Was sind kleine Modelle für Dokumenten- und Bild-Q&A?
Kleine Modelle für Dokumenten- und Bild-Q&A sind kompakte Vision-Language-Modelle, die darauf spezialisiert sind, Fragen zu visuellen Inhalten wie Dokumenten, Diagrammen, Schaubildern und Bildern zu verstehen und zu beantworten. Diese effizienten Modelle kombinieren visuelles Verständnis mit der Verarbeitung natürlicher Sprache, um Informationen zu extrahieren, Layouts zu analysieren, Text in Bildern zu interpretieren und präzise Antworten auf Benutzeranfragen zu geben. Mit einer Parameteranzahl zwischen 7B und 9B bieten sie eine optimale Balance zwischen Leistung und Ressourceneffizienz. Das macht sie ideal für den Einsatz in ressourcenbeschränkten Umgebungen, während sie dennoch leistungsstarke multimodale Schlussfolgerungsfähigkeiten für das Dokumentenverständnis, die visuelle Beantwortung von Fragen und die intelligente Informationsextraktion liefern.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL ist ein neues Mitglied der Qwen-Serie, ausgestattet mit leistungsstarken visuellen Verständnisfähigkeiten. Es kann Text, Diagramme und Layouts in Bildern analysieren, lange Videos verstehen und Ereignisse erfassen. Es ist in der Lage, zu schlussfolgern, Werkzeuge zu bedienen, die Lokalisierung von Objekten in verschiedenen Formaten zu unterstützen und strukturierte Ausgaben zu generieren. Das Modell wurde für dynamische Auflösungs- und Bildratentrainings im Videoverständnis optimiert und hat die Effizienz des visuellen Encoders verbessert.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct: Leistungsstarkes visuelles Verständnis für Dokumente
Qwen2.5-VL-7B-Instruct ist ein kompaktes, aber leistungsstarkes Vision-Language-Modell aus der Qwen-Serie mit 7 Milliarden Parametern. Es zeichnet sich durch die Analyse von Text, Diagrammen und komplexen Layouts in Bildern aus und ist somit ideal für Dokumenten-Q&A-Anwendungen. Das Modell kann strukturierte Inhalte interpretieren, Informationen aus Tabellen und Diagrammen extrahieren und präzise Antworten auf visuelle Anfragen geben. Mit einem optimierten visuellen Encoder und Unterstützung für eine Kontextlänge von 33K verarbeitet es effizient lange Dokumente und mehrseitige Inhalte. Die Fähigkeit des Modells, die Lokalisierung von Objekten in verschiedenen Formaten zu handhaben und strukturierte Ausgaben zu generieren, macht es besonders effektiv für die unternehmensweite Dokumentenverarbeitung und visuelle Frage-Antwort-Aufgaben. SiliconFlow bietet dieses Modell für 0,05 $ pro Million Token für Eingabe und Ausgabe an.
Vorteile
- Hervorragende Fähigkeiten zur Analyse von Text, Diagrammen und Layouts.
- Optimierter visueller Encoder für effiziente Verarbeitung.
- Unterstützt 33K Kontextlänge für lange Dokumente.
Nachteile
- Geringere Parameteranzahl im Vergleich zu größeren VLMs.
- Erfordert möglicherweise Feinabstimmung für hochspezialisierte Bereiche.
Warum wir es lieben
- Es bietet außergewöhnliches Dokumentenverständnis und visuelle Auffassungsgabe in einem kompakten 7B-Parametermodell, perfekt für den effizienten Einsatz von Dokumenten-Q&A.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking ist ein Open-Source Vision-Language-Modell, das entwickelt wurde, um das allgemeine multimodale Schlussfolgern voranzutreiben. Es führt ein 'Denkparadigma' ein und nutzt verstärkendes Lernen mit Curriculum-Sampling, um die Fähigkeiten bei komplexen Aufgaben erheblich zu verbessern. Das Modell erreicht Spitzenleistungen unter Modellen ähnlicher Größe und zeichnet sich bei der Lösung von MINT-Problemen, dem Videoverständnis und dem Verständnis langer Dokumente aus, wobei es Bilder mit Auflösungen von bis zu 4K verarbeiten kann.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Fortgeschrittenes multimodales Schlussfolgern für komplexe Dokumente
GLM-4.1V-9B-Thinking ist ein bahnbrechendes Vision-Language-Modell, das gemeinsam von Zhipu AI und dem KEG-Labor der Tsinghua-Universität veröffentlicht wurde. Es verfügt über 9 Milliarden Parameter und ein einzigartiges 'Denkparadigma' für verbessertes Schlussfolgern. Dieses Modell zeichnet sich durch das Verständnis komplexer Dokumente, die Lösung von MINT-Problemen in Bildern und die Analyse langer Dokumente mit seinem 66K-Kontextfenster aus. Es kann hochauflösende Bilder bis zu 4K mit beliebigen Seitenverhältnissen verarbeiten, was es ideal für die Verarbeitung detaillierter Dokumente, technischer Diagramme und mehrseitiger PDFs macht. Das Training des Modells mit verstärkendem Lernen und Curriculum-Sampling (RLCS) ermöglicht es ihm, anspruchsvolle Schlussfolgerungen über visuelle Inhalte zu ziehen und komplexe Fragen zu beantworten, die mehrstufige Logik und visuelles Verständnis erfordern. Auf SiliconFlow kostet es 0,035 $ pro Million Eingabe-Token und 0,14 $ pro Million Ausgabe-Token.
Vorteile
- Fortgeschrittenes 'Denkparadigma' für komplexes Schlussfolgern.
- Unterstützt 66K Kontextlänge für umfangreiche Dokumente.
