Que sont les Petits Modèles pour le Q&A de Documents + Images ?
Les petits modèles pour le Q&A de documents et d'images sont des modèles de vision-langage compacts spécialisés dans la compréhension et la réponse aux questions concernant le contenu visuel, y compris les documents, les graphiques, les diagrammes et les images. Ces modèles efficaces combinent la compréhension visuelle avec le traitement du langage naturel pour extraire des informations, analyser des mises en page, interpréter le texte dans les images et fournir des réponses précises aux requêtes des utilisateurs. Avec un nombre de paramètres compris entre 7B et 9B, ils offrent un équilibre optimal entre performance et efficacité des ressources, ce qui les rend idéaux pour un déploiement dans des environnements contraints en ressources tout en offrant de puissantes capacités de raisonnement multimodal pour la compréhension de documents, la réponse visuelle aux questions et l'extraction intelligente d'informations.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL est un nouveau membre de la série Qwen, doté de puissantes capacités de compréhension visuelle. Il peut analyser le texte, les graphiques et les mises en page dans les images, comprendre de longues vidéos et capturer des événements. Il est capable de raisonner, de manipuler des outils, de prendre en charge la localisation d'objets multi-formats et de générer des sorties structurées. Le modèle a été optimisé pour la résolution dynamique et l'entraînement du taux de rafraîchissement dans la compréhension vidéo, et a amélioré l'efficacité de l'encodeur visuel.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct : Puissante compréhension visuelle pour les documents
Qwen2.5-VL-7B-Instruct est un modèle de vision-langage compact mais puissant de la série Qwen avec 7 milliards de paramètres. Il excelle dans l'analyse de texte, de graphiques et de mises en page complexes dans les images, ce qui le rend idéal pour les applications de Q&A de documents. Le modèle peut interpréter le contenu structuré, extraire des informations des tableaux et des diagrammes, et fournir des réponses précises aux requêtes visuelles. Avec un encodeur visuel optimisé et une prise en charge d'une longueur de contexte de 33K, il traite efficacement les documents longs et le contenu multi-pages. La capacité du modèle à gérer la localisation d'objets multi-formats et à générer des sorties structurées le rend particulièrement efficace pour le traitement de documents d'entreprise et les tâches de réponse visuelle aux questions. SiliconFlow propose ce modèle à 0,05 $ par million de jetons pour l'entrée et la sortie.
Avantages
- Excellentes capacités d'analyse de texte, de graphiques et de mise en page.
- Encodeur visuel optimisé pour un traitement efficace.
- Prend en charge une longueur de contexte de 33K pour les documents longs.
Inconvénients
- Nombre de paramètres plus petit par rapport aux VLMs plus grands.
- Peut nécessiter un réglage fin pour des domaines hautement spécialisés.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre une compréhension exceptionnelle des documents et une compréhension visuelle dans un modèle compact de 7B paramètres, parfait pour un déploiement efficace de Q&A de documents.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking est un modèle de vision-langage open-source conçu pour faire progresser le raisonnement multimodal à usage général. Il introduit un 'paradigme de pensée' et exploite l'apprentissage par renforcement avec échantillonnage de curriculum pour améliorer considérablement les capacités dans les tâches complexes. Le modèle atteint des performances de pointe parmi les modèles de taille similaire et excelle dans la résolution de problèmes STEM, la compréhension vidéo et la compréhension de documents longs, gérant des images avec des résolutions allant jusqu'à 4K.
GLM-4.1V-9B-Thinking : Raisonnement multimodal avancé pour les documents complexes
GLM-4.1V-9B-Thinking est un modèle de vision-langage révolutionnaire publié conjointement par Zhipu AI et le laboratoire KEG de l'Université Tsinghua, doté de 9 milliards de paramètres et d'un 'paradigme de pensée' unique pour un raisonnement amélioré. Ce modèle excelle dans la compréhension de documents complexes, la résolution de problèmes STEM dans les images et l'analyse de documents longs grâce à sa fenêtre de contexte de 66K. Il peut gérer des images haute résolution jusqu'à 4K avec des rapports d'aspect arbitraires, ce qui le rend idéal pour le traitement de documents détaillés, de diagrammes techniques et de PDF multi-pages. L'entraînement du modèle par apprentissage par renforcement avec échantillonnage de curriculum (RLCS) lui permet d'effectuer un raisonnement sophistiqué sur le contenu visuel, répondant à des questions complexes qui nécessitent une logique en plusieurs étapes et une compréhension visuelle. Sur SiliconFlow, il est proposé à 0,035 $ par million de jetons d'entrée et 0,14 $ par million de jetons de sortie.
Avantages
- Paradigme de 'pensée' avancé pour un raisonnement complexe.
