Que sont les LLM Open Source pour le Filtrage de Documents ?
Les LLM open source pour le filtrage de documents sont des grands modèles de langage spécialisés conçus pour analyser, comprendre et extraire des informations de divers formats de documents, y compris des documents texte, des PDF, des images numérisées, des tableaux, des graphiques et des formulaires. Ces modèles vision-langage combinent un traitement avancé du langage naturel avec des capacités de reconnaissance optique de caractères (OCR) et de compréhension visuelle pour traiter des mises en page de documents complexes, extraire des données structurées, identifier des informations clés et automatiser les flux de travail de révision de documents. Ils permettent aux développeurs et aux organisations de construire des systèmes intelligents de traitement de documents capables de gérer des tâches telles que le traitement des factures, l'analyse de contrats, l'extraction de formulaires, le filtrage de conformité et la classification automatisée de documents avec une précision et une efficacité sans précédent.
GLM-4.5V
GLM-4.5V est la dernière génération de modèle vision-langage (VLM) publiée par Zhipu AI, construite sur une architecture Mixture-of-Experts avec 106 milliards de paramètres au total et 12 milliards de paramètres actifs. Le modèle excelle dans le traitement de divers contenus visuels, y compris les images, les vidéos et les documents longs, avec des innovations comme le 3D-RoPE améliorant considérablement ses capacités de perception et de raisonnement. Il dispose d'un interrupteur 'Thinking Mode' pour des réponses flexibles et atteint des performances de pointe parmi les modèles open source de son échelle sur 41 benchmarks multimodaux publics.
GLM-4.5V : Compréhension Multimodale Avancée de Documents
GLM-4.5V est la dernière génération de modèle vision-langage (VLM) publiée par Zhipu AI. Le modèle est construit 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 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 des documents longs, atteignant des performances de pointe parmi les modèles open source de son échelle sur 41 benchmarks multimodaux publics. De plus, le modèle dispose d'un interrupteur 'Thinking Mode', permettant aux utilisateurs de choisir de manière flexible entre des réponses rapides et un raisonnement approfondi pour équilibrer efficacité et pertinence. Sur SiliconFlow, la tarification est de 0,86 $/M de tokens de sortie et 0,14 $/M de tokens d'entrée.
Avantages
- Capacités exceptionnelles de compréhension de documents longs avec une longueur de contexte de 66K.
- Le 3D-RoPE innovant améliore la perception des relations spatiales.
- Le mode de pensée permet un raisonnement approfondi pour l'analyse complexe de documents.
Inconvénients
- Fenêtre de contexte plus petite par rapport à certains modèles plus récents.
- Peut nécessiter une expertise pour optimiser l'utilisation du mode de pensée.
Pourquoi nous l'aimons
- Il combine une puissante compréhension de documents avec des modes de raisonnement flexibles, ce qui le rend idéal pour les tâches complexes de filtrage de documents qui nécessitent à la fois rapidité et analyse approfondie.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL-72B-Instruct est un modèle vision-langage de la série Qwen2.5 avec 72 milliards de paramètres et une longueur de contexte de 131K. Il démontre des capacités exceptionnelles de compréhension visuelle, reconnaissant les objets courants tout en analysant les textes, les graphiques et les mises en page dans les images. Le modèle fonctionne comme un agent visuel capable de raisonner et de diriger dynamiquement des outils, comprend des vidéos de plus d'une heure, localise avec précision les objets dans les images et prend en charge les sorties structurées pour les données numérisées comme les factures et les formulaires.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct : Une Puissance de Traitement de Documents Complète
Qwen2.5-VL est un modèle vision-langage de la série Qwen2.5 qui présente des améliorations significatives à plusieurs égards : il possède de solides capacités de compréhension visuelle, reconnaissant les objets courants tout en analysant les textes, les graphiques et les mises en page dans les images ; il fonctionne comme un agent visuel capable de raisonner et de diriger dynamiquement des outils ; il peut comprendre des vidéos de plus d'une heure et capturer les événements clés ; il localise avec précision les objets dans les images en générant des boîtes englobantes ou des points ; et il prend en charge les sorties structurées pour les données numérisées comme les factures et les formulaires. Le modèle démontre d'excellentes performances sur divers benchmarks, y compris les tâches d'image, de vidéo et d'agent. Avec 72 milliards de paramètres et une longueur de contexte de 131K, il offre des capacités complètes de compréhension et d'extraction de documents. Sur SiliconFlow, la tarification est de 0,59 $/M de tokens de sortie et 0,59 $/M de tokens d'entrée.
Avantages
- Grande fenêtre de contexte de 131K gérant des documents volumineux.
- Analyse supérieure du texte, des graphiques et de la mise en page dans les documents.
- Prise en charge des sorties structurées pour les factures, les formulaires et les tableaux.
Inconvénients
- Exigences de calcul plus élevées en raison des 72 milliards de paramètres.
