マルチモーダルAIモデルとは？
マルチモーダルAIモデルは、テキスト、画像、動画、ドキュメントなど、複数の種類の入力を同時に処理・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し、視覚コンテンツをテキスト情報と並行して分析することで、複雑な推論、視覚理解、コンテンツ生成タスクを実行します。この技術により、開発者やクリエイターは、チャートを理解し、視覚的な問題を解決し、ドキュメントを分析し、前例のない能力を持つビジュアル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インテリジェンスへのアクセスを民主化し、教育ツールから企業自動化ソリューション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106Bのパラメータと12B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。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にわたる最適化を通じて、画像、動画、長文ドキュメントなど、多様な視覚コンテンツを処理することができます。
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のパラメータと12B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にわたる最適化を通じて、画像、動画、長文ドキュメントなど、多様な視覚コンテンツを処理することができ、41の公開マルチモーダルベンチマークにおいて、その規模のオープンソースモデルの中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、効率と効果のバランスを取ることができます。
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。
- 低コストで優れたパフォーマンスを実現するMoEアーキテクチャ。
- 3D空間推論を強化する3D-RoPE。
短所
- SiliconFlowでの出力価格は$0.86/Mトークンと高め。
- 最適化にはMoEアーキテクチャの理解が必要。
おすすめポイント
- 最先端のマルチモーダル推論と柔軟な思考モードを組み合わせ、画像から動画、長文ドキュメントまで多様な視覚コンテンツを処理しながら、ベンチマークをリードするパフォーマンスを達成しています。
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的として設計されています。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：効率的なマルチモーダル推論の王者
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的として設計されています。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。9Bパラメータモデルとして、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において、はるかに大規模な72B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発揮します。このモデルは、STEM問題解決、動画理解、長文ドキュメント理解など、多様な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
- 18のベンチマークで、はるかに大規模な72Bモデルを凌駕。
- 費用対効果の高いデプロイメントのための効率的な9Bパラメータ。
- 4K解像度の画像を任意の縦横比で処理。
短所
- フラッグシップモデルよりもパラメータ数が少ない。
- 専門分野ではファインチューニングが必要な場合がある。
おすすめポイント
- 革新的な思考パラダイムと強化学習による最適化により、フラッグシップレベルのパフォーマンスをはるかに小さいサイズとコストで実現し、そのクラスをはるかに超える能力を発揮します。
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、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、レイアウトを高度に分析できます。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。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：ビジュアルエージェントの強力な存在
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、レイアウトを高度に分析できます。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特定し、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、人間の好みに合わせて応答スタイルが調整されています。
長所
- コンピューターや電話を制御するビジュアルエージェントとして機能。
- チャート、レイアウト、ドキュメントの分析に優れる。
- 請求書や表などの構造化された出力を生成。
短所
- 大規模モデルと比較して中程度のパラメータ数。
- 入力と出力の価格構造が同じ。
おすすめポイント
- コンピューターや電話を制御できる真のビジュアルエージェントであり、ドキュメント分析や構造化データ抽出に優れているため、自動化や企業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。多様な視覚タスクで最先端のパフォーマンスを求めるなら、GLM-4.5VはMoE効率を備えたフラッグシップレベルの機能を提供します。大規模モデルに匹敵する費用対効果の高いマルチモーダル推論には、GLM-4.1V-9B-Thinkingが優れた価値を提供します。ビジュアルエージェント機能とドキュメント理解には、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ニーズに合った適切な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 | Zhipu AI | ビジョン言語モデル | $0.14/M input, $0.86/M output | 最先端のマルチモーダル推論 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM / Zhipu AI | ビジョン言語モデル | $0.035/M input, $0.14/M output | 72Bモデルに匹敵する効率的なパフォーマンス |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen | ビジョン言語モデル | $0.27/M tokens | ドキュメント分析を備えた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。これらのモデルはそれぞれ、マルチモーダル推論、視覚理解、ビジョン言語タスク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。
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、柔軟な思考モードを備え、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を発揮する最高の選択肢です。フラッグシップレベルのパフォーマンスを必要としつつ予算を重視するデプロイメントには、GLM-4.1V-9B-Thinkingがその3倍のサイズのモデルを凌駕する優れた価値を提供します。ビジュアルエージェント機能とドキュメント分析には、Qwen2.5-VL-32B-Instructがコンピューターを制御し、構造化データを抽出する能力で優れています。