Que sont les modèles multimodaux open source les plus rapides ?
Les modèles multimodaux open source les plus rapides sont des modèles vision-langage avancés capables de traiter et de comprendre efficacement les informations visuelles et textuelles simultanément. Ces modèles combinent les capacités de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel pour analyser des images, des vidéos, des documents et du texte avec une vitesse et une précision remarquables. Ils permettent aux développeurs de créer des applications capables de comprendre le contenu visuel, de répondre à des questions sur des images, d'analyser des documents et d'effectuer des tâches de raisonnement complexes sur plusieurs modalités, tout en maintenant des vitesses d'inférence élevées et une rentabilité pour un déploiement réel.
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, conçu pour faire progresser le raisonnement multimodal à usage général. Construit sur le modèle de fondation GLM-4-9B-0414, il introduit un 'paradigme de pensée' et utilise l'apprentissage par renforcement avec échantillonnage de curriculum (RLCS) pour améliorer considérablement ses capacités dans les tâches complexes. En tant que modèle de 9 milliards de paramètres, il atteint des performances de pointe parmi les modèles de taille similaire, avec des performances comparables ou même supérieures à celles des modèles beaucoup plus grands de 72 milliards de paramètres sur 18 benchmarks différents.
GLM-4.1V-9B-Thinking : Puissance compacte avec raisonnement avancé
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, conçu pour faire progresser le raisonnement multimodal à usage général. Construit sur le modèle de fondation GLM-4-9B-0414, il introduit un 'paradigme de pensée' et utilise l'apprentissage par renforcement avec échantillonnage de curriculum (RLCS) pour améliorer considérablement ses capacités dans les tâches complexes. Le modèle excelle dans un large éventail de tâches, y compris la résolution de problèmes STEM, la compréhension vidéo et la compréhension de documents longs, et il peut gérer des images avec des résolutions allant jusqu'à 4K et des rapports d'aspect arbitraires avec une longueur de contexte de 66K.
Avantages
- 9 milliards de paramètres compacts avec une vitesse et une efficacité exceptionnelles.
- Performances de pointe comparables à celles de modèles beaucoup plus grands de 72 milliards de paramètres.
- Gère les images 4K avec des rapports d'aspect arbitraires.
Inconvénients
- Un nombre de paramètres plus petit peut limiter certaines tâches de raisonnement complexes.
- Modèle plus récent avec moins de tests réels approfondis.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre des performances exceptionnelles avec une efficacité remarquable, prouvant que des modèles plus petits peuvent rivaliser avec des géants grâce à des paradigmes de pensée innovants et des techniques d'entraînement avancées.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct est un grand modèle linguistique multimodal publié par l'équipe Qwen, faisant partie de la série Qwen2.5-VL. Ce modèle excelle dans l'analyse de textes, de graphiques, d'icônes, de figures et de mises en page au sein des 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 avec précision des objets dans les images et générer des sorties structurées pour des données comme 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 : Agent visuel avancé avec intégration d'outils
Qwen2.5-VL-32B-Instruct est un grand modèle linguistique multimodal publié par l'équipe Qwen, faisant partie de la série Qwen2.5-VL. Ce modèle est non seulement compétent pour reconnaître les objets courants, mais il est également très capable d'analyser les textes, les graphiques, les icônes, les figures et les mises en page au sein des images. Il agit comme un agent visuel capable de raisonner et de diriger dynamiquement des outils, capable d'utiliser un ordinateur et un téléphone. De plus, le modèle peut localiser avec précision des objets dans les images et générer des sorties structurées pour des données comme les factures et les tableaux. Comparé à son prédécesseur Qwen2-VL, cette version a des capacités mathématiques et de résolution de problèmes améliorées grâce à l'apprentissage par renforcement, avec des styles de réponse ajustés pour mieux s'aligner sur les préférences humaines et une longueur de contexte massive de 131K.
Avantages
- Agit comme un agent visuel capable d'utiliser un ordinateur et un téléphone.
- Longueur de contexte exceptionnelle de 131K pour un traitement étendu des documents.
- Localisation avancée d'objets et extraction de données structurées.
Inconvénients
- Exigences computationnelles plus élevées avec 32 milliards de paramètres.
