クリエイティブタスク向けマルチモーダルモデルとは？
クリエイティブタスク向けのマルチモーダルモデルとは、テキストと視覚の理解を組み合わせてクリエイティブなワークフローを強化する、高度な視覚言語モデル（VLM）です。これらのAIシステムは、画像、ビデオ、文書、レイアウトを分析しながら、クリエイティブなコンテンツを生成し、視覚的なフィードバックを提供し、複雑なクリエイティブな課題について推論することができます。これにより、アーティスト、デザイナー、クリエイティブプロフェッショナルは、テキストと視覚の両方の入力を通じてAIと対話することが可能になり、ビジュアルストーリーテリング、デザイン分析、コンテンツ作成、多様なメディア形式にわたるクリエイティブな問題解決といったタスクに最適です。
GLM-4.5V
GLM-4.5Vは、Zhipu AIがリリースした最新世代の視覚言語モデルで、Mixture-of-Expertsアーキテクチャを使用し、総パラメータ数106B、アクティブパラメータ数12Bを特徴とします。画像、ビデオ、長文ドキュメントなど多様な視覚コンテンツの処理に優れ、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。革新的な3D回転位置エンコーディングにより3D空間推論能力が強化されており、迅速な応答と深い創造的分析のバランスを取るための「思考モード」も搭載しています。
GLM-4.5V：高度なクリエイティブ視覚言語処理
GLM-4.5Vは、クリエイティブなマルチモーダルAIの最先端を代表するモデルです。GLM-4.5-Airを基盤とし、Mixture-of-Expertsアーキテクチャを活用して総パラメータ数106B、アクティブパラメータ数12Bを実現し、より低い推論コストで優れたパフォーマンスを発揮します。画期的な3D回転位置エンコーディング（3D-RoPE）を導入し、空間デザインや視覚化を含むクリエイティブタスクに不可欠な3D空間関係の知覚・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、強化学習の各段階を経て最適化されたGLM-4.5Vは、画像、ビデオ、長文ドキュメントなど多様な視覚コンテンツを処理し、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。革新的な「思考モード」の切り替えにより、クリエイティブプロフェッショナルは迅速なクリエイティブフィードバックと深い分析的推論のどちらかを選択できます。
長所
- クリエイティブタスク向けの効率的な12BアクティブMoEアーキテクチャを持つ106Bパラメータ。
- 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。
- デザイン用途向けの3D-RoPEによる高度な3D空間推論。
短所
- 最大モデルサイズではより高い計算要件が必要。
- SiliconFlowでの出力トークンあたり$0.86/Mというプレミアム価格。
おすすめの理由
- 大規模なスケールと効率的なMoEアーキテクチャ、革新的な3D空間推論を組み合わせており、深い視覚的理解と柔軟な思考モードを必要とする複雑なクリエイティブタスクに最適です。
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinkingは、Zhipu AIと清華大学が共同でリリースしたオープンソースの視覚言語モデルで、革新的な「思考パラダイム」とカリキュラムサンプリングによる強化学習を特徴としています。わずか9Bのパラメータでありながら、72Bモデルに匹敵する性能を達成し、クリエイティブな問題解決、ビデオ理解、文書分析に優れ、4K画像や任意のアスペクト比をサポートしています。
GLM-4.1V-9B-Thinking：効率的なクリエイティブ推論の原動力
GLM-4.1V-9B-Thinkingは、その革新的な「思考パラダイム」とカリキュラムサンプリングによる高度な強化学習（RLCS）を通じて、クリエイティブなマルチモーダルAIに革命をもたらします。GLM-4-9B-0414を基盤とするこの9Bパラメータモデルは、その規模をはるかに超える性能を発揮し、18の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達成しています。このモデルは、STEM分野の問題解決、クリエイティブコンテンツのためのビデオ理解、クリエイティブブリーフのための長文ドキュメント分析など、多様なクリエイティブアプリケーションで優れています。任意のアスペクト比で4K解像度の画像を扱える能力は、高解像度のクリエイティブ作業に最適であり、思考パラダイムはより深い創造的推論と問題解決を可能にします。
長所
- 卓越した効率性：9Bパラメータで72Bレベルのパフォーマンス。
- 深い創造的推論のための革新的な「思考パラダイム」。
- クリエイティブ作業向けに任意のアスペクト比の4K画像を処理。
短所
- パラメータ数が少ないため、非常に複雑なクリエイティブタスクには限界がある可能性。
- 新しいモデルであり、実世界でのクリエイティブなテストがまだ少ない。
おすすめの理由
