligente Architektur und Training erstklassige multimodale Leistung in einem kompakten, effizienten Paket liefern können, perfekt für ressourcenbewusste Bereitstellungen.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct ist ein multimodales großes Sprachmodell vom Qwen-Team, das sich durch die Analyse von Texten, Diagrammen, Symbolen, Grafiken und Layouts in Bildern auszeichnet. Es fungiert als visueller Agent, der in der Lage ist, zu denken und Werkzeuge zu steuern, und unterstützt die Nutzung von Computern und Telefonen. Das Modell lokalisiert Objekte genau und generiert strukturierte Ausgaben für Daten wie Rechnungen und Tabellen, mit verbesserten mathematischen Fähigkeiten durch Reinforcement Learning und Ausrichtung an menschlichen Präferenzen.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Vielseitiger visueller Agent
Qwen2.5-VL-32B-Instruct zeichnet sich als umfassende multimodale Lösung aus, die für praktische Anwendungen entwickelt wurde. Über die Standard-Objekterkennung hinaus zeichnet es sich durch Dokumentenanalyse, Diagramminterpretation und strukturierte Datenextraktion aus komplexen visuellen Inhalten aus. Seine visuellen Agentenfähigkeiten ermöglichen dynamische Werkzeugnutzung und interaktive Computeraufgaben, während verbesserte mathematische Denkfähigkeiten durch Reinforcement Learning es ideal für analytische Workflows machen. Mit einer Kontextlänge von 131K und an den Menschen angepassten Antworten überbrückt es die Lücke zwischen KI-Fähigkeit und realer Benutzerfreundlichkeit.
Vorteile
- Hervorragende Dokumentenanalyse und strukturierte Datenextraktion.
- Visuelle Agentenfähigkeiten für interaktive Computeraufgaben.
- 131K Kontextlänge für die Verarbeitung langer Dokumente.
Nachteile
- Mittlere Parameteranzahl kann einige spezialisierte Aufgaben einschränken.
- Höhere Preise im Vergleich zu kleineren, effizienten Modellen.
Warum wir es lieben
- Es zeichnet sich als praktischer visueller Agent aus, der nahtlos Dokumentenanalyse, strukturierte Datenextraktion und interaktive Computeraufgaben mit an den Menschen angepassten Antworten bewältigt.
Vergleich multimodaler KI-Modelle
In diesem umfassenden Vergleich analysieren wir die führenden Open-Source-KI-Modelle für multimodale Aufgaben des Jahres 2025, die jeweils für verschiedene Aspekte von Vision-Sprachaufgaben optimiert sind. GLM-4.5V bietet modernste Leistung mit innovativem 3D-Denken, GLM-4.1V-9B-Thinking bietet außergewöhnliche Effizienz ohne Leistungseinbußen, und Qwen2.5-VL-32B-Instruct zeichnet sich durch praktische Anwendungen und Dokumentenanalyse aus. Dieser direkte Vergleich hilft Ihnen, das optimale Modell für Ihre spezifischen multimodalen KI-Anforderungen auszuwählen.
| Nummer | Modell | Entwickler | Untertyp | Preise (SiliconFlow) | Kernstärke |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | Vision-Sprachmodell | $0.14-$0.86/M Tokens | 3D-Raumdenken & Denkmodi |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Vision-Sprachmodell | $0.035-$0.14/M Tokens | Effiziente Leistung, die 72B-Modellen entspricht |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen Team | Vision-Sprachmodell | $0.27/M Tokens | Visueller Agent & 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 Modell zeichnet sich in verschiedenen Aspekten der multimodalen KI aus: GLM-4.5V für modernste Leistung und 3D-Denken, GLM-4.1V-9B-Thinking für Effizienz und kompakte Exzellenz und Qwen2.5-VL-32B-Instruct für praktische visuelle Agentenfähigkeiten.
Für Spitzenforschung und 3D-Raumaufgaben ist GLM-4.5V optimal. Für ressourceneffiziente Bereitstellungen, die starkes Denken erfordern, ist GLM-4.1V-9B-Thinking ideal. Für Geschäftsanwendungen, die Dokumentenanalyse, Diagramminterpretation und strukturierte Datenextraktion umfassen, bietet Qwen2.5-VL-32B-Instruct die beste praktische Leistung.