マルチモーダルAIチャットおよびビジョンモデルとは？
マルチモーダルAIチャットおよびビジョンモデルは、自然言語理解と高度な視覚処理能力を組み合わせた、先進的なビジョン言語モデル（VLM）です。これらのモデルは、画像、ビデオ、ドキュメント、チャート、その他の視覚コンテンツを分析しながら、会話形式のインタラクションを行うことができます。Mixture-of-Experts（MoE）や高度な推論パラダイムなどの深層学習アーキテクチャを使用し、視覚情報を意味のある対話と洞察に変換します。この技術により、開発者は視覚コンテンツを見て、理解し、議論できるアプリケーションを作成でき、ドキュメント分析から視覚支援、教育アプリケーションまで、強力なマルチモーダルAIツールへのアクセスを民主化します。
GLM-4.5V
GLM-4.5Vは、Zhipu AIがリリースした最新世代のビジョン言語モデル（VLM）です。合計106B、アクティブ12Bのパラメーターを持つフラッグシップテキストモデルGLM-4.5-Airを基盤とし、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを利用して、より低い推論コストで優れたパフォーマンスを実現します。このモデルは、3D回転位置エンコーディング（3D-RoPE）などの革新を導入し、3D空間関係の知覚と推論能力を大幅に向上させ、「思考モード」スイッチにより柔軟な推論深度を特徴としています。
GLM-4.5V：最先端のマルチモーダル推論
GLM-4.5Vは、Zhipu AIがリリースした最新世代のビジョン言語モデル（VLM）です。このモデルは、合計106B、アクティブ12Bのパラメーターを持つフラッグシップテキストモデルGLM-4.5-Airを基盤とし、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを利用して、より低い推論コストで優れたパフォーマンスを実現します。技術的には、GLM-4.5Vは3D回転位置エンコーディング（3D-RoPE）などの革新を導入し、3D空間関係の知覚と推論能力を大幅に向上させます。このモデルは、画像、ビデオ、長文ドキュメントなどの多様な視覚コンテンツを処理でき、その規模のオープンソースモデルの中で41の公開マルチモーダルベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成しています。
長所
- 41のマルチモーダルベンチマークで最先端のパフォーマンス。
- 合計106B、アクティブ12Bパラメーターの効率的なMoEアーキテクチャ。
- 3D-RoPEエンコーディングによる高度な3D空間推論。
短所
- 小規模モデルと比較して出力料金が高い。
- 最適なパフォーマンスにはより多くの計算リソースが必要となる場合がある。
私たちが気に入っている理由
- 最先端のマルチモーダル機能と効率的なMoEアーキテクチャを組み合わせ、柔軟な推論モードで多様な視覚理解タスクにおいて最先端のパフォーマンスを提供します。
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinkingは、Zhipu AIと清華大学KEGラボが共同でリリースしたオープンソースのビジョン言語モデル（VLM）で、汎用マルチモーダル推論の進歩を目指して設計されました。GLM-4-9B-0414基盤モデルを基盤とし、「思考パラダイム」を導入し、カリキュラムサンプリングによる強化学習（RLCS）を活用して、複雑なタスクにおける能力を大幅に向上させています。
GLM-4.1V-9B-Thinking：高度な推論を備えたコンパクトな主力モデル
GLM-4.1V-9B-Thinkingは、Zhipu AIと清華大学KEGラボが共同でリリースしたオープンソースのビジョン言語モデル（VLM）で、汎用マルチモーダル推論の進歩を目指して設計されました。GLM-4-9B-0414基盤モデルを基盤とし、「思考パラダイム」を導入し、カリキュラムサンプリングによる強化学習（RLCS）を活用して、複雑なタスクにおける能力を大幅に向上させています。9Bパラメーターモデルとして、同規模のモデルの中で最先端のパフォーマンスを達成し、18の異なるベンチマークで、はるかに大規模な72BパラメーターのQwen-2.5-VL-72Bに匹敵するか、それを上回るパフォーマンスを発揮します。このモデルは、STEM問題解決、ビデオ理解、長文ドキュメント理解に優れており、最大4Kの解像度と任意の縦横比の画像を処理できます。
長所
- わずか9Bパラメーターで卓越したパフォーマンス対サイズ比。
- RLCSトレーニングによる高度な「思考パラダイム」。
- 任意の縦横比の4K解像度画像を処理。
短所
- パラメーター数が少ないため、一部のシナリオで複雑な推論が制限される可能性がある。
- オープンソースであるため、より高度な技術設定の専門知識が必要となる場合がある。
私たちが気に入っている理由
