チャット＋ビジョン向けマルチモーダルAIモデルとは？
チャットとビジョン向けのマルチモーダルAIモデルは、テキストと視覚コンテンツの両方を同時に処理し理解できる高度なビジョン言語モデル（VLM）です。洗練された深層学習アーキテクチャを使用することで、自然言語での会話をしながら、画像、ビデオ、ドキュメント、チャートを分析できます。この技術により、開発者やクリエイターは、視覚情報について推論し、画像に関する質問に答え、ドキュメントから構造化データを抽出し、視覚エージェントとして機能するアプリケーションを構築できます。これらはコラボレーションを促進し、イノベーションを加速させ、強力なマルチモーダルツールへのアクセスを民主化し、ドキュメント理解から視覚推論、コンピュータービジョンタスクまで、幅広いアプリケーションを可能にします。
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。このモデルは、合計1060億のパラメータと120億のアクティブパラメータを持つフラッグシップテキストモデルGLM-4.5-Airを基盤として構築されており、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）などの革新技術を導入し、3D空間関係に対する知覚と推論能力を大幅に向上させています。
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1060億のパラメータと120億のアクティブパラメータを持つフラッグシップテキストモデルGLM-4.5-Airを基盤として構築されており、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GLM-4.1V-Thinkingの系統を受け継ぎ、3D回転位置エンコーディング（3D-RoPE）などの革新技術を導入し、3D空間関係に対する知覚と推論能力を大幅に向上させています。事前学習、教師ありファインチューニング、強化学習の各フェーズでの最適化を通じて、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。さらに、このモデルには「思考モード」スイッチが搭載されており、ユーザーは迅速な応答と深い推論を柔軟に選択して、効率と有効性のバランスを取ることができます。
長所
- 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。
- 1060億の総パラメータを持つMoEアーキテクチャにより、低コストで優れたパフォーマンスを実現。
- 3D-RoPE技術による3D空間推論の強化。
短所
- SiliconFlowでの出力価格は100万トークンあたり0.86ドルと高め。
- モデルサイズが大きいため、より多くの計算リソースが必要になる可能性。
私たちが気に入っている理由
- 革新的な3D空間理解と、迅速な応答と複雑な推論タスクの両方に対応する柔軟な思考モードにより、最先端のマルチモーダル推論を提供します。
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinkingは、Zhipu AIと清華大学KEG研究室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的としています。GLM-4-9B-0414基盤モデルをベースに、「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：効率的なオープンソース推論
GLM-4.1V-9B-Thinkingは、Zhipu AIと清華大学KEG研究室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的としています。GLM-4-9B-0414基盤モデルをベースに、「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。90億パラメータのモデルとして、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、はるかに大規模な720億パラメータの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示しています。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など、多岐にわたるタスクに優れており、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
- 720億パラメータモデルに匹敵する、サイズに対する卓越したパフォーマンス。
- STEM問題、ビデオ理解、長文ドキュメントに優れる。
- 任意の縦横比の4K解像度画像を処理可能。
短所
- フラッグシップモデルと比較して90億パラメータと小規模。
- 大規模モデルの絶対的なピークパフォーマンスには及ばない可能性。
私たちが気に入っている理由
- その規模をはるかに超える性能を発揮し、はるかに大規模なモデルに匹敵するパフォーマンスを提供しながら、費用対効果が高く、優れた推論能力を持つオープンソースです。
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、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、レイアウトを分析する能力が非常に高いです。推論し、動的にツールを指示できる視覚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。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：視覚エージェントの強力なモデル
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、レイアウトを分析する能力が非常に高いです。推論し、動的にツールを指示できる視覚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特定し、請求書や表のような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、応答スタイルも人間の好みに合わせて調整されています。131Kのコンテキスト長により、広範な視覚情報とテキスト情報を処理できます。
長所
- コンピューターや電話の使用が可能な視覚エージェントとして機能。
- チャート、レイアウト、構造化データの分析に優れる。
- 請求書や表の構造化された出力を生成。
短所
- SiliconFlowでの入力および出力トークン100万あたり0.27ドルの価格。
- 小規模モデルよりも多くのリソースが必要になる可能性。
私たちが気に入っている理由
- 視覚理解と行動の間のギャップを埋め、コンピューターと対話し、人間と一致する応答で構造化データを抽出できる真の視覚エージェントとして機能します。
マルチモーダルAIモデル比較
この表では、2025年のチャットとビジョン向け主要マルチモーダルAIモデルを、それぞれの独自の強みとともに比較します。3D空間理解を伴う最先端の推論にはGLM-4.5Vが最先端のパフォーマンスを提供します。効率的なオープンソースマルチモーダル推論にはGLM-4.1V-9B-Thinkingが卓越した価値を提供します。視覚エージェント機能と構造化データ抽出にはQwen2.5-VL-32B-Instructが優れています。この比較表は、特定のマルチモーダルAIアプリケーションに適したツー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 | 価格 (SiliconFlow) | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | チャット＋ビジョン | 入力100万トークンあたり0.14ドル / 出力100万トークンあたり0.86ドル | 最先端の3D空間推論 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | チャット＋ビジョン | 入力100万トークンあたり0.035ドル / 出力100万トークンあたり0.14ドル | 720億パラメータモデルに匹敵する効率的な推論 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | チャット＋ビジョン | 100万トークンあたり0.27ドル | 構造化データ抽出機能を備えた視覚エージェント |
よくある質問
2025年のトップ3は、GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking、Qwen2.5-VL-32B-Instructです。これらのモデルはそれぞれ、革新性、パフォーマンス、そして3D空間推論から視覚エージェント機能まで、マルチモーダルチャットおよびビジョンタスクにおける課題解決への独自のアプローチで際立っていました。
当社の詳細な分析によると、さまざまなニーズに対応するいくつかの主要モデルがあります。GLM-4.5Vは、高度な3D空間推論と深い思考を必要とする複雑なマルチモーダルタスクに最適な選択肢です。強力な推論能力を備えた費用対効果の高いデプロイメントには、GLM-4.1V-9B-Thinkingが90億パラメータで卓越したパフォーマンスを提供します。視覚エージェントアプリケーション、ドキュメント理解、構造化データ抽出には、Qwen2.5-VL-32B-Instructが131Kのコンテキスト長とツール使用能力で優れています。