Que sont les modèles d'IA multimodale de chat et de vision ?
Les modèles d'IA multimodale de chat et de vision sont des modèles de vision-langage (VLM) avancés qui combinent la compréhension du langage naturel avec des capacités de traitement visuel sophistiquées. Ces modèles peuvent analyser des images, des vidéos, des documents, des graphiques et d'autres contenus visuels tout en s'engageant dans des interactions conversationnelles. Utilisant des architectures d'apprentissage profond comme le Mixture-of-Experts (MoE) et des paradigmes de raisonnement avancés, ils traduisent les informations visuelles en dialogues et en aperçus significatifs. Cette technologie permet aux développeurs de créer des applications capables de voir, de comprendre et de discuter de contenu visuel, démocratisant l'accès à de puissants outils d'IA multimodale pour tout, de l'analyse de documents à l'assistance visuelle et aux applications éducatives.
GLM-4.5V
GLM-4.5V est la dernière génération de modèle de vision-langage (VLM) publiée par Zhipu AI. Construit sur le modèle de texte phare GLM-4.5-Air avec un total de 106 milliards de paramètres et 12 milliards de paramètres actifs, il utilise une architecture Mixture-of-Experts (MoE) pour atteindre des performances supérieures à un coût d'inférence inférieur. Le modèle introduit des innovations comme l'encodage de position rotationnel 3D (3D-RoPE), améliorant considérablement ses capacités de perception et de raisonnement pour les relations spatiales 3D, et dispose d'un interrupteur 'Mode de pensée' pour une profondeur de raisonnement flexible.
GLM-4.5V : Raisonnement multimodal de pointe
GLM-4.5V est la dernière génération de modèle de vision-langage (VLM) publiée par Zhipu AI. Le modèle est construit sur le modèle de texte phare GLM-4.5-Air, qui compte 106 milliards de paramètres au total et 12 milliards de paramètres actifs, et il utilise une architecture Mixture-of-Experts (MoE) pour atteindre des performances supérieures à un coût d'inférence inférieur. Techniquement, GLM-4.5V introduit des innovations comme l'encodage de position rotationnel 3D (3D-RoPE), améliorant considérablement ses capacités de perception et de raisonnement pour les relations spatiales 3D. Le modèle est capable de traiter divers contenus visuels tels que des images, des vidéos et de longs documents, atteignant des performances de pointe parmi les modèles open-source de son échelle sur 41 benchmarks multimodaux publics.
Avantages
- Performances de pointe sur 41 benchmarks multimodaux.
- Architecture MoE efficace avec 106 milliards de paramètres au total, 12 milliards de paramètres actifs.
- Raisonnement spatial 3D avancé avec encodage 3D-RoPE.
Inconvénients
- Tarification de sortie plus élevée par rapport aux modèles plus petits.
- Peut nécessiter plus de ressources computationnelles pour des performances optimales.
Pourquoi nous l'aimons
- Il combine des capacités multimodales de pointe avec une architecture MoE efficace, offrant des performances de pointe sur diverses tâches de compréhension visuelle avec des modes de raisonnement flexibles.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking est un modèle de vision-langage (VLM) open-source publié conjointement par Zhipu AI et le laboratoire KEG de l'Université Tsinghua, conçu pour faire progresser le raisonnement multimodal à usage général. Construit sur le modèle de fondation GLM-4-9B-0414, il introduit un 'paradigme de pensée' et exploite l'apprentissage par renforcement avec échantillonnage de curriculum (RLCS) pour améliorer considérablement ses capacités dans les tâches complexes.
GLM-4.1V-9B-Thinking : Puissance compacte avec raisonnement avancé
GLM-4.1V-9B-Thinking est un modèle de vision-langage (VLM) open-source publié conjointement par Zhipu AI et le laboratoire KEG de l'Université Tsinghua, conçu pour faire progresser le raisonnement multimodal à usage général. Construit sur le modèle de fondation GLM-4-9B-0414, il introduit un 'paradigme de pensée' et exploite l'apprentissage par renforcement avec échantillonnage de curriculum (RLCS) pour améliorer considérablement ses capacités dans les tâches complexes. En tant que modèle de 9 milliards de paramètres, il atteint des performances de pointe parmi les modèles de taille similaire, et ses performances sont comparables ou même supérieures au Qwen-2.5-VL-72B, beaucoup plus grand (72 milliards de paramètres), sur 18 benchmarks différents. Le modèle excelle dans la résolution de problèmes STEM, la compréhension vidéo et la compréhension de documents longs, gérant des images avec des résolutions allant jusqu'à 4K et des rapports d'aspect arbitraires.
