Was sind Open-Source Multimodale Modelle?
Open-Source Multimodale Modelle sind fortschrittliche KI-Systeme, die mehrere Datentypen gleichzeitig verarbeiten und verstehen können – darunter Text, Bilder, Videos und Dokumente. Diese Vision-Language-Modelle (VLMs) kombinieren natürliche Sprachverarbeitung mit Computer Vision, um komplexe Reasoning-Aufgaben über verschiedene Modalitäten hinweg auszuführen. Sie ermöglichen es Entwicklern und Forschern, Anwendungen zu erstellen, die visuelle Inhalte analysieren, räumliche Beziehungen verstehen, lange Dokumente verarbeiten und als visuelle Agenten agieren können. Diese Technologie demokratisiert den Zugang zu leistungsstarken multimodalen KI-Funktionen und fördert Innovation und Zusammenarbeit in Bereichen von der wissenschaftlichen Forschung bis hin zu kommerziellen Anwendungen.
GLM-4.5V
GLM-4.5V ist das Vision-Sprachmodell der neuesten Generation, das von Zhipu AI veröffentlicht wurde. Es basiert auf dem Flaggschiff GLM-4.5-Air mit insgesamt 106 Milliarden Parametern und 12 Milliarden aktiven Parametern. Es verwendet eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur für überlegene Leistung bei geringeren Inferenzkosten. Das Modell führt 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE) ein, das die Wahrnehmungs- und Reasoning-Fähigkeiten für 3D-Raumbeziehungen erheblich verbessert und auf 41 öffentlichen multimodalen Benchmarks eine Spitzenleistung unter den Open-Source-Modellen erzielt.
GLM-4.5V: Multimodales Reasoning auf dem neuesten Stand der Technik
GLM-4.5V repräsentiert die Spitze der Vision-Sprachmodelle mit seiner innovativen MoE-Architektur und 3D-RoPE-Technologie. Durch Optimierung in den Phasen des Vortrainings, des überwachten Fine-Tunings und des Reinforcement Learnings zeichnet sich das Modell durch die Verarbeitung vielfältiger visueller Inhalte aus, darunter Bilder, Videos und lange Dokumente. Sein 'Thinking Mode'-Schalter ermöglicht es Benutzern, zwischen schnellen Antworten und tiefem Reasoning abzuwägen, was es vielseitig für effizienzorientierte und analyseintensive Anwendungen macht. Mit einer Kontextlänge von 66K und überragender Leistung auf 41 Benchmarks setzt es den Standard für Open-Source Multimodale KI.
Vorteile
- Spitzenleistung auf 41 multimodalen Benchmarks.
- Innovatives 3D-RoPE für verbessertes räumliches Reasoning.
- Effiziente MoE-Architektur mit 12 Milliarden aktiven Parametern.
Nachteile
- Höhere Rechenanforderungen aufgrund von insgesamt 106 Milliarden Parametern.
- Höhere Inferenzkosten im Vergleich zu kleineren Modellen.
Warum wir es lieben
- Es kombiniert modernste MoE-Architektur mit 3D-Raum-Reasoning-Fähigkeiten und liefert unübertroffene Leistung bei vielfältigen multimodalen Aufgaben, während es durch sein innovatives Design Effizienz bewahrt.
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' ein und nutzt Reinforcement Learning mit Curriculum Sampling (RLCS). Als Modell mit 9 Milliarden Parametern erreicht es eine Spitzenleistung, 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: Effizientes multimodales Reasoning
GLM-4.1V-9B-Thinking zeigt, dass kleinere Modelle durch innovative Trainingsansätze außergewöhnliche Leistungen erzielen können. Sein 'Denkparadigma' und die RLCS-Methodik ermöglichen es ihm, mit Modellen zu konkurrieren, die viermal so groß sind, was es unglaublich effizient für ressourcenbewusste Bereitstellungen macht. Das Modell bewältigt vielfältige Aufgaben, darunter komplexe STEM-Probleme, Videoanalyse und Dokumentenverständnis, und unterstützt dabei 4K-Bilder mit beliebigen Seitenverhältnissen. Mit einer Kontextlänge von 66K und wettbewerbsfähigen Preisen auf SiliconFlow bietet es ein hervorragendes Gleichgewicht zwischen Leistungsfähigkeit und Effizienz.
Vorteile
- Erreicht die Leistung von 72-Milliarden-Modellen mit nur 9 Milliarden Parametern.
