Que sont les modèles multimodaux open source ?
Les modèles multimodaux open source sont des systèmes d'IA avancés capables de traiter et de comprendre simultanément plusieurs types de données, y compris le texte, les images, les vidéos et les documents. Ces modèles vision-langage (VLM) combinent le traitement du langage naturel avec la vision par ordinateur pour effectuer des tâches de raisonnement complexes à travers différentes modalités. Ils permettent aux développeurs et aux chercheurs de créer des applications capables d'analyser du contenu visuel, de comprendre les relations spatiales, de traiter de longs documents et d'agir comme des agents visuels. Cette technologie démocratise l'accès à de puissantes capacités d'IA multimodale, favorisant l'innovation et la collaboration dans des domaines allant de la recherche scientifique aux applications commerciales.
GLM-4.5V
GLM-4.5V est le modèle vision-langage de dernière génération publié par Zhipu AI, construit sur le modèle phare GLM-4.5-Air avec un total de 106 milliards de paramètres et 12 milliards de paramètres actifs. Il utilise une architecture de mélange d'experts (MoE) pour des performances supérieures à un coût d'inférence inférieur. Le modèle introduit l'encodage positionnel rotatif 3D (3D-RoPE), améliorant considérablement les capacités de perception et de raisonnement pour les relations spatiales 3D, et atteint des performances de pointe parmi les modèles open source sur 41 benchmarks multimodaux publics.
GLM-4.5V : Raisonnement Multimodal de Pointe
GLM-4.5V représente la pointe des modèles vision-langage avec son architecture MoE innovante et sa technologie 3D-RoPE. Grâce à l'optimisation à travers les phases de pré-entraînement, de réglage fin supervisé et d'apprentissage par renforcement, le modèle excelle dans le traitement de contenus visuels divers, y compris les images, les vidéos et les longs documents. Son commutateur 'Mode de Réflexion' permet aux utilisateurs d'équilibrer entre des réponses rapides et un raisonnement approfondi, le rendant polyvalent pour les applications axées sur l'efficacité et celles nécessitant une analyse approfondie. Avec une longueur de contexte de 66K et des performances supérieures sur 41 benchmarks, il établit la norme pour l'IA multimodale open source.
Avantages
- Performances de pointe sur 41 benchmarks multimodaux.
- 3D-RoPE innovant pour un raisonnement spatial amélioré.
- Architecture MoE efficace avec 12 milliards de paramètres actifs.
Inconvénients
- Exigences computationnelles plus élevées en raison des 106 milliards de paramètres totaux.
- Coûts d'inférence plus élevés par rapport aux modèles plus petits.
Pourquoi nous l'aimons
- Il combine une architecture MoE de pointe avec des capacités de raisonnement spatial 3D, offrant des performances inégalées sur diverses tâches multimodales tout en maintenant l'efficacité grâce à sa conception innovante.
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. Construit sur GLM-4-9B-0414, il introduit un 'paradigme de pensée' et utilise l'apprentissage par renforcement avec échantillonnage curriculaire (RLCS). En tant que modèle de 9 milliards de paramètres, il atteint des performances de pointe 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 longs documents avec prise en charge de la résolution d'image 4K.
GLM-4.1V-9B-Thinking : Raisonnement Multimodal Efficace
GLM-4.1V-9B-Thinking démontre que des modèles plus petits peuvent atteindre des performances exceptionnelles grâce à des approches d'entraînement innovantes. Son 'paradigme de pensée' et sa méthodologie RLCS lui permettent de rivaliser avec des modèles quatre fois plus grands, le rendant incroyablement efficace pour les déploiements soucieux des ressources. Le modèle gère diverses tâches, y compris des problèmes STEM complexes, l'analyse vidéo et la compréhension de documents, tout en prenant en charge des images 4K avec des rapports d'aspect arbitraires. Avec une longueur de contexte de 66K et une tarification compétitive sur SiliconFlow, il offre un excellent équilibre entre capacité et efficacité.
Avantages
- Égale les performances des modèles 72B avec seulement 9 milliards de paramètres.
- 'Paradigme de pensée' innovant pour un raisonnement amélioré.
- Excellentes capacités de résolution de problèmes STEM.
Inconvénients
- Un nombre de paramètres plus petit peut limiter certaines tâches complexes.
- Peut nécessiter une incitation plus sophistiquée pour des résultats optimaux.
Pourquoi nous l'aimons
- Il prouve que des méthodes d'entraînement innovantes peuvent permettre à des modèles plus petits de surpasser leurs attentes, offrant un raisonnement multimodal exceptionnel à une fraction du coût computationnel.
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 d'images. Il agit comme un agent visuel capable de raisonner et de diriger dynamiquement des outils, capable d'utiliser un ordinateur et un téléphone. Le modèle peut localiser précisément des objets, générer des sorties structurées pour des données comme des factures et des tableaux, avec des capacités mathématiques et de résolution de problèmes améliorées grâce à l'apprentissage par renforcement.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct : Agent Visuel Avancé
Qwen2.5-VL-32B-Instruct excelle en tant qu'agent visuel capable de raisonnement sophistiqué et de direction d'outils. Au-delà de la reconnaissance d'images standard, il se spécialise dans l'extraction de données structurées à partir de factures, de tableaux et de documents complexes. Sa capacité à agir comme un agent d'interface informatique et téléphonique, combinée à une localisation précise des objets et à une analyse de la mise en page, le rend idéal pour les applications d'automatisation et de productivité. Avec une longueur de contexte de 131K et des capacités mathématiques améliorées grâce à l'apprentissage par renforcement, il représente une avancée significative dans les applications pratiques d'IA multimodale.
Avantages
- Capacités d'agent visuel avancées pour la direction d'outils.
- Excellente extraction de données structurées à partir de documents.
- Capable d'automatisation d'interface informatique et téléphonique.
Inconvénients
- Un nombre de paramètres de milieu de gamme peut limiter certains raisonnements complexes.
- La tarification équilibrée sur SiliconFlow reflète les exigences computationnelles.
Pourquoi nous l'aimons
- Il transforme l'IA multimodale de l'analyse passive en capacités d'agent actif, permettant l'automatisation et le traitement de données structurées qui comblent le fossé entre l'IA et les applications pratiques.
Comparaison des Modèles d'IA Multimodaux
Dans ce tableau, nous comparons les principaux modèles multimodaux open source de 2025, chacun avec des forces uniques. GLM-4.5V offre des performances de pointe avec un raisonnement 3D avancé, GLM-4.1V-9B-Thinking offre une efficacité exceptionnelle avec des paradigmes de pensée innovants, tandis que Qwen2.5-VL-32B-Instruct excelle en tant qu'agent visuel pour les applications pratiques. Cette comparaison vous aide à choisir le bon modèle pour vos besoins spécifiques en IA multimodale.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification SiliconFlow | Force Principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | Modèle Vision-Langage | $0.14 input / $0.86 output per M tokens | Raisonnement 3D de pointe |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Modèle Vision-Langage | $0.035 input / $0.14 output per M tokens | Paradigme de pensée efficace |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Modèle Vision-Langage | $0.27 per M tokens | Agent visuel avancé |
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 applications d'agents pratiques.
Pour des performances maximales et un raisonnement 3D, GLM-4.5V est le meilleur choix avec des résultats de benchmark de pointe. Pour un déploiement rentable avec un raisonnement solide, GLM-4.1V-9B-Thinking offre une valeur exceptionnelle. Pour les applications d'agent visuel et l'extraction de données structurées, Qwen2.5-VL-32B-Instruct offre les capacités les plus pratiques.