Avantages
- Rapport performance/taille exceptionnel avec seulement 9 milliards de paramètres.
- 'Paradigme de pensée' avancé avec entraînement RLCS.
- Gère des images de résolution 4K avec des rapports d'aspect arbitraires.
Inconvénients
- Un nombre de paramètres plus petit peut limiter le raisonnement complexe dans certains scénarios.
- Étant open-source, il peut nécessiter plus d'expertise technique pour la configuration.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre des performances de raisonnement multimodal remarquables dans un package compact de 9 milliards de paramètres, rendant les capacités avancées de vision-langage accessibles sans exigences de calcul massives.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct est un grand modèle de langage multimodal publié par l'équipe Qwen, faisant partie de la série Qwen2.5-VL. Ce modèle excelle dans l'analyse de textes, de graphiques, d'icônes, de figures et de mises en page au sein des images. Il agit comme un agent visuel capable de raisonner et de diriger dynamiquement des outils, capable d'utiliser des ordinateurs et des téléphones, avec une localisation précise des objets et une génération de sorties structurées pour des données comme les factures et les tableaux.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct : Agent visuel avancé avec intégration d'outils
Qwen2.5-VL-32B-Instruct est un grand modèle de langage multimodal publié par l'équipe Qwen, faisant partie de la série Qwen2.5-VL. Ce modèle est non seulement compétent pour reconnaître des objets courants, mais il est également très capable d'analyser des textes, des graphiques, des icônes, des figures et des mises en page au sein des images. Il agit comme un agent visuel capable de raisonner et de diriger dynamiquement des outils, capable d'utiliser des ordinateurs et des téléphones. De plus, le modèle peut localiser avec précision les objets dans les images et générer des sorties structurées pour des données comme les factures et les tableaux. Comparé à son prédécesseur Qwen2-VL, cette version a amélioré ses capacités mathématiques et de résolution de problèmes grâce à l'apprentissage par renforcement, avec des styles de réponse ajustés pour mieux correspondre aux préférences humaines.
Avantages
- Capacités d'agent visuel exceptionnelles pour l'utilisation d'ordinateurs et de téléphones.
- Localisation d'objets avancée et extraction de données structurées.
- Longueur de contexte étendue de 131K pour le traitement de documents longs.
Inconvénients
- Exigences de calcul plus élevées avec 32 milliards de paramètres.
- Une tarification d'entrée et de sortie égale peut être coûteuse pour une utilisation intensive.
Pourquoi nous l'aimons
- Il excelle en tant qu'agent visuel avec des capacités d'intégration d'outils avancées, ce qui le rend parfait pour les applications pratiques nécessitant l'analyse de documents, la localisation d'objets et l'extraction de données structurées.
Comparaison des modèles d'IA multimodale
Dans ce tableau, nous comparons les principaux modèles d'IA multimodale de 2025 pour le chat et la vision, chacun avec des forces uniques. Pour des performances de pointe, GLM-4.5V offre des capacités de pointe avec une architecture MoE efficace. Pour une efficacité compacte, GLM-4.1V-9B-Thinking offre un raisonnement remarquable dans un package plus petit, tandis que Qwen2.5-VL-32B-Instruct excelle en tant qu'agent visuel avec une intégration d'outils avancée. Cette vue côte à côte vous aide à choisir le bon modèle multimodal pour vos applications spécifiques de chat et de vision.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification SiliconFlow | Force principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | Modèle de vision-langage | $0.14-$0.86/M Tokens | Performances multimodales de pointe |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Modèle de vision-langage | $0.035-$0.14/M Tokens | Puissance compacte avec raisonnement avancé |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Modèle de vision-langage | $0.27/M Tokens | Agent visuel avancé avec intégration d'outils |
Foire aux questions
Nos trois meilleurs choix pour 2025 sont GLM-4.5V, GLM-4.1V-9B-Thinking et Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Chacun de ces modèles de vision-langage s'est distingué par son innovation, ses performances et son approche unique pour résoudre les défis des applications de chat et de compréhension visuelle multimodales.
Notre analyse approfondie montre différents leaders pour divers besoins. GLM-4.5V est le meilleur choix pour des performances de pointe sur divers benchmarks multimodaux avec des modes de pensée flexibles. GLM-4.1V-9B-Thinking est idéal pour les utilisateurs qui ont besoin de capacités de raisonnement avancées dans un modèle compact et rentable. Qwen2.5-VL-32B-Instruct excelle pour les applications nécessitant des agents visuels, l'analyse de documents et l'extraction de données structurées.