- コンパクトな9Bパラメーターパッケージで驚くべきマルチモーダル推論パフォーマンスを提供し、大規模な計算要件なしで高度なビジョン言語機能を利用可能にします。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instructは、Qwenチームがリリースしたマルチモーダル大規模言語モデルで、Qwen2.5-VLシリーズの一部です。このモデルは、画像内のテキスト、チャート、アイコン、グラフィック、レイアウトの分析に優れています。推論し、ツールを動的に指示できるビジュアルエージェントとして機能し、コンピューターや電話の使用が可能で、請求書や表などのデータに対して正確なオブジェクトローカライゼーションと構造化された出力生成を行います。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：ツール統合を備えた高度なビジュアルエージェント
Qwen2.5-VL-32B-Instructは、Qwenチームがリリースしたマルチモーダル大規模言語モデルで、Qwen2.5-VLシリーズの一部です。このモデルは、一般的なオブジェクトの認識に優れているだけでなく、画像内のテキスト、チャート、アイコン、グラフィック、レイアウトの分析に非常に優れています。推論し、ツールを動的に指示できるビジュアルエージェントとして機能し、コンピューターや電話の使用が可能です。さらに、このモデルは画像内のオブジェクトを正確にローカライズし、請求書や表などのデータに対して構造化された出力を生成できます。前身のQwen2-VLと比較して、このバージョンは強化学習を通じて数学的および問題解決能力が強化され、応答スタイルが人間の好みに合わせて調整されています。
長所
- コンピューターや電話の使用に優れたビジュアルエージェント機能。
- 高度なオブジェクトローカライゼーションと構造化データ抽出。
- 長文ドキュメント処理のための広範な131Kコンテキスト長。
短所
- 32Bパラメーターでより高い計算要件。
- 入出力料金が同額であるため、広範な使用にはコストがかかる可能性がある。
私たちが気に入っている理由
- 高度なツール統合機能を備えたビジュアルエージェントとして優れており、ドキュメント分析、オブジェクトローカライゼーション、構造化データ抽出を必要とする実用的なアプリケーションに最適です。
マルチモーダルAIモデル比較
この表では、2025年の主要なマルチモーダルAIチャットおよびビジョンモデルを比較します。それぞれが独自の強みを持っています。最先端のパフォーマンスには、GLM-4.5Vが効率的なMoEアーキテクチャで最先端の機能を提供します。コンパクトな効率性には、GLM-4.1V-9B-Thinkingがより小さなパッケージで驚くべき推論を提供し、Qwen2.5-VL-32B-Instructは高度なツール統合を備えたビジュアルエージェントとして優れています。この並列比較は、特定のチャットおよびビジョンアプリケーションに適したマルチモーダルモデルを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発元 | サブタイプ | SiliconFlow料金 | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | ビジョン言語モデル | $0.14-$0.86/M Tokens | 最先端のマルチモーダルパフォーマンス |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | ビジョン言語モデル | $0.035-$0.14/M Tokens | 高度な推論を備えたコンパクトな主力モデル |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | ビジョン言語モデル | $0.27/M Tokens | ツール統合を備えた高度なビジュアルエージェント |
よくある質問
2025年のトップ3は、GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking、およびQwen2.5-VL-32B-Instructです。これらのビジョン言語モデルはそれぞれ、マルチモーダルチャットおよびビジョン理解アプリケーションにおける課題解決への革新性、パフォーマンス、独自のアプローチで際立っていました。
私たちの詳細な分析によると、さまざまなニーズに対して異なるリーダーがいます。GLM-4.5Vは、柔軟な思考モードを備えた多様なマルチモーダルベンチマークで最先端のパフォーマンスを求める場合に最適な選択肢です。GLM-4.1V-9B-Thinkingは、コンパクトで費用対効果の高いモデルで高度な推論能力を必要とするユーザーに最適です。Qwen2.5-VL-32B-Instructは、ビジュアルエージェント、ドキュメント分析、構造化データ抽出を必要とするアプリケーションに優れています。