- Prend en charge une longueur de contexte de 66K pour les documents volumineux.
- Gère des images de résolution 4K avec des rapports d'aspect arbitraires.
Inconvénients
- Prix de sortie plus élevé à 0,14 $/M de jetons sur SiliconFlow.
- Plus gourmand en calcul que les modèles plus simples.
Pourquoi nous l'aimons
- Il apporte un raisonnement multimodal de qualité entreprise à un modèle compact de 9B, excellant dans le Q&A de documents complexes avec des capacités de pensée avancées.
GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 est un modèle de petite taille de la série GLM avec 9 milliards de paramètres. Malgré son échelle plus petite, il démontre d'excellentes capacités en génération de code, conception web, génération de graphiques SVG et tâches d'écriture basées sur la recherche. Le modèle prend en charge les fonctionnalités d'appel de fonction, lui permettant d'invoquer des outils externes pour étendre sa gamme de capacités, et montre un bon équilibre entre efficacité et efficacité dans les scénarios contraints en ressources.
GLM-4-9B-0414 : Traitement multimodal efficace avec intégration d'outils
GLM-4-9B-0414 est un modèle polyvalent de 9 milliards de paramètres de la série GLM qui offre d'excellentes capacités de compréhension de documents et de réponse aux questions tout en maintenant un déploiement léger. Bien que principalement connu pour la génération de code et la conception web, sa compréhension multimodale le rend efficace pour les tâches de Q&A de documents, surtout lorsqu'il est combiné à ses capacités d'appel de fonction. Le modèle peut invoquer des outils externes pour améliorer ses capacités de traitement de documents, tels que des moteurs OCR ou des analyseurs spécialisés. Avec une prise en charge d'une longueur de contexte de 33K et des benchmarks de performance compétitifs, GLM-4-9B-0414 offre une solution rentable pour les organisations ayant besoin d'un Q&A de documents efficace sans la surcharge des modèles plus grands. SiliconFlow propose ce modèle à 0,086 $ par million de jetons pour l'entrée et la sortie.
Avantages
- Appel de fonction pour une intégration d'outils étendue.
- Excellente efficacité dans les scénarios contraints en ressources.
- Prend en charge une longueur de contexte de 33K pour les documents longs.
Inconvénients
- Moins spécialisé dans les tâches de vision par rapport aux VLMs dédiés.
- Peut ne pas gérer les images haute résolution aussi efficacement.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre une solution équilibrée et efficace pour le Q&A de documents avec des capacités uniques d'appel de fonction pour étendre sa portée via des outils externes.
Comparaison des petits modèles pour le Q&A de documents + images
Dans ce tableau, nous comparons les principaux petits modèles de 2025 pour le Q&A de documents et d'images, chacun avec des forces uniques. Qwen2.5-VL-7B-Instruct offre une puissante compréhension visuelle avec le plus petit nombre de paramètres. GLM-4.1V-9B-Thinking offre des capacités de raisonnement avancées avec un contexte étendu et une prise en charge d'images 4K. GLM-4-9B-0414 offre une efficacité avec l'intégration d'outils. Cette vue côte à côte vous aide à choisir le bon modèle pour vos besoins spécifiques de compréhension de documents et de Q&A visuel.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification SiliconFlow | Force principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | Modèle de vision-langage | 0,05 $/M de jetons | Analyse de documents et de graphiques |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Modèle de vision-langage | 0,035 $ - 0,14 $/M de jetons | Raisonnement multimodal avancé |
| 3 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | Modèle de chat multimodal | 0,086 $/M de jetons | Appel de fonction et efficacité |
Questions Fréquemment Posées
Nos trois meilleurs choix pour 2025 sont Qwen2.5-VL-7B-Instruct, GLM-4.1V-9B-Thinking et GLM-4-9B-0414. Chacun de ces modèles compacts (7B-9B paramètres) s'est distingué par sa compréhension exceptionnelle des documents, sa compréhension visuelle et ses performances efficaces pour répondre aux questions sur les documents et les images tout en maintenant la rentabilité et la flexibilité de déploiement.
Pour le traitement de documents haute résolution, GLM-4.1V-9B-Thinking est le meilleur choix, capable de gérer des images jusqu'à une résolution 4K avec des rapports d'aspect arbitraires et doté d'une fenêtre de contexte de 66K pour les documents volumineux. Pour une analyse optimisée des mises en page et des graphiques avec une excellente rentabilité, Qwen2.5-VL-7B-Instruct est idéal, offrant une puissante compréhension visuelle à seulement 0,05 $ par million de jetons sur SiliconFlow. Les deux modèles excellent dans la compréhension des structures de documents complexes, des tableaux, des diagrammes et du contenu multi-pages.