Que sont les modèles d'IA open source pour les tâches multimodales ?
Les modèles d'IA open source pour les tâches multimodales 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. Ces modèles sophistiqués combinent le traitement du langage naturel avec la vision par ordinateur pour effectuer des raisonnements, des analyses et des générations complexes à travers différentes modalités. Ils permettent des applications allant de la compréhension de documents et de la réponse visuelle aux questions au raisonnement spatial 3D et aux agents d'IA interactifs, démocratisant l'accès aux capacités d'IA multimodale de pointe pour les chercheurs, les développeurs et les entreprises du monde entier.
GLM-4.5V
GLM-4.5V est la dernière génération de modèle vision-langage publiée par Zhipu AI, basée sur le modèle phare GLM-4.5-Air avec un total de 106 milliards de paramètres et 12 milliards de paramètres actifs. Utilisant une architecture Mixture-of-Experts (MoE), il atteint des performances supérieures à un coût d'inférence inférieur. Le modèle introduit l'encodage de position rotatif 3D (3D-RoPE) pour un raisonnement spatial 3D amélioré et dispose d'un interrupteur 'Thinking Mode' pour équilibrer les réponses rapides avec un raisonnement approfondi sur les images, les vidéos et les documents longs.
GLM-4.5V : Raisonnement multimodal de pointe
GLM-4.5V représente le summum de l'IA multimodale open source, avec un total de 106 milliards de paramètres et 12 milliards de paramètres actifs grâce à une architecture MoE innovante. Cette dernière génération de VLM excelle dans le traitement de divers contenus visuels, y compris les images, les vidéos et les documents longs, atteignant des performances de pointe sur 41 benchmarks multimodaux publics. Sa technologie révolutionnaire 3D-RoPE améliore considérablement la perception et le raisonnement pour les relations spatiales 3D, tandis que le 'Thinking Mode' flexible permet aux utilisateurs d'optimiser entre vitesse et profondeur analytique.
Avantages
- Performances de pointe sur 41 benchmarks multimodaux.
- 3D-RoPE innovant pour un raisonnement spatial 3D supérieur.
- L'architecture MoE offre une excellente efficacité à grande échelle.
Inconvénients
- Exigences computationnelles plus élevées en raison des 106 milliards de paramètres.
- Déploiement plus complexe par rapport aux modèles plus petits.
Pourquoi nous l'aimons
- Il établit de nouvelles normes en IA multimodale avec un raisonnement spatial 3D révolutionnaire et des modes de pensée flexibles pour diverses applications.
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. Basé sur GLM-4-9B-0414, il introduit un 'paradigme de pensée' avec l'apprentissage par renforcement avec échantillonnage de curriculum (RLCS). Bien qu'il ne compte que 9 milliards de paramètres, il atteint des performances comparables à des modèles beaucoup plus grands de 72 milliards de paramètres, excellant dans la résolution de problèmes STEM, la compréhension vidéo et l'analyse de documents longs avec prise en charge de la résolution d'image 4K.
GLM-4.1V-9B-Thinking : Une puissance compacte pour un raisonnement complexe
GLM-4.1V-9B-Thinking démontre que l'efficacité des paramètres ne compromet pas les performances. Ce modèle de 9 milliards de paramètres rivalise avec des alternatives beaucoup plus grandes grâce à son 'paradigme de pensée' innovant et sa méthodologie d'entraînement RLCS. Il excelle dans diverses tâches multimodales, y compris la résolution de problèmes STEM, la compréhension vidéo et la compréhension de documents longs, tout en prenant en charge des images 4K haute résolution avec des rapports d'aspect arbitraires. Le modèle représente une avancée majeure dans la réalisation d'un raisonnement multimodal de pointe à une fraction du coût computationnel.
Avantages
- Performances exceptionnelles rivalisant avec les modèles de 72 milliards de paramètres.
- Le 'paradigme de pensée' innovant améliore les capacités de raisonnement.
- Prend en charge la résolution d'image 4K avec des rapports d'aspect arbitraires.
