Was sind die schnellsten Open-Source-Multimodal-Modelle?
Die schnellsten Open-Source-Multimodal-Modelle sind fortschrittliche Vision-Language-Modelle, die visuelle und textuelle Informationen gleichzeitig effizient verarbeiten und verstehen können. Diese Modelle kombinieren Computer-Vision- und natürliche Sprachverarbeitungsfähigkeiten, um Bilder, Videos, Dokumente und Texte mit bemerkenswerter Geschwindigkeit und Genauigkeit zu analysieren. Sie ermöglichen es Entwicklern, Anwendungen zu erstellen, die visuelle Inhalte verstehen, Fragen zu Bildern beantworten, Dokumente analysieren und komplexe Denkaufgaben über mehrere Modalitäten hinweg ausführen können – all dies bei gleichzeitig hohen Inferenzgeschwindigkeiten und Kosteneffizienz für den realen Einsatz.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking ist ein Open-Source-Vision-Language-Modell, das gemeinsam von Zhipu AI und dem KEG-Labor der Tsinghua-Universität veröffentlicht wurde und darauf abzielt, die allgemeine multimodale Argumentation voranzutreiben. Basierend auf dem GLM-4-9B-0414-Grundlagenmodell führt es ein 'Denkparadigma' ein und nutzt Reinforcement Learning mit Curriculum Sampling (RLCS), um seine Fähigkeiten bei komplexen Aufgaben erheblich zu verbessern. Als 9B-Parameter-Modell erreicht es eine Spitzenleistung unter Modellen ähnlicher Größe, wobei die Leistung auf 18 verschiedenen Benchmarks mit den viel größeren 72B-Parameter-Modellen vergleichbar ist oder diese sogar übertrifft.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Kompaktes Kraftpaket mit fortschrittlicher Argumentation
GLM-4.1V-9B-Thinking ist ein Open-Source-Vision-Language-Modell, das gemeinsam von Zhipu AI und dem KEG-Labor der Tsinghua-Universität veröffentlicht wurde und darauf abzielt, die allgemeine multimodale Argumentation voranzutreiben. Basierend auf dem GLM-4-9B-0414-Grundlagenmodell führt es ein 'Denkparadigma' ein und nutzt Reinforcement Learning mit Curriculum Sampling (RLCS), um seine Fähigkeiten bei komplexen Aufgaben erheblich zu verbessern. Das Modell zeichnet sich in einer Vielzahl von Aufgaben aus, darunter die Lösung von MINT-Problemen, das Video-Verständnis und das Verständnis langer Dokumente, und es kann Bilder mit Auflösungen von bis zu 4K und beliebigen Seitenverhältnissen mit einer Kontextlänge von 66K verarbeiten.
Vorteile
- Kompakte 9B-Parameter mit außergewöhnlicher Geschwindigkeit und Effizienz.
- Spitzenleistung vergleichbar mit viel größeren 72B-Modellen.
- Verarbeitet 4K-Bilder mit beliebigen Seitenverhältnissen.
Nachteile
- Kleinere Parameteranzahl kann einige komplexe Denkaufgaben einschränken.
- Neueres Modell mit weniger umfangreichen Praxistests.
Warum wir es lieben
- Es liefert außergewöhnliche Leistung mit bemerkenswerter Effizienz und beweist, dass kleinere Modelle durch innovative Denkparadigmen und fortschrittliche Trainingsmethoden mit Giganten konkurrieren können.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct ist ein multimodales großes Sprachmodell, das vom Qwen-Team als Teil der Qwen2.5-VL-Serie veröffentlicht wurde. Dieses Modell zeichnet sich durch die Analyse von Texten, Diagrammen, Symbolen, Grafiken und Layouts in Bildern aus. Es fungiert als visueller Agent, der Werkzeuge logisch steuern und dynamisch einsetzen kann, fähig zur Computer- und Telefonnutzung. Das Modell kann Objekte in Bildern genau lokalisieren und 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 mit Werkzeugintegration
Qwen2.5-VL-32B-Instruct ist ein multimodales großes Sprachmodell, das vom Qwen-Team als Teil der Qwen2.5-VL-Serie veröffentlicht wurde. Dieses Modell ist nicht nur in der Erkennung gängiger Objekte versiert, sondern auch in der Lage, Texte, Diagramme, Symbole, Grafiken und Layouts in Bildern zu analysieren. Es fungiert als visueller Agent, der Werkzeuge logisch steuern und dynamisch einsetzen kann, fähig zur Computer- und Telefonnutzung. Darüber hinaus kann das Modell Objekte in Bildern genau lokalisieren und strukturierte Ausgaben für Daten wie Rechnungen und Tabellen generieren. Im Vergleich zu seinem Vorgänger Qwen2-VL verfügt diese Version über verbesserte mathematische und Problemlösungsfähigkeiten durch Reinforcement Learning, wobei die Antwortstile besser an menschliche Präferenzen angepasst wurden und eine massive Kontextlänge von 131K vorhanden ist.
Vorteile
- Fungiert als visueller Agent, der zur Computer- und Telefonnutzung fähig ist.
- Außergewöhnliche 131K Kontextlänge für umfangreiche Dokumentenverarbeitung.
