Was sind Open-Source-LLMs für die Dokumentenprüfung?
Open-Source-LLMs für die Dokumentenprüfung sind spezialisierte große Sprachmodelle, die entwickelt wurden, um Informationen aus verschiedenen Dokumentformaten wie Textdokumenten, PDFs, gescannten Bildern, Tabellen, Diagrammen und Formularen zu analysieren, zu verstehen und zu extrahieren. Diese Vision-Language-Modelle kombinieren fortschrittliche natürliche Sprachverarbeitung mit optischer Zeichenerkennung (OCR) und visuellen Verständnis-Fähigkeiten, um komplexe Dokumentenlayouts zu verarbeiten, strukturierte Daten zu extrahieren, Schlüsselinformationen zu identifizieren und Dokumentenprüfungsworkflows zu automatisieren. Sie ermöglichen es Entwicklern und Organisationen, intelligente Dokumentenverarbeitungssysteme zu erstellen, die Aufgaben wie Rechnungsverarbeitung, Vertragsanalyse, Formularextraktion, Compliance-Prüfung und automatisierte Dokumentenklassifizierung mit beispielloser Genauigkeit und Effizienz bewältigen können.
GLM-4.5V
GLM-4.5V ist das Vision-Language-Modell (VLM) der neuesten Generation, das von Zhipu AI veröffentlicht wurde. Es basiert auf einer Mixture-of-Experts-Architektur mit insgesamt 106 Milliarden Parametern und 12 Milliarden aktiven Parametern. Das Modell zeichnet sich durch die Verarbeitung vielfältiger visueller Inhalte aus, darunter Bilder, Videos und lange Dokumente, wobei Innovationen wie 3D-RoPE seine Wahrnehmungs- und Schlussfolgerungsfähigkeiten erheblich verbessern. Es verfügt über einen 'Thinking Mode'-Schalter für flexible Antworten und erreicht unter Open-Source-Modellen seiner Größe auf 41 öffentlichen multimodalen Benchmarks eine Spitzenleistung.
GLM-4.5V: Fortschrittliches multimodales Dokumentenverständnis
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 insgesamt 106 Milliarden Parameter und 12 Milliarden aktive Parameter besitzt, und nutzt eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur, um eine 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 Schlussfolgerungsfähigkeiten 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 unter Open-Source-Modellen seiner Größe auf 41 öffentlichen multimodalen Benchmarks eine Spitzenleistung. Darüber hinaus verfügt das Modell über einen 'Thinking Mode'-Schalter, der es Benutzern ermöglicht, flexibel zwischen schnellen Antworten und tiefgreifenden Schlussfolgerungen zu wählen, um Effizienz und Effektivität auszugleichen. Auf SiliconFlow beträgt die Preisgestaltung 0,86 $/M Ausgabetoken und 0,14 $/M Eingabetoken.
Vorteile
- Außergewöhnliche Fähigkeiten zum Verständnis langer Dokumente mit einer Kontextlänge von 66K.
- Innovatives 3D-RoPE verbessert die Wahrnehmung räumlicher Beziehungen.
- Der Thinking Mode ermöglicht tiefgreifende Schlussfolgerungen für komplexe Dokumentenanalysen.
Nachteile
- Kleineres Kontextfenster im Vergleich zu einigen neueren Modellen.
- Kann Fachkenntnisse zur Optimierung der Thinking Mode-Nutzung erfordern.
