Que sont les LLM pour le Q&A de documents ?
Les LLM pour le Q&A de documents sont des grands modèles linguistiques spécialisés conçus pour comprendre, analyser et répondre à des questions sur des documents. Ces modèles combinent le traitement du langage naturel avec des capacités de compréhension de documents, leur permettant d'analyser des structures de documents complexes, d'extraire des informations pertinentes et de fournir des réponses précises aux requêtes des utilisateurs. Ils peuvent gérer divers formats de documents, y compris les PDF, les images, les graphiques, les tableaux et les textes longs, ce qui en fait des outils essentiels pour les entreprises, les chercheurs et les organisations qui ont besoin de traiter et d'interroger efficacement de grands volumes d'informations basées sur des documents.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL est un modèle vision-langage de la série Qwen2.5 qui présente des améliorations significatives à plusieurs égards : il possède de fortes 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 cadres englobants ou des points ; et il prend en charge les sorties structurées pour les données numérisées comme les factures et les formulaires.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct : La puissance d'analyse documentaire par excellence
Qwen2.5-VL-72B-Instruct est un modèle vision-langage de pointe avec 72 milliards de paramètres, spécialement conçu pour la compréhension et l'analyse complètes de documents. Le modèle excelle dans l'analyse des textes, des graphiques et des mises en page au sein des images, ce qui le rend parfait pour les tâches complexes de Q&A de documents. Avec sa longueur de contexte de 131K, il peut traiter des documents étendus tout en maintenant la précision. Le modèle démontre d'excellentes performances sur divers benchmarks, y compris les tâches d'image, de vidéo et d'agent, et prend en charge les sorties structurées pour les données numérisées comme les factures et les formulaires.
Avantages
- Compréhension exceptionnelle des documents et visuelle avec 72 milliards de paramètres.
- Longueur de contexte de 131K pour le traitement de documents étendus.
- Génération de sorties structurées pour les factures et les formulaires.
Inconvénients
- Exigences computationnelles plus élevées en raison de la grande taille des paramètres.
- Plus cher que les alternatives plus petites.
Pourquoi nous l'aimons
- Il combine de puissantes capacités vision-langage avec des optimisations spécifiques aux documents, ce qui en fait le choix idéal pour les applications de Q&A de documents de niveau entreprise.
GLM-4.5V
GLM-4.5V est la dernière génération de modèle vision-langage (VLM) publiée par Zhipu AI. Le modèle est basé sur le modèle de 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. 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.
GLM-4.5V : Processeur de documents multimodal efficace
GLM-4.5V est un modèle vision-langage de pointe avec 106 milliards de paramètres au total et 12 milliards de paramètres actifs, utilisant une architecture Mixture-of-Experts pour une efficacité optimale. Le modèle introduit des innovations comme l'encodage positionnel rotatif 3D (3D-RoPE), améliorant considérablement ses capacités de perception et de raisonnement pour l'analyse de documents. Avec son commutateur 'Mode de réflexion', les utilisateurs peuvent choisir entre des réponses rapides et un raisonnement approfondi, ce qui le rend polyvalent pour divers scénarios de Q&A de documents. Le modèle atteint des performances de pointe sur 41 benchmarks multimodaux tout en maintenant la rentabilité.
Avantages
- L'architecture MoE offre des performances supérieures à moindre coût.
- Mode de réflexion flexible pour équilibrer vitesse et précision.
- Performances de pointe sur 41 benchmarks multimodaux.
Inconvénients
- Fenêtre de contexte plus petite par rapport à certaines alternatives.
- Nécessite une compréhension des modes de réflexion et de non-réflexion.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre l'équilibre parfait entre performance et efficacité pour le Q&A de documents, avec des fonctionnalités innovantes comme des modes de raisonnement flexibles qui s'adaptent à différents cas d'utilisation.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 est un modèle de raisonnement alimenté par l'apprentissage par renforcement (RL) qui résout les problèmes de répétition et de lisibilité. Avant le RL, DeepSeek-R1 a incorporé des données de démarrage à froid pour optimiser davantage ses performances de raisonnement. Il atteint des performances comparables à OpenAI-o1 sur les tâches de mathématiques, de code et de raisonnement, et grâce à des méthodes d'entraînement soigneusement conçues, il a amélioré l'efficacité globale.
DeepSeek-R1 : Raisonnement avancé pour les documents complexes
DeepSeek-R1 est un modèle de raisonnement sophistiqué avec 671 milliards de paramètres utilisant une architecture Mixture-of-Experts, spécifiquement optimisé pour les tâches de raisonnement complexes. Avec sa longueur de contexte de 164K, il peut gérer une analyse documentaire étendue tout en maintenant une grande précision. Le modèle est alimenté par l'apprentissage par renforcement et atteint des performances comparables à OpenAI-o1 dans les tâches de raisonnement. Ses capacités de raisonnement avancées le rendent exceptionnellement adapté aux scénarios complexes de Q&A de documents qui nécessitent une compréhension approfondie et une inférence logique.
Avantages
- Modèle massif de 671 milliards de paramètres avec raisonnement avancé.
- Longueur de contexte de 164K pour une analyse documentaire complète.
- Performances comparables à OpenAI-o1 dans les tâches de raisonnement.
Inconvénients
- Exigences computationnelles et coûts élevés.
- Temps d'inférence plus longs en raison des processus de raisonnement complexes.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre des capacités de raisonnement inégalées pour les tâches d'analyse de documents les plus complexes, ce qui le rend idéal pour la recherche et les applications d'entreprise nécessitant une compréhension approfondie des documents.
Comparaison des LLM pour le Q&A de documents
Dans ce tableau, nous comparons les principaux LLM de 2025 pour le Q&A de documents, chacun avec des forces uniques. Pour une analyse visuelle complète des documents, Qwen2.5-VL-72B-Instruct offre des capacités exceptionnelles. Pour un traitement multimodal efficace, GLM-4.5V offre un rapport performance-coût optimal. Pour les tâches de raisonnement complexes, DeepSeek-R1 offre une profondeur analytique inégalée. Cette comparaison vous aide à choisir le bon modèle pour vos besoins spécifiques en matière de Q&A de documents.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification (SiliconFlow) | Force principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | Modèle Vision-Langage | 0,59 $ / M Tokens | Analyse documentaire complète |
| 2 | GLM-4.5V | zai | Modèle Vision-Langage | 0,14 $ - 0,86 $ / M Tokens | Traitement multimodal efficace |
| 3 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Modèle de Raisonnement | 0,5 $ - 2,18 $ / M Tokens | Capacités de raisonnement avancées |
Foire aux questions
Nos trois meilleurs choix pour 2025 sont Qwen2.5-VL-72B-Instruct, GLM-4.5V et DeepSeek-R1. Chacun de ces modèles s'est distingué par ses capacités exceptionnelles de compréhension de documents, ses capacités de raisonnement avancées et ses approches uniques pour traiter divers formats de documents et répondre à des questions complexes.
Notre analyse montre différents leaders pour des besoins spécifiques. Qwen2.5-VL-72B-Instruct excelle dans l'analyse visuelle complète de documents, y compris les graphiques et les formulaires. GLM-4.5V est idéal pour le traitement multimodal de documents rentable avec des modes de raisonnement flexibles. DeepSeek-R1 est le meilleur pour les tâches de raisonnement complexes nécessitant une compréhension approfondie des documents et une inférence logique.