- Fortschrittliche Objektlokalisierung und strukturierte Datenextraktion.
Nachteile
- Höhere Rechenanforderungen mit 32B Parametern.
- Teurere Inferenzkosten im Vergleich zu kleineren Modellen.
Warum wir es lieben
- Es kombiniert leistungsstarkes visuelles Verständnis mit praktischer Werkzeugintegration, wodurch es perfekt für reale Anwendungen ist, die sowohl visuelle Analyse als auch automatisierte Aufgabenausführung erfordern.
GLM-4.5V
GLM-4.5V ist das Vision-Language-Modell der neuesten Generation, das von Zhipu AI veröffentlicht wurde. Basierend auf dem Flaggschiff-Textmodell GLM-4.5-Air verfügt es über insgesamt 106B Parameter und 12B aktive Parameter und nutzt eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur, um überlegene Leistung bei geringeren Inferenzkosten zu erzielen. Das Modell führt Innovationen wie 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE) ein, die seine Wahrnehmungs- und Denkfähigkeiten für 3D-Raumbeziehungen erheblich verbessern, und verfügt über einen 'Thinking Mode'-Schalter für flexible Antwortoptimierung.
GLM-4.5V: MoE-Architektur der nächsten Generation mit Denkmodus
GLM-4.5V ist das Vision-Language-Modell der neuesten Generation, das von Zhipu AI veröffentlicht wurde. Das Modell basiert auf dem Flaggschiff-Textmodell GLM-4.5-Air, das über insgesamt 106B Parameter und 12B aktive Parameter verfügt, und es nutzt eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur, um überlegene Leistung bei geringeren Inferenzkosten zu erzielen. Technisch gesehen 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 Denkfähigkeiten für 3D-Raumbeziehungen erheblich verbessern. Durch Optimierung über die 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 auf 41 öffentlichen multimodalen Benchmarks eine Spitzenleistung unter Open-Source-Modellen seiner Größenordnung.
Vorteile
- MoE-Architektur mit nur 12B aktiven Parametern für effiziente Inferenz.
- Spitzenleistung auf 41 öffentlichen multimodalen Benchmarks.
- 3D-RoPE-Innovation für verbessertes 3D-Raumverständnis.
Nachteile
- Große Gesamtparameteranzahl (106B) kann erheblichen Speicherplatz erfordern.
- Komplexe MoE-Architektur kann spezialisiertes Bereitstellungsexpertise erfordern.
Warum wir es lieben
- Es repräsentiert die Speerspitze der multimodalen KI mit seiner innovativen MoE-Architektur, die Flaggschiff-Leistung liefert und gleichzeitig die Inferenz-Effizienz durch intelligente Parameteraktivierung aufrechterhält.
Vergleich der schnellsten multimodalen KI-Modelle
In dieser Tabelle vergleichen wir die schnellsten Open-Source-Multimodal-Modelle des Jahres 2025, jedes mit einzigartigen Stärken. Für kompakte Effizienz bietet GLM-4.1V-9B-Thinking außergewöhnliche Leistung in einem kleinen Paket. Für fortschrittliche visuelle Agentenfähigkeiten bietet Qwen2.5-VL-32B-Instruct unübertroffene Werkzeugintegration und Kontextlänge. Für eine hochmoderne MoE-Architektur liefert GLM-4.5V Flaggschiff-Leistung mit effizienter Inferenz. Diese Gegenüberstellung hilft Ihnen, das richtige Modell für Ihre spezifischen multimodalen KI-Anforderungen auszuwählen.
| Nummer | Modell | Entwickler | Untertyp | SiliconFlow Preise | Kernstärke |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Vision-Sprachmodell | $0.035/$0.14 pro M Tokens | Kompakte Effizienz mit fortschrittlicher Argumentation |
| 2 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Vision-Sprachmodell | $0.27/$0.27 pro M Tokens | Visueller Agent mit 131K Kontextlänge |
| 3 | GLM-4.5V | zai | Vision-Sprachmodell | $0.14/$0.86 pro M Tokens | MoE-Architektur mit Denkmodus |
Häufig gestellte Fragen
Unsere Top-Drei-Auswahl für die schnellsten Open-Source-Multimodal-Modelle im Jahr 2025 sind GLM-4.1V-9B-Thinking, Qwen2.5-VL-32B-Instruct und GLM-4.5V. Jedes dieser Modelle zeichnete sich durch seine Geschwindigkeit, Innovation, Leistung und seinen einzigartigen Ansatz zur Lösung von Herausforderungen im Bereich des Vision-Language-Verständnisses und der multimodalen Argumentation aus.
Unsere detaillierte Analyse zeigt unterschiedliche Spitzenreiter für verschiedene Anforderungen. GLM-4.1V-9B-Thinking ist ideal für Anwendungen, die kompakte Effizienz mit starker Argumentation erfordern. Qwen2.5-VL-32B-Instruct zeichnet sich als visueller Agent für die Werkzeugintegration und die Verarbeitung langer Dokumente aus. GLM-4.5V ist perfekt für Anwendungen, die Flaggschiff-Leistung mit kostengünstiger Inferenz durch seine MoE-Architektur benötigen.