Que sont les modèles multimodaux pour l'analyse de documents ?
Les modèles multimodaux pour l'analyse de documents sont des Modèles Vision-Langage (VLM) spécialisés qui combinent le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur pour comprendre et analyser des documents complexes. Ces modèles peuvent traiter divers contenus visuels, y compris le texte, les graphiques, les tableaux, les diagrammes et les mises en page au sein des documents, extrayant des informations structurées et fournissant des informations intelligentes. Ils excellent dans des tâches telles que le traitement des factures, la compréhension des formulaires, l'analyse des graphiques et la conversion de documents visuels en données exploitables, ce qui en fait des outils essentiels pour les entreprises cherchant à automatiser les flux de travail documentaires et à améliorer les capacités d'extraction d'informations.
GLM-4.5V
GLM-4.5V est la dernière génération de modèle vision-langage publiée par Zhipu AI, avec un total de 106 milliards de paramètres et 12 milliards de paramètres actifs avec une architecture Mixture-of-Experts (MoE). Le modèle excelle dans le traitement de divers contenus visuels, y compris les documents longs, atteignant des performances de pointe sur 41 benchmarks multimodaux publics. Il intègre une innovation d'encodage positionnel rotatif 3D (3D-RoPE) et un commutateur 'Thinking Mode' pour des approches de raisonnement flexibles.
GLM-4.5V : La puissance d'analyse de documents premium
GLM-4.5V représente la pointe de l'analyse de documents avec son architecture MoE de 106 milliards de paramètres offrant des performances supérieures à des coûts d'inférence inférieurs. Le modèle traite des documents complexes, des images, des vidéos et du contenu long avec une précision exceptionnelle. Son innovation 3D-RoPE améliore la compréhension des relations spatiales, cruciale pour l'analyse de la mise en page des documents. Le 'Thinking Mode' flexible permet aux utilisateurs d'équilibrer la vitesse et le raisonnement approfondi, ce qui le rend idéal pour le traitement rapide de documents et les tâches analytiques complexes nécessitant une compréhension détaillée.
Avantages
- Performances de pointe sur 41 benchmarks multimodaux.
- L'architecture MoE offre une efficacité et une rentabilité supérieures.
- Compréhension avancée des relations spatiales 3D pour les mises en page complexes.
Inconvénients
- Tarification de sortie plus élevée en raison de ses capacités avancées.
- La grande taille du modèle peut nécessiter des ressources de calcul importantes.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre des capacités d'analyse de documents inégalées avec des modes de raisonnement flexibles, ce qui le rend parfait pour les flux de travail de traitement de documents de niveau entreprise.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking est un modèle Vision-Langage open-source publié conjointement par Zhipu AI et le laboratoire KEG de l'Université Tsinghua. Ce modèle de 9 milliards de paramètres introduit un 'paradigme de pensée' avec l'apprentissage par renforcement et atteint des performances comparables à des modèles beaucoup plus grands de 72 milliards de paramètres. Il excelle dans la compréhension de documents longs et peut gérer des images jusqu'à une résolution de 4K avec des rapports d'aspect arbitraires.
GLM-4.1V-9B-Thinking : Champion du raisonnement documentaire efficace
GLM-4.1V-9B-Thinking révolutionne l'analyse de documents en offrant des performances exceptionnelles dans un package compact de 9 milliards de paramètres. Le 'paradigme de pensée' innovant du modèle, amélioré par l'apprentissage par renforcement avec échantillonnage de curriculum (RLCS), permet un raisonnement sophistiqué sur des documents complexes. Malgré sa taille plus petite, il égale ou surpasse des modèles plus grands de 72 milliards de paramètres sur 18 benchmarks, ce qui le rend idéal pour la compréhension de documents longs, la résolution de problèmes STEM et le traitement de documents haute résolution jusqu'à 4K avec des rapports d'aspect flexibles.
Avantages
- Rapport performance/taille exceptionnel, rivalisant avec les modèles de 72 milliards de paramètres.