- Coûts d'inférence plus élevés par rapport aux modèles plus petits.
Pourquoi nous l'aimons
- Il combine une puissante compréhension visuelle avec une intégration pratique d'outils, ce qui le rend parfait pour les applications réelles nécessitant à la fois une analyse visuelle et une exécution automatisée des tâches.
GLM-4.5V
GLM-4.5V est la dernière génération de modèle vision-langage publiée par Zhipu AI. Construit sur le modèle texte phare GLM-4.5-Air, il possède un total de 106 milliards de paramètres et 12 milliards de paramètres actifs, utilisant une architecture Mixture-of-Experts (MoE) pour atteindre des performances supérieures à un coût d'inférence inférieur. Le modèle introduit des innovations comme l'encodage positionnel rotatif 3D (3D-RoPE), améliorant considérablement ses capacités de perception et de raisonnement pour les relations spatiales 3D, et dispose d'un interrupteur 'Mode de Pensée' pour une optimisation flexible des réponses.
GLM-4.5V : Architecture MoE de nouvelle génération avec Mode de Pensée
GLM-4.5V est la dernière génération de modèle vision-langage publiée par Zhipu AI. Le modèle est construit sur le modèle texte phare GLM-4.5-Air, qui possède un total de 106 milliards de paramètres 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 suit la lignée de GLM-4.1V-Thinking et introduit des innovations comme l'encodage positionnel rotatif 3D (3D-RoPE), améliorant considérablement ses capacités de perception et de raisonnement pour les relations spatiales 3D. Grâce à l'optimisation à travers les 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.
Avantages
- Architecture MoE avec seulement 12 milliards de paramètres actifs pour une inférence efficace.
- Performances de pointe sur 41 benchmarks multimodaux publics.
- Innovation 3D-RoPE pour une meilleure compréhension spatiale 3D.
Inconvénients
- Un grand nombre total de paramètres (106 milliards) peut nécessiter un stockage important.
- L'architecture MoE complexe peut nécessiter une expertise de déploiement spécialisée.
Pourquoi nous l'aimons
- Il représente la pointe de l'IA multimodale avec son architecture MoE innovante, offrant des performances de niveau phare tout en maintenant l'efficacité de l'inférence grâce à l'activation intelligente des paramètres.
Comparaison des modèles d'IA multimodale les plus rapides
Dans ce tableau, nous comparons les modèles multimodaux open source les plus rapides de 2025, chacun avec des atouts uniques. Pour une efficacité compacte, GLM-4.1V-9B-Thinking offre des performances exceptionnelles dans un petit package. Pour des capacités d'agent visuel avancées, Qwen2.5-VL-32B-Instruct offre une intégration d'outils et une longueur de contexte inégalées. Pour une architecture MoE de pointe, GLM-4.5V offre des performances de niveau phare avec une inférence efficace. Cette vue côte à côte 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-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Modèle vision-langage | 0,035 $ / 0,14 $ par million de jetons | Efficacité compacte avec raisonnement avancé |
| 2 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Modèle vision-langage | 0,27 $ / 0,27 $ par million de jetons | Agent visuel avec longueur de contexte de 131K |
| 3 | GLM-4.5V | zai | Modèle vision-langage | 0,14 $ / 0,86 $ par million de jetons | Architecture MoE avec Mode de Pensée |
Foire aux questions
Nos trois meilleurs choix pour les modèles multimodaux open source les plus rapides en 2025 sont GLM-4.1V-9B-Thinking, Qwen2.5-VL-32B-Instruct et GLM-4.5V. Chacun de ces modèles s'est distingué par sa vitesse, son innovation, ses performances et son approche unique pour résoudre les défis de la compréhension vision-langage et du raisonnement multimodal.
Notre analyse approfondie révèle différents leaders pour divers besoins. GLM-4.1V-9B-Thinking est idéal pour les applications nécessitant une efficacité compacte avec un raisonnement solide. Qwen2.5-VL-32B-Instruct excelle en tant qu'agent visuel pour l'intégration d'outils et le traitement de documents longs. GLM-4.5V est parfait pour les applications nécessitant des performances de niveau phare avec une inférence rentable grâce à son architecture MoE.