- Innovatives 'Denkparadigma' für verbessertes Reasoning.
- Hervorragende Fähigkeiten zur Lösung von STEM-Problemen.
Nachteile
- Geringere Parameteranzahl kann bei einigen komplexen Aufgaben einschränken.
- Kann anspruchsvollere Prompts für optimale Ergebnisse erfordern.
Warum wir es lieben
- Es beweist, dass innovative Trainingsmethoden kleinere Modelle über ihre Gewichtsklasse hinaus agieren lassen können, indem sie außergewöhnliches multimodales Reasoning zu einem Bruchteil der Rechenkosten liefern.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct ist ein multimodales großes Sprachmodell vom Qwen-Team, das Texte, Diagramme, Symbole, Grafiken und Layouts in Bildern hochgradig analysieren kann. Es fungiert als visueller Agent, der Reasoning durchführen und Tools dynamisch steuern kann, fähig zur Computer- und Telefonnutzung. Das Modell kann Objekte präzise lokalisieren, strukturierte Ausgaben für Daten wie Rechnungen und Tabellen generieren, mit verbesserten mathematischen und Problemlösungsfähigkeiten durch Reinforcement Learning.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Fortschrittlicher visueller Agent
Qwen2.5-VL-32B-Instruct zeichnet sich als visueller Agent aus, der zu anspruchsvollem Reasoning und zur Werkzeugsteuerung fähig ist. Über die standardmäßige Bilderkennung hinaus ist es auf die Extraktion strukturierter Daten aus Rechnungen, Tabellen und komplexen Dokumenten spezialisiert. Seine Fähigkeit, als Computer- und Telefon-Interface-Agent zu agieren, kombiniert mit präziser Objektlokalisierung und Layoutanalyse, macht es ideal für Automatisierungs- und Produktivitätsanwendungen. Mit einer Kontextlänge von 131K und verbesserten mathematischen Fähigkeiten durch Reinforcement Learning stellt es einen bedeutenden Fortschritt in praktischen multimodalen KI-Anwendungen dar.
Vorteile
- Fortschrittliche visuelle Agentenfähigkeiten zur Werkzeugsteuerung.
- Hervorragende Extraktion strukturierter Daten aus Dokumenten.
- Fähig zur Automatisierung von Computer- und Telefoninterfaces.
Nachteile
- Mittlere Parameteranzahl kann bei einigen komplexen Reasoning-Aufgaben einschränken.
- Ausgewogene Preise auf SiliconFlow spiegeln die Rechenanforderungen wider.
Warum wir es lieben
- Es verwandelt multimodale KI von passiver Analyse in aktive Agentenfähigkeiten, ermöglicht Automatisierung und strukturierte Datenverarbeitung, die die Lücke zwischen KI und praktischen Anwendungen schließt.
Vergleich multimodaler KI-Modelle
In dieser Tabelle vergleichen wir die führenden Open-Source Multimodalen Modelle des Jahres 2025, jedes mit einzigartigen Stärken. GLM-4.5V bietet Spitzenleistung mit fortschrittlichem 3D-Reasoning, GLM-4.1V-9B-Thinking bietet außergewöhnliche Effizienz mit innovativen Denkparadigma, während Qwen2.5-VL-32B-Instruct als visueller Agent für praktische Anwendungen glänzt. Dieser Vergleich hilft Ihnen, das richtige Modell für Ihre spezifischen multimodalen KI-Anforderungen auszuwählen.
| Nummer | Modell | Entwickler | Untertyp | SiliconFlow Preise | Kernstärke |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | Vision-Sprachmodell | $0.14 Input / $0.86 Output pro Mio. Tokens | Spitzenmäßiges 3D-Reasoning |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Vision-Sprachmodell | $0.035 Input / $0.14 Output pro Mio. Tokens | Effizientes Denkparadigma |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Vision-Sprachmodell | $0.27 pro Mio. Tokens | Fortschrittlicher visueller Agent |
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 Reasoning, visuellen Verständnis und praktischen Agentenanwendungen aus.
Für maximale Leistung und 3D-Reasoning ist GLM-4.5V die erste Wahl mit Spitzen-Benchmark-Ergebnissen. Für kostengünstige Bereitstellung mit starkem Reasoning bietet GLM-4.1V-9B-Thinking einen außergewöhnlichen Wert. Für visuelle Agentenanwendungen und strukturierte Datenextraktion bietet Qwen2.5-VL-32B-Instruct die praktischsten Fähigkeiten.