- 'Paradigme de pensée' avancé pour le raisonnement sur des documents complexes.
- Prend en charge les documents en résolution 4K avec des rapports d'aspect arbitraires.
Inconvénients
- Nombre de paramètres inférieur à celui des alternatives premium.
- Peut nécessiter un réglage fin pour des types de documents très spécialisés.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre des performances d'analyse de documents exceptionnelles dans un package compact et rentable qui rivalise avec des modèles beaucoup plus grands grâce à des paradigmes de pensée innovants.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct est un grand modèle de langage multimodal de l'équipe Qwen, très capable d'analyser des textes, des graphiques, des icônes, des images et des mises en page au sein des images. Il agit comme un agent visuel avec des capacités de raisonnement d'outils et peut localiser avec précision des objets, générer des sorties structurées pour les factures et les tableaux, avec des capacités mathématiques et de résolution de problèmes améliorées grâce à l'apprentissage par renforcement.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct : Expert en traitement de documents structurés
Qwen2.5-VL-32B-Instruct est spécialisé dans l'analyse complète de documents avec des capacités exceptionnelles de reconnaissance de texte, d'interprétation de graphiques et de compréhension de la mise en page. Le modèle excelle dans la génération de sorties structurées à partir de documents complexes comme les factures et les tableaux, ce qui le rend inestimable pour l'automatisation des processus métier. Amélioré par l'apprentissage par renforcement, il offre un raisonnement mathématique et des capacités de résolution de problèmes supérieurs, tandis que ses capacités d'agent visuel permettent une interaction dynamique avec les outils et une localisation précise des objets dans les documents.
Avantages
- Excellent pour la génération de sorties structurées pour les factures et les tableaux.
- Capacités avancées d'analyse de graphiques, d'icônes et d'images.
- Fonctionnalité d'agent visuel avec raisonnement d'outils.
Inconvénients
- Longueur de contexte plus courte par rapport à certaines alternatives.
- La tarification égale pour l'entrée et la sortie peut être moins rentable pour les tâches à forte lecture.
Pourquoi nous l'aimons
- Il excelle dans la conversion de documents visuels complexes en données structurées et exploitables, ce qui le rend parfait pour l'automatisation des entreprises et les flux de travail de traitement de documents.
Comparaison des modèles d'analyse de documents
Dans ce tableau, nous comparons les principaux modèles multimodaux de 2025 pour l'analyse de documents, chacun avec des atouts uniques pour le traitement de documents visuels complexes. GLM-4.5V offre des capacités premium avec des modes de raisonnement flexibles, GLM-4.1V-9B-Thinking offre une efficacité exceptionnelle et des paradigmes de pensée, tandis que Qwen2.5-VL-32B-Instruct est spécialisé dans la génération de sorties structurées. Cette comparaison vous aide à choisir le bon modèle pour vos exigences et votre budget d'analyse de documents.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification SiliconFlow | Force principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | Modèle Vision-Langage | $0.14-$0.86/M Tokens | Performances multimodales premium |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Modèle Vision-Langage | $0.035-$0.14/M Tokens | Paradigmes de pensée efficaces |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Modèle Vision-Langage | $0.27/M Tokens | Génération de sorties structurées |
Foire aux questions
Nos trois meilleurs choix pour l'analyse de documents en 2025 sont GLM-4.5V, GLM-4.1V-9B-Thinking et Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Chaque modèle a excellé dans différents aspects du traitement de documents, de la performance multimodale premium au raisonnement efficace et à la génération de sorties structurées.
GLM-4.5V est le meilleur pour une analyse de documents complète et de haute précision nécessitant un raisonnement flexible. GLM-4.1V-9B-Thinking excelle dans le traitement rentable de documents longs avec des capacités de pensée avancées. Qwen2.5-VL-32B-Instruct est idéal pour la génération de sorties structurées à partir de factures, de tableaux et de formulaires nécessitant une extraction de données précise.