Warum wir es lieben
- Es kombiniert leistungsstarkes Dokumentenverständnis mit flexiblen Schlussfolgerungsmodi, was es ideal für komplexe Dokumentenprüfungsaufgaben macht, die sowohl Geschwindigkeit als auch tiefgehende Analyse erfordern.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL-72B-Instruct ist ein Vision-Language-Modell der Qwen2.5-Serie mit 72 Milliarden Parametern und einer Kontextlänge von 131K. Es zeigt außergewöhnliche visuelle Verständnis-Fähigkeiten, indem es gängige Objekte erkennt und gleichzeitig Texte, Diagramme und Layouts in Bildern analysiert. Das Modell fungiert als visueller Agent, der Schlussfolgerungen ziehen und Werkzeuge dynamisch steuern kann, Videos von über 1 Stunde Länge versteht, Objekte in Bildern genau lokalisiert und strukturierte Ausgaben für gescannte Daten wie Rechnungen und Formulare unterstützt.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct: Umfassendes Kraftpaket für die Dokumentenverarbeitung
Qwen2.5-VL ist ein Vision-Language-Modell der Qwen2.5-Serie, das in mehreren Aspekten erhebliche Verbesserungen aufweist: Es verfügt über starke visuelle Verständnis-Fähigkeiten, indem es gängige Objekte erkennt und gleichzeitig Texte, Diagramme und Layouts in Bildern analysiert; es fungiert als visueller Agent, der Schlussfolgerungen ziehen und Werkzeuge dynamisch steuern kann; es kann Videos von über 1 Stunde Länge verstehen und Schlüsselereignisse erfassen; es lokalisiert Objekte in Bildern genau durch Generierung von Bounding Boxes oder Punkten; und es unterstützt strukturierte Ausgaben für gescannte Daten wie Rechnungen und Formulare. Das Modell zeigt hervorragende Leistungen bei verschiedenen Benchmarks, einschließlich Bild-, Video- und Agentenaufgaben. Mit 72 Milliarden Parametern und einer Kontextlänge von 131K bietet es umfassende Fähigkeiten zum Dokumentenverständnis und zur Extraktion. Auf SiliconFlow beträgt die Preisgestaltung 0,59 $/M Ausgabetoken und 0,59 $/M Eingabetoken.
Vorteile
- Großes 131K Kontextfenster verarbeitet umfangreiche Dokumente.
- Überragende Text-, Diagramm- und Layoutanalyse innerhalb von Dokumenten.
- Unterstützung für strukturierte Ausgaben für Rechnungen, Formulare und Tabellen.
Nachteile
- Höhere Rechenanforderungen aufgrund von 72 Milliarden Parametern.
- Höhere Preise im Vergleich zu kleineren Modellen.
Warum wir es lieben
- Es zeichnet sich durch die Extraktion strukturierter Daten aus komplexen Dokumenten aus und unterstützt ein umfassendes visuelles Verständnis, was es perfekt für Dokumentenprüfungsanwendungen im Unternehmensmaßstab macht.
DeepSeek-VL2
DeepSeek-VL2 ist ein Mixed-Expert (MoE) Vision-Language-Modell mit insgesamt 27 Milliarden Parametern und nur 4,5 Milliarden aktiven Parametern, das eine spärlich aktivierte MoE-Architektur für überlegene Effizienz verwendet. Das Modell zeichnet sich durch visuelle Fragebeantwortung, optische Zeichenerkennung, Dokumenten-/Tabellen-/Diagrammverständnis und visuelle Verankerung aus. Es zeigt wettbewerbsfähige oder Spitzenleistungen mit weniger aktiven Parametern als vergleichbare Modelle, was es für Dokumentenprüfungsanwendungen äußerst kosteneffizient macht.
DeepSeek-VL2: Effiziente Dokumentenintelligenz
DeepSeek-VL2 ist ein Mixed-Expert (MoE) Vision-Language-Modell, das auf DeepSeekMoE-27B basiert und eine spärlich aktivierte MoE-Architektur verwendet, um eine überlegene Leistung mit nur 4,5 Milliarden aktiven Parametern zu erzielen. Das Modell zeichnet sich durch verschiedene Aufgaben aus, darunter visuelle Fragebeantwortung, optische Zeichenerkennung, Dokumenten-/Tabellen-/Diagrammverständnis und visuelle Verankerung. Im Vergleich zu bestehenden Open-Source-Dense-Modellen und MoE-basierten Modellen zeigt es wettbewerbsfähige oder Spitzenleistungen mit der gleichen oder geringeren Anzahl aktiver Parameter. Dies macht es außergewöhnlich effizient für Dokumentenprüfungsaufgaben, bei denen OCR-Genauigkeit und das Verständnis der Dokumentenstruktur entscheidend sind. Die effiziente Architektur des Modells ermöglicht schnellere Inferenzzeiten bei gleichbleibend hoher Genauigkeit über verschiedene Dokumenttypen hinweg. Auf SiliconFlow beträgt die Preisgestaltung 0,15 $/M Ausgabetoken und 0,15 $/M Eingabetoken.