- 効率的な9BスケールでプレミアムなクリエイティブAI機能を提供し、革新的な思考パラダイムにより、深い視覚的推論を必要とする費用対効果の高いクリエイティブワークフローに最適です。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instructは、Qwenチームが開発した強力なマルチモーダルモデルで、テキスト、チャート、アイコン、グラフィック、レイアウトを含む視覚コンテンツの分析に優れています。推論とツール指示が可能な視覚エージェントとして機能し、強化学習によって数学的能力も強化されています。オブジェクトを正確に特定し、構造化された出力を生成するため、クリエイティブな文書処理やビジュアルデザイン分析に最適です。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：卓越したクリエイティブ視覚エージェント
Qwen2.5-VL-32B-Instructは、多才なクリエイティブマルチモーダルAIとして際立っており、一般的なオブジェクトの認識だけでなく、クリエイティブ作業に不可欠な複雑な視覚要素（テキスト、チャート、アイコン、グラフィック、レイアウト）の分析にも非常に長けています。このモデルは、クリエイティブコンテンツについて推論し、強化されたクリエイティブワークフローのために動的にツールを指示できるインテリジェントな視覚エージェントとして機能します。強化学習によって達成された強化された数学的および問題解決能力により、精密な分析を必要とするクリエイティブタスクで優れた性能を発揮します。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する能力は、複雑な視覚ドキュメントやデザインシステムを扱うクリエイティブプロフェッショナルにとって非常に価値があります。
長所
- テキスト、チャート、アイコン、グラフィック、レイアウトの高度な分析。
- ツール指示能力を持つ視覚エージェントとして機能。
- 強化学習による強化された数学的能力。
短所
- SiliconFlowで入出力ともに$0.27/Mトークンというバランスの取れた価格設定。
- 中規模のパラメータ数は、極めて複雑なクリエイティブタスクには限界がある可能性。
おすすめの理由
- 卓越したレイアウト分析能力を持つクリエイティブな視覚エージェントとして優れており、複雑な視覚ドキュメントやクリエイティブアセットの構造化された理解を必要とするデザインワークフローに最適です。
クリエイティブマルチモーダルAIモデル比較
この表では、2025年のクリエイティブタスクをリードするマルチモーダルモデルを比較します。各モデルは独自のクリエイティブな強みを持っています。GLM-4.5Vは高度な3D推論によるプレミアムなクリエイティブ能力を、GLM-4.1V-9B-Thinkingは革新的な思考パラダイムによる卓越した効率性を、そしてQwen2.5-VL-32B-Instructは優れたレイアウト分析能力を持つクリエイティブな視覚エージェントとして優れています。この並列比較は、あなたの特定のクリエイティブワークフローと予算要件に適したマルチモーダルAIを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発者 | サブタイプ | SiliconFlow価格 | クリエイティブな強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | 視覚言語モデル | $0.86/M 出力トークン | クリエイティブデザインのための高度な3D空間推論 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | 視覚言語モデル | $0.14/M 出力トークン | 思考パラダイムによる効率的なクリエイティブ推論 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | 視覚言語モデル | $0.27/M トークン | レイアウト分析能力を持つクリエイティブ視覚エージェント |
よくある質問
2025年のクリエイティブなマルチモーダルAIのトップ3は、GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking、そしてQwen2.5-VL-32B-Instructです。各モデルは、その卓越したクリエイティブ能力、視覚的推論への革新的なアプローチ、そして画像、ビデオ、ドキュメントを含む複雑なクリエイティブワークフローを処理する独自の強みに基づいて選ばれました。
私たちの分析によると、クリエイティブなニーズごとに異なるリーダーが存在します。GLM-4.5Vは、その高度な推論能力により、複雑な3Dデザインや空間的なクリエイティブ作業で優れています。GLM-4.1V-9B-Thinkingは、深い視覚分析と4K画像処理を必要とする費用対効果の高いクリエイティブワークフローに最適です。Qwen2.5-VL-32B-Instructは、複雑なレイアウト、ドキュメント、構造化されたクリエイティブコンテンツ分析を扱うクリエイティブプロフェッショナルに理想的です。