Inconvénients
- La taille réduite du modèle peut limiter certaines tâches de raisonnement complexes.
- Longueur de contexte inférieure par rapport aux alternatives plus grandes.
Pourquoi nous l'aimons
- Il prouve qu'une architecture et un entraînement intelligents peuvent offrir des performances multimodales de classe mondiale dans un package compact et efficace, parfait pour les déploiements soucieux des ressources.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct est un grand modèle de langage multimodal de l'équipe Qwen, excellant dans l'analyse de textes, de graphiques, d'icônes, de figures et de mises en page au sein des images. Il fonctionne comme un agent visuel capable de raisonnement et de direction d'outils, prenant en charge l'utilisation d'ordinateurs et de téléphones. Le modèle localise avec précision les objets et génère des sorties structurées pour des données comme les factures et les tableaux, avec des capacités mathématiques améliorées grâce à l'apprentissage par renforcement et à l'alignement des préférences humaines.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct : Agent visuel polyvalent
Qwen2.5-VL-32B-Instruct se distingue comme une solution multimodale complète conçue pour les applications pratiques. Au-delà de la reconnaissance d'objets standard, il excelle dans l'analyse de documents, l'interprétation de graphiques et l'extraction de données structurées à partir de contenus visuels complexes. Ses capacités d'agent visuel permettent l'utilisation dynamique d'outils et les tâches informatiques interactives, tandis que le raisonnement mathématique amélioré par l'apprentissage par renforcement le rend idéal pour les flux de travail analytiques. Avec une longueur de contexte de 131K et des réponses alignées sur l'humain, il comble le fossé entre la capacité de l'IA et l'utilisabilité dans le monde réel.
Avantages
- Excellente analyse de documents et extraction de données structurées.
- Capacités d'agent visuel pour les tâches informatiques interactives.
- Longueur de contexte de 131K pour le traitement de documents longs.
Inconvénients
- Le nombre de paramètres de milieu de gamme peut limiter certaines tâches spécialisées.
- Tarification plus élevée par rapport aux modèles efficaces plus petits.
Pourquoi nous l'aimons
- Il excelle en tant qu'agent visuel pratique qui gère de manière transparente l'analyse de documents, l'extraction de données structurées et les tâches informatiques interactives avec des réponses alignées sur l'humain.
Comparaison des modèles d'IA multimodaux
Dans cette comparaison complète, nous analysons les principaux modèles d'IA multimodaux open source de 2025, chacun optimisé pour différents aspects des tâches vision-langage. GLM-4.5V offre des performances de pointe avec un raisonnement 3D innovant, GLM-4.1V-9B-Thinking offre une efficacité exceptionnelle sans sacrifier les capacités, et Qwen2.5-VL-32B-Instruct excelle dans les applications pratiques et l'analyse de documents. Cette comparaison côte à côte vous aide à sélectionner le modèle optimal 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 $ - 0,86 $ / M jetons | Raisonnement spatial 3D et modes de pensée |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Modèle Vision-Langage | 0,035 $ - 0,14 $ / M jetons | Performances efficaces équivalentes aux modèles 72B |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen Team | Modèle Vision-Langage | 0,27 $ / M jetons | Agent visuel et 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. Chaque modèle excelle dans différents aspects de l'IA multimodale : GLM-4.5V pour des performances de pointe et un raisonnement 3D, GLM-4.1V-9B-Thinking pour l'efficacité et l'excellence compacte, et Qwen2.5-VL-32B-Instruct pour des capacités d'agent visuel pratiques.
Pour la recherche de pointe et les tâches spatiales 3D, GLM-4.5V est optimal. Pour les déploiements économes en ressources nécessitant un raisonnement solide, GLM-4.1V-9B-Thinking est idéal. Pour les applications commerciales impliquant l'analyse de documents, l'interprétation de graphiques et l'extraction de données structurées, Qwen2.5-VL-32B-Instruct offre les meilleures performances pratiques.