Vorteile
- Hocheffizient mit nur 4,5 Milliarden aktiven Parametern.
- Hervorragende OCR- und Dokumentenverständnisfähigkeiten.
- Überragendes Dokumenten-, Tabellen- und Diagrammverständnis.
Nachteile
- Kleineres 4K Kontextfenster begrenzt die Verarbeitung langer Dokumente.
- Kann extrem komplexe mehrseitige Dokumente möglicherweise nicht so effektiv verarbeiten.
Warum wir es lieben
- Es liefert außergewöhnliche OCR- und Dokumentenverständnisleistungen zu einem Bruchteil der Rechenkosten, was es zur idealen Wahl für Anwendungen mit hohem Dokumentenprüfvolumen macht.
LLM-Vergleich für die Dokumentenprüfung
In dieser Tabelle vergleichen wir die führenden Open-Source-LLMs für die Dokumentenprüfung im Jahr 2025, jedes mit einzigartigen Stärken. GLM-4.5V bietet flexible Denkmodi für eine tiefgehende Dokumentenanalyse, Qwen2.5-VL-72B-Instruct bietet eine umfassende Extraktion strukturierter Daten mit dem größten Kontextfenster, und DeepSeek-VL2 liefert außergewöhnliche OCR- und Dokumentenverständnisleistungen mit bemerkenswerter Effizienz. Diese Gegenüberstellung hilft Ihnen, das richtige Modell für Ihre spezifischen Anforderungen an die Dokumentenprüfung auszuwählen.
| Nummer | Modell | Entwickler | Untertyp | SiliconFlow Preise | Kernstärke |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | Vision-Sprachmodell | 0,86 $/0,14 $ pro M Token | Thinking Mode für komplexe Analyse |
| 2 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | Vision-Sprachmodell | 0,59 $/0,59 $ pro M Token | 131K Kontext & strukturierte Ausgaben |
| 3 | DeepSeek-VL2 | deepseek-ai | Vision-Sprachmodell | 0,15 $/0,15 $ pro M Token | Überragende OCR-Effizienz |
Häufig gestellte Fragen
Unsere Top-Drei-Auswahl für die Dokumentenprüfung im Jahr 2025 sind GLM-4.5V, Qwen2.5-VL-72B-Instruct und DeepSeek-VL2. Jedes dieser Vision-Language-Modelle zeichnete sich durch seine außergewöhnlichen Fähigkeiten zum Dokumentenverständnis, seine OCR-Leistung und seine Fähigkeit aus, strukturierte Informationen aus komplexen Dokumentformaten wie Rechnungen, Formularen, Tabellen und Diagrammen zu extrahieren.
Für komplexe Dokumentenanalysen, die tiefgreifende Schlussfolgerungen und Kontextverständnis erfordern, ist GLM-4.5V mit seinem Thinking Mode ideal. Für die Dokumentenverarbeitung im Unternehmensmaßstab mit strukturierter Datenextraktion aus Rechnungen, Formularen und Tabellen ist Qwen2.5-VL-72B-Instruct mit seinem 131K Kontextfenster die erste Wahl. Für die kostengünstige Dokumentenprüfung mit hohem Volumen, bei der die OCR-Genauigkeit entscheidend ist, bietet DeepSeek-VL2 die beste Balance aus Leistung und Effizienz mit seiner spärlichen MoE-Architektur und wettbewerbsfähigen Preisen auf SiliconFlow.