Que sont les modèles d'IA multimodale ?
Les modèles d'IA multimodale sont des modèles vision-langage (VLM) avancés capables de traiter et de comprendre simultanément plusieurs types d'entrées, y compris le texte, les images, les vidéos et les documents. Utilisant des architectures d'apprentissage profond sophistiquées, ils analysent le contenu visuel parallèlement aux informations textuelles pour effectuer des tâches complexes de raisonnement, de compréhension visuelle et de génération de contenu. Cette technologie permet aux développeurs et aux créateurs de construire des applications capables de comprendre des graphiques, de résoudre des problèmes visuels, d'analyser des documents et d'agir comme des agents visuels avec une capacité sans précédent. Ils favorisent la collaboration, accélèrent l'innovation et démocratisent l'accès à une intelligence multimodale puissante, permettant un large éventail d'applications, des outils éducatifs aux solutions d'automatisation d'entreprise.
GLM-4.5V
GLM-4.5V est la dernière génération de modèle vision-langage (VLM) publiée par Zhipu AI. Le modèle est basé sur le modèle 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. 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.
GLM-4.5V : Raisonnement Multimodal de Pointe
GLM-4.5V est la dernière génération de modèle vision-langage (VLM) publiée par Zhipu AI. Le modèle est basé sur le modèle 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 rotatif 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 Réflexion', 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.
- Architecture MoE pour des performances supérieures à moindre coût.
- 3D-RoPE pour un raisonnement spatial 3D amélioré.
Inconvénients
- Prix de sortie plus élevé à 0,86 $/M tokens sur SiliconFlow.
- Nécessite une compréhension de l'architecture MoE pour l'optimisation.
Pourquoi nous l'aimons
- Il combine un raisonnement multimodal de pointe avec des modes de réflexion flexibles, atteignant des performances de référence tout en traitant divers contenus visuels, des images aux vidéos et aux longs documents.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking est un modèle 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 curriculaire (RLCS) pour améliorer considérablement ses capacités dans les tâches complexes.
GLM-4.1V-9B-Thinking : Champion du Raisonnement Multimodal Efficace
GLM-4.1V-9B-Thinking est un modèle 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 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 ou même supérieures au Qwen-2.5-VL-72B, beaucoup plus grand (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 longs documents, et il peut gérer des images avec des résolutions allant jusqu'à 4K et des rapports d'aspect arbitraires.
Avantages
- Surpasse des modèles beaucoup plus grands de 72 milliards de paramètres sur 18 benchmarks.
- 9 milliards de paramètres efficaces pour un déploiement rentable.
- Gère des images en résolution 4K avec des rapports d'aspect arbitraires.
Inconvénients
- Nombre de paramètres inférieur à celui des modèles phares.
- Peut nécessiter un fine-tuning pour des domaines spécialisés.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre des performances de niveau phare à une fraction de la taille et du coût, surpassant largement sa catégorie grâce à des paradigmes de pensée innovants et une optimisation par apprentissage par renforcement.
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 : La Puissance de l'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 correspondre aux préférences humaines.
Avantages
- Agit comme un agent visuel pour le contrôle d'ordinateurs et de téléphones.
- Exceptionnel pour l'analyse de graphiques, de mises en page et de documents.
- Génère des sorties structurées pour les factures et les tableaux.
Inconvénients
- Nombre de paramètres moyen par rapport aux modèles plus grands.
- Structure de prix d'entrée et de sortie égale.
Pourquoi nous l'aimons
- C'est un véritable agent visuel capable de contrôler des ordinateurs et des téléphones tout en excellant dans l'analyse de documents et l'extraction de données structurées, ce qui le rend parfait pour l'automatisation et les applications d'entreprise.
Comparaison des modèles d'IA multimodale
Dans ce tableau, nous comparons les principaux modèles d'IA multimodale de 2025, chacun avec une force unique. Pour des performances de pointe sur diverses tâches visuelles, GLM-4.5V offre des capacités de niveau phare avec une efficacité MoE. Pour un raisonnement multimodal rentable qui rivalise avec des modèles plus grands, GLM-4.1V-9B-Thinking offre une valeur exceptionnelle. Pour les capacités d'agent visuel et la compréhension de documents, Qwen2.5-VL-32B-Instruct excelle. Cette vue côte à côte vous aide à choisir le bon outil pour vos besoins spécifiques en IA multimodale.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification (SiliconFlow) | Force principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | Modèle Vision-Langage | 0,14 $/M en entrée, 0,86 $/M en sortie | Raisonnement multimodal de pointe |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM / Zhipu AI | Modèle Vision-Langage | 0,035 $/M en entrée, 0,14 $/M en sortie | Performances efficaces rivalisant avec les modèles 72B |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen | Modèle Vision-Langage | 0,27 $/M tokens | Agent visuel avec analyse de documents |
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 du raisonnement multimodal, de la compréhension visuelle et des tâches vision-langage.
Notre analyse approfondie montre plusieurs leaders pour différents besoins. GLM-4.5V est le premier choix pour des performances de pointe sur 41 benchmarks multimodaux avec des modes de réflexion flexibles. Pour les déploiements soucieux de leur budget qui nécessitent toujours des performances de niveau phare, GLM-4.1V-9B-Thinking offre une valeur exceptionnelle, surpassant des modèles trois fois plus grands. Pour les capacités d'agent visuel et l'analyse de documents, Qwen2.5-VL-32B-Instruct excelle par sa capacité à contrôler des ordinateurs et à extraire des données structurées.