- Verarbeitet Bilder mit 4K-Auflösung und beliebigen Seitenverhältnissen.
Nachteile
- Höherer Ausgabepreis von 0,14 $/M Token auf SiliconFlow.
- Rechenintensiver als einfachere Modelle.
Warum wir es lieben
- Es bringt multimodales Schlussfolgern auf Unternehmensniveau in ein kompaktes 9B-Modell und glänzt bei komplexen Dokumenten-Q&A mit fortschrittlichen Denkfähigkeiten.
GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 ist ein kleines Modell der GLM-Serie mit 9 Milliarden Parametern. Trotz seiner geringeren Größe zeigt es hervorragende Fähigkeiten bei der Codegenerierung, dem Webdesign, der Erstellung von SVG-Grafiken und bei suchbasierten Schreibaufgaben. Das Modell unterstützt Funktionsaufrufe, die es ihm ermöglichen, externe Werkzeuge aufzurufen, um seine Fähigkeiten zu erweitern, und zeigt eine gute Balance zwischen Effizienz und Effektivität in ressourcenbeschränkten Szenarien.
GLM-4-9B-0414: Effiziente multimodale Verarbeitung mit Werkzeugintegration
GLM-4-9B-0414 ist ein vielseitiges 9-Milliarden-Parametermodell aus der GLM-Serie, das hervorragende Fähigkeiten zum Dokumentenverständnis und zur Beantwortung von Fragen bietet und gleichzeitig eine schlanke Bereitstellung ermöglicht. Obwohl es hauptsächlich für Codegenerierung und Webdesign bekannt ist, macht es sein multimodales Verständnis effektiv für Dokumenten-Q&A-Aufgaben, insbesondere in Kombination mit seinen Funktionsaufruffähigkeiten. Das Modell kann externe Werkzeuge wie OCR-Engines oder spezialisierte Parser aufrufen, um seine Dokumentenverarbeitungsfähigkeiten zu verbessern. Mit Unterstützung für eine Kontextlänge von 33K und wettbewerbsfähigen Leistungsbenchmarks bietet GLM-4-9B-0414 eine kostengünstige Lösung für Organisationen, die effiziente Dokumenten-Q&A ohne den Aufwand größerer Modelle benötigen. SiliconFlow bietet dieses Modell für 0,086 $ pro Million Token für Eingabe und Ausgabe an.
Vorteile
- Funktionsaufrufe für erweiterte Werkzeugintegration.
- Hervorragende Effizienz in ressourcenbeschränkten Szenarien.
- Unterstützt 33K Kontextlänge für lange Dokumente.
Nachteile
- Weniger spezialisiert auf visuelle Aufgaben im Vergleich zu dedizierten VLMs.
- Verarbeitet hochauflösende Bilder möglicherweise nicht so effektiv.
Warum wir es lieben
- Es bietet eine ausgewogene, effiziente Lösung für Dokumenten-Q&A mit einzigartigen Funktionsaufruffähigkeiten, um seine Reichweite durch externe Werkzeuge zu erweitern.
Vergleich kleiner Modelle für Dokumenten- und Bild-Q&A
In dieser Tabelle vergleichen wir die führenden kleinen Modelle für Dokumenten- und Bild-Q&A des Jahres 2025, jedes mit einzigartigen Stärken. Qwen2.5-VL-7B-Instruct bietet leistungsstarkes visuelles Verständnis bei der geringsten Parameteranzahl. GLM-4.1V-9B-Thinking bietet fortschrittliche Schlussfolgerungsfähigkeiten mit erweitertem Kontext und 4K-Bildunterstützung. GLM-4-9B-0414 liefert Effizienz mit Werkzeugintegration. Diese Gegenüberstellung hilft Ihnen, das richtige Modell für Ihre spezifischen Anforderungen an das Dokumentenverständnis und die visuelle Q&A auszuwählen.
| Nummer | Modell | Entwickler | Untertyp | SiliconFlow-Preise | Kernstärke |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | Vision-Language-Modell | $0.05/M tokens | Dokumenten- & Diagrammanalyse |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Vision-Language-Modell | $0.035-$0.14/M tokens | Fortgeschrittenes multimodales Schlussfolgern |
| 3 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | Multimodales Chat-Modell | $0.086/M tokens | Funktionsaufrufe & Effizienz |
Häufig gestellte Fragen
Unsere Top-3-Auswahl für 2025 sind Qwen2.5-VL-7B-Instruct, GLM-4.1V-9B-Thinking und GLM-4-9B-0414. Jedes dieser kompakten Modelle (7B-9B Parameter) zeichnete sich durch sein außergewöhnliches Dokumentenverständnis, seine visuelle Auffassungsgabe und seine effiziente Leistung bei der Beantwortung von Fragen zu Dokumenten und Bildern aus, während gleichzeitig Kosteneffizienz und Flexibilität bei der Bereitstellung gewahrt blieben.
Für die Verarbeitung hochauflösender Dokumente ist GLM-4.1V-9B-Thinking die erste Wahl, da es Bilder mit einer Auflösung von bis zu 4K und beliebigen Seitenverhältnissen verarbeiten kann und über ein 66K-Kontextfenster für umfangreiche Dokumente verfügt. Für optimierte Layout- und Diagrammanalyse mit ausgezeichneter Kosteneffizienz ist Qwen2.5-VL-7B-Instruct ideal, das leistungsstarkes visuelles Verständnis für nur 0,05 $ pro Million Token auf SiliconFlow bietet. Beide Modelle zeichnen sich durch das Verständnis komplexer Dokumentenstrukturen, Tabellen, Diagramme und mehrseitiger Inhalte aus.