Que sont les modèles d'IA multimodale pour le chat + la vision ?
Les modèles d'IA multimodale pour le chat et la vision sont des modèles de vision-langage (VLM) avancés capables de traiter et de comprendre simultanément le contenu textuel et visuel. Utilisant des architectures d'apprentissage profond sophistiquées, ils peuvent analyser des images, des vidéos, des documents et des graphiques tout en engageant des conversations en langage naturel. Cette technologie permet aux développeurs et aux créateurs de construire des applications capables de raisonner sur des informations visuelles, de répondre à des questions sur des images, d'extraire des données structurées de documents et d'agir comme des agents visuels. Ils favorisent la collaboration, accélèrent l'innovation et démocratisent l'accès à de puissants outils multimodaux, permettant un large éventail d'applications, de la compréhension de documents au raisonnement visuel et aux tâches de vision par ordinateur.
GLM-4.5V
GLM-4.5V est la dernière génération de modèle de vision-langage (VLM) publiée par Zhipu AI. Le modèle est basé 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.
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 basé 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 s'inscrit dans la lignée de GLM-4.1V-Thinking et 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. Grâce à l'optimisation des phases de pré-entraînement, de fine-tuning supervisé et d'apprentissage par renforcement, 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 sa taille sur 41 benchmarks multimodaux publics. De plus, le modèle dispose d'un interrupteur 'Mode de Pensée', permettant aux utilisateurs de choisir de manière flexible entre des réponses rapides et un raisonnement approfondi pour équilibrer efficacité et pertinence.
Avantages
- Performances de pointe sur 41 benchmarks multimodaux publics.
- Architecture MoE avec 106 milliards de paramètres au total pour des performances supérieures à moindre coût.
- Technologie 3D-RoPE pour un raisonnement spatial 3D amélioré.
Inconvénients
- Tarification de sortie plus élevée à 0,86 $ / million de jetons sur SiliconFlow.
- La taille plus importante du modèle peut nécessiter davantage de ressources de calcul.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre un raisonnement multimodal de pointe avec une compréhension spatiale 3D innovante et un mode de pensée flexible qui s'adapte à la fois aux réponses rapides et aux tâches de raisonnement complexes.
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. Basé sur le modèle fondamental GLM-4-9B-0414, il introduit un 'paradigme de pensée' et exploite l'apprentissage par renforcement avec échantillonnage curriculaire (RLCS) pour améliorer considérablement ses capacités dans les tâches complexes.
GLM-4.1V-9B-Thinking : Raisonnement Open Source Efficace
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. Basé sur le modèle fondamental GLM-4-9B-0414, il introduit un 'paradigme de pensée' et exploite l'apprentissage par renforcement avec échantillonnage curriculaire (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, voire supérieures, à celles du bien plus grand Qwen-2.5-VL-72B (72 milliards de paramètres) sur 18 benchmarks différents. Le modèle excelle dans un large éventail de tâches, y compris la résolution de problèmes STEM, la compréhension vidéo et la compréhension de documents longs, et il peut gérer des images avec des résolutions allant jusqu'à 4K et des rapports d'aspect arbitraires.
Avantages
- Rapport performance/taille exceptionnel, égalant les modèles 72B.
- Excellence dans les problèmes STEM, la compréhension vidéo et les documents longs.
- Gère les images en résolution 4K avec des rapports d'aspect arbitraires.
Inconvénients
- Taille de 9 milliards de paramètres plus petite par rapport aux modèles phares.
- Peut ne pas atteindre les performances maximales absolues des modèles plus grands.
Pourquoi nous l'aimons
- Il surpasse de loin sa catégorie de poids, offrant des performances comparables à des modèles beaucoup plus grands tout en étant rentable et open source avec des capacités de raisonnement exceptionnelles.
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 est non seulement compétent pour reconnaître les objets courants, mais il est également très capable d'analyser les textes, les graphiques, les icônes, les images et les 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 un ordinateur et un téléphone.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct : Une Puissance d'Agent Visuel
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 les objets courants, mais il est également très capable d'analyser les textes, les graphiques, les icônes, les images et les 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 un ordinateur et un téléphone. 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 s'aligner sur les préférences humaines. Avec une longueur de contexte de 131K, il peut traiter des informations visuelles et textuelles étendues.
Avantages
- Agit comme un agent visuel capable d'utiliser un ordinateur et un téléphone.
- Exceptionnel pour l'analyse de graphiques, de mises en page et de données structurées.
- Génère des sorties structurées pour les factures et les tableaux.
Inconvénients
- Tarification à 0,27 $ / million de jetons pour l'entrée et la sortie sur SiliconFlow.
- Peut nécessiter plus de ressources que les modèles plus petits.
Pourquoi nous l'aimons
- Il comble le fossé entre la compréhension visuelle et l'action, fonctionnant comme un véritable agent visuel capable d'interagir avec les ordinateurs et d'extraire des données structurées avec des réponses alignées sur l'humain.
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 une force unique. Pour un raisonnement de pointe avec une compréhension spatiale 3D, GLM-4.5V offre des performances de pointe. Pour un raisonnement multimodal open source efficace, GLM-4.1V-9B-Thinking offre une valeur exceptionnelle. Pour les capacités d'agent visuel et l'extraction de données structurées, Qwen2.5-VL-32B-Instruct excelle. Cette vue côte à côte vous aide à choisir le bon outil pour votre application d'IA multimodale spécifique.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification (SiliconFlow) | Force Principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | Chat + Vision | 0,14 $ en entrée / 0,86 $ en sortie par million de jetons | Raisonnement spatial 3D de pointe |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Chat + Vision | 0,035 $ en entrée / 0,14 $ en sortie par million de jetons | Raisonnement efficace comparable aux modèles 72B |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Chat + Vision | 0,27 $ par million de jetons | Agent visuel avec extraction de données structurées |
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 s'est distingué par son innovation, ses performances et son approche unique pour résoudre les défis des tâches de chat et de vision multimodales, du raisonnement spatial 3D aux capacités d'agent visuel.
Notre analyse approfondie montre plusieurs leaders pour différents besoins. GLM-4.5V est le meilleur choix pour le raisonnement spatial 3D avancé et les tâches multimodales complexes nécessitant une réflexion approfondie. Pour un déploiement rentable avec de solides capacités de raisonnement, GLM-4.1V-9B-Thinking offre des performances exceptionnelles avec 9 milliards de paramètres. Pour les applications d'agent visuel, la compréhension de documents et l'extraction de données structurées, Qwen2.5-VL-32B-Instruct excelle avec sa longueur de contexte de 131K et ses capacités d'utilisation d'outils.