教育用マルチモーダルAIモデルとは？
教育用マルチモーダルAIモデルは、テキスト、画像、動画、グラフ、文書を同時に処理・理解し、学習体験を向上させる高度なビジョン言語モデルです。これらの洗練されたAIシステムは、視覚認識と言語理解を組み合わせることで、学生が複雑な資料を分析し、STEM問題を解決し、教育コンテンツを解釈し、インタラクティブな学習シナリオに参加するのを支援します。これらは、個別指導、自動採点、コンテンツ生成、適応型学習パスを可能にし、多様な学習スタイルやニーズに対応して教育をよりアクセスしやすく効果的にします。
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で、Mixture-of-Expertsアーキテクチャを使用し、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特徴としています。画像、動画、長文ドキュメントを含む多様な視覚コンテンツの処理に優れており、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発揮します。このモデルは、迅速な応答と深い推論の間の柔軟なバランスを実現する「思考モード」を備えており、複雑な教育シナリオに最適です。
GLM-4.5V：高度な教育推論の原動力
GLM-4.5Vは、革新的な3D回転位置エンコーディング（3D-RoPE）により、教育AIの最先端を代表しています。これは、幾何学、物理学、工学などの科目にとって不可欠な3D空間関係の知覚と推論能力を大幅に向上させます。MoEアーキテクチャを通じて最適化された1060億のパラメータにより、教科書、研究論文、図、動画などの複雑な教育資料を処理しながら、コスト効率を維持します。「思考モード」により、教育者は迅速な評価フィードバックと深い分析的応答を選択でき、簡単なクイズから包括的な問題解決セッションまで、さまざまな教育状況に最適です。
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。
- STEM科目における優れた空間推論のための革新的な3D-RoPE。
- 教育の多様性のための柔軟な「思考モード」。
短所
- 多数のパラメータによる高い計算要件。
- 最適な教育統合には技術的な専門知識が必要となる場合がある。
おすすめポイント
- 最先端のマルチモーダルAIと、柔軟な推論モードなどの教育に特化した機能を組み合わせることで、高度なSTEM教育や複雑な学術分析に最適です。
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で、汎用マルチモーダル推論のために設計されています。90億のパラメータを持ちながら、はるかに大規模なモデルに匹敵する最先端のパフォーマンスを達成し、STEM問題解決、動画理解、4K解像度画像対応の長文ドキュメント分析に優れています。
GLM-4.1V-9B-Thinking：効率的な教育問題解決ツール
GLM-4.1V-9B-Thinkingは、カリキュラムサンプリングによる強化学習（RLCS）によって強化された革新的な「思考パラダイム」を導入しており、教育アプリケーションに非常に適しています。コンパクトな90億パラメータモデルであるにもかかわらず、18のベンチマークで720億パラメータのQwen-2.5-VL-72Bに匹敵するパフォーマンスを発揮します。STEM問題解決におけるその卓越性は、高度な動画理解と長文ドキュメント処理能力と相まって、教育資料の分析、複雑な概念の説明、インタラクティブな学習体験のサポートに最適です。このモデルは、任意の縦横比で最大4Kの高解像度教育コンテンツを処理します。
長所
- 数学および科学教育のための卓越したSTEM問題解決能力。
- はるかに大規模なモデルに匹敵するパフォーマンスを持つコンパクトな90億パラメータ。
- マルチメディア教育コンテンツのための高度な動画理解。
短所
- パラメータ数が少ないため、非常に複雑なタスクでのパフォーマンスが制限される可能性がある。
- 最適な教育利用のためには「思考パラダイム」の理解が必要。
おすすめポイント
- 効率的でオープンソースのパッケージで大学レベルのSTEM問題解決能力を提供し、予算に制約のある教育機関に最適です。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instructは、Qwenチームによるマルチモーダル大規模言語モデルで、画像内のテキスト、グラフ、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。数学的および問題解決能力が強化された視覚エージェントとして機能し、表や図などの教育データに対して構造化された出力を生成でき、人間の好みに合わせて最適化された応答スタイルを備えています。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：インタラクティブな教育アシスタント
Qwen2.5-VL-32B-Instructは、教科書、科学図、数式、データ視覚化を含む複雑な視覚教育資料を分析する能力を持つ、卓越した教育ツールとして際立っています。強化学習によって強化されたこのモデルは、数学の問題解決に優れ、授業計画の作成、学生の課題分析、教育文書の処理に最適な構造化された教育出力を生成します。その視覚エージェント機能により、教育ソフトウェアやデジタル学習プラットフォームと対話でき、131Kのコンテキスト長により、教科書全体や研究論文を一度に処理できます。
長所
- 教育用グラフ、図、複雑なレイアウトの分析に優れている。
- 強化学習による数学的および問題解決能力の強化。
- 教育データの整理に最適な構造化された出力を生成する。
短所
- 予算を重視する機関にとっては、小規模モデルと比較して価格が高い。
- 高度な機能を完全に活用するためには、教育者へのトレーニングが必要となる場合がある。
おすすめポイント
- 教育者が視覚的な教育コンテンツと対話する方法を変革し、構造化された教育資料を分析、整理、生成する前例のない能力を提供します。
教育用AIモデル比較
この包括的な比較では、2025年の主要なマルチモーダルAIモデルを教育アプリケーションに特化して分析します。GLM-4.5Vは、柔軟な思考モードを備えた最も高度な推論能力を提供します。GLM-4.1V-9B-Thinkingは、費用対効果の高いパッケージで卓越したSTEM問題解決能力を提供し、Qwen2.5-VL-32B-Instructは視覚コンテンツ分析と構造化された教育出力生成に優れています。この比較は、教育者や機関が特定の教育および学習目標に合った適切なAI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価格 | 教育上の強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | ビジョン言語モデル | $0.14-$0.86/M Tokens | 高度な3D推論と思考モード |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM/Tsinghua KEG | ビジョン言語モデル | $0.035-$0.14/M Tokens | 卓越したSTEM問題解決 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen Team | ビジョン言語モデル | $0.27/M Tokens | 視覚コンテンツ分析と構造化 |
よくある質問
2025年の教育用トップ3 AIモデルは、GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking、およびQwen2.5-VL-32B-Instructです。各モデルは、高度なSTEM問題解決から包括的な文書分析、インタラクティブな学習サポートまで、教育シナリオにおける卓越したパフォーマンスのために選ばれました。
高度なSTEM教育と複雑な空間推論にはGLM-4.5Vが最適です。強力な数学的問題解決能力を必要とする予算重視の機関には、GLM-4.1V-9B-Thinkingが最高の価値を提供します。教育資料の分析、構造化されたコンテンツの作成、大規模な文書の処理には、Qwen2.5-VL-32B-Instructが包括的な教育コンテンツ管理の最良の選択肢です。