- Tarification plus élevée par rapport aux modèles plus petits.
Pourquoi nous l'aimons
- Il excelle dans l'extraction de données structurées à partir de documents complexes et prend en charge une compréhension visuelle complète, ce qui le rend parfait pour les applications de filtrage de documents à l'échelle de l'entreprise.
DeepSeek-VL2
DeepSeek-VL2 est un modèle vision-langage à experts mixtes (MoE) avec 27 milliards de paramètres au total et seulement 4,5 milliards de paramètres actifs, employant une architecture MoE à activation sparse pour une efficacité supérieure. Le modèle excelle dans la réponse aux questions visuelles, la reconnaissance optique de caractères, la compréhension de documents/tableaux/graphiques et l'ancrage visuel. Il démontre des performances compétitives ou de pointe en utilisant moins de paramètres actifs que des modèles comparables, ce qui le rend très rentable pour les applications de filtrage de documents.
DeepSeek-VL2 : Intelligence Documentaire Efficace
DeepSeek-VL2 est un modèle vision-langage à experts mixtes (MoE) développé sur la base de DeepSeekMoE-27B, employant une architecture MoE à activation sparse pour atteindre des performances supérieures avec seulement 4,5 milliards de paramètres actifs. Le modèle excelle dans diverses tâches, y compris la réponse aux questions visuelles, la reconnaissance optique de caractères, la compréhension de documents/tableaux/graphiques et l'ancrage visuel. Comparé aux modèles denses open source existants et aux modèles basés sur MoE, il démontre des performances compétitives ou de pointe en utilisant le même nombre ou moins de paramètres actifs. Cela le rend exceptionnellement efficace pour les tâches de filtrage de documents où la précision de l'OCR et la compréhension de la structure des documents sont essentielles. L'architecture efficace du modèle permet des temps d'inférence plus rapides tout en maintenant une grande précision sur divers types de documents. Sur SiliconFlow, la tarification est de 0,15 $/M de tokens de sortie et 0,15 $/M de tokens d'entrée.
Avantages
- Très efficace avec seulement 4,5 milliards de paramètres actifs.
- Excellentes capacités d'OCR et de compréhension de documents.
- Compréhension supérieure des documents, tableaux et graphiques.
Inconvénients
- La fenêtre de contexte plus petite de 4K limite le traitement des documents longs.
- Peut ne pas gérer aussi efficacement les documents multipages extrêmement complexes.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre des performances exceptionnelles en matière d'OCR et de compréhension de documents à une fraction du coût de calcul, ce qui en fait le choix idéal pour les applications de filtrage de documents à grand volume.
Comparaison des LLM pour le Filtrage de Documents
Dans ce tableau, nous comparons les principaux LLM open source de 2025 pour le filtrage de documents, chacun avec des atouts uniques. GLM-4.5V offre des modes de pensée flexibles pour une analyse approfondie des documents, Qwen2.5-VL-72B-Instruct fournit une extraction complète de données structurées avec la plus grande fenêtre de contexte, et DeepSeek-VL2 offre une OCR et une compréhension de documents exceptionnelles avec une efficacité remarquable. Cette vue côte à côte vous aide à choisir le bon modèle pour vos besoins spécifiques de filtrage de documents.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification SiliconFlow | Force Principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | Modèle Vision-Langage | 0,86 $/0,14 $ par M de tokens | Mode de pensée pour l'analyse complexe |
| 2 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | Modèle Vision-Langage | 0,59 $/0,59 $ par M de tokens | Contexte 131K et sorties structurées |
| 3 | DeepSeek-VL2 | deepseek-ai | Modèle Vision-Langage | 0,15 $/0,15 $ par M de tokens | Efficacité OCR supérieure |
Foire Aux Questions
Nos trois meilleurs choix pour le filtrage de documents en 2025 sont GLM-4.5V, Qwen2.5-VL-72B-Instruct et DeepSeek-VL2. Chacun de ces modèles vision-langage s'est distingué par ses capacités exceptionnelles de compréhension de documents, ses performances OCR et sa capacité à extraire des informations structurées à partir de formats de documents complexes, y compris les factures, les formulaires, les tableaux et les graphiques.
Pour l'analyse complexe de documents nécessitant un raisonnement approfondi et une compréhension du contexte, GLM-4.5V avec son mode de pensée est idéal. Pour le traitement de documents à l'échelle de l'entreprise avec extraction de données structurées à partir de factures, de formulaires et de tableaux, Qwen2.5-VL-72B-Instruct avec sa fenêtre de contexte de 131K est le meilleur choix. Pour le filtrage de documents à grand volume et rentable où la précision de l'OCR est essentielle, DeepSeek-VL2 offre le meilleur équilibre entre performance et efficacité avec son architecture MoE sparse et sa tarification compétitive sur SiliconFlow.