文書分析のためのマルチモーダルモデルとは？
文書分析のためのマルチモーダルモデルは、自然言語処理とコンピュータビジョンを組み合わせて複雑な文書を理解・分析する、特化した視覚言語モデル（VLM）です。これらのモデルは、文書内のテキスト、グラフ、表、図、レイアウトなど多様な視覚コンテンツを処理し、構造化された情報を抽出して知的な洞察を提供します。請求書処理、フォーム理解、グラフ分析、視覚的な文書を実行可能なデータに変換するなどのタスクに優れており、文書ワークフローを自動化し、情報抽出能力を向上させたい企業にとって不可欠なツールとなっています。
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、106Bの総パラメータと12Bのアクティブパラメータを持つ混合エキスパート（MoE）アーキテクチャを特徴としています。このモデルは、長文の文書を含む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達成しています。革新的な3D回転位置エンコーディング（3D-RoPE）と、柔軟な推論アプローチを可能にする「思考モード」スイッチを備えています。
GLM-4.5V：プレミアム文書分析の強力なエンジン
GLM-4.5Vは、106BパラメータのMoEアーキテクチャにより、より低い推論コストで優れたパフォーマンスを提供する、文書分析の最先端を代表するモデルです。複雑な文書、画像、動画、長文コンテンツを非常に高い精度で処理します。その革新的な3D-RoPEは空間関係の理解を向上させ、これは文書のレイアウト分析に不可欠です。柔軟な「思考モード」により、ユーザーは速度と深い推論のバランスを取ることができ、迅速な文書処理と詳細な理解を必要とする複雑な分析タスクの両方に最適です。
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。
- MoEアーキテクチャによる優れた効率性とコスト効果。
- 複雑なレイアウトに対応する高度な3D空間関係理解。
短所
- 高度な機能による高めの出力価格。
- 大規模なモデルサイズのため、かなりの計算リソースが必要になる場合がある。
おすすめの理由
- 柔軟な推論モードを備えた比類のない文書分析能力を提供し、エンタープライズレベルの文書処理ワークフローに最適です。
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinkingは、Zhipu AIと清華大学のKEGラボ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す。この9Bパラメータのモデルは、強化学習を用いた「思考パラダイム」を導入し、はるかに大規模な72Bモデルに匹敵するパフォーマンスを達成しています。長文の文書理解に優れ、任意のアスペクト比で最大4K解像度の画像を処理できます。
GLM-4.1V-9B-Thinking：効率的な文書推論のチャンピオン
GLM-4.1V-9B-Thinkingは、コンパクトな9Bパラメータのパッケージで卓越したパフォーマンスを提供することにより、文書分析に革命をもたらします。カリキュラムサンプリング付き強化学習（RLCS）によって強化されたモデルの革新的な「思考パラダイム」は、複雑な文書に対する高度な推論を可能にします。その小さなサイズにもかかわらず、18のベンチマークで大規模な72Bモデルに匹敵するか、それを上回る性能を示し、長文の文書理解、STEM問題解決、および柔軟なアスペクト比で最大4Kまでの高解像度文書処理に最適です。
長所
- 72B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比。
- 複雑な文書推論のための高度な「思考パラダイム」。
- 任意のアスペクト比で4K解像度の文書をサポート。
短所
- プレミアムな代替モデルよりもパラメータ数が少ない。
- 非常に専門的な文書タイプにはファインチューニングが必要な場合がある。
おすすめの理由
- 革新的な思考パラダイムを通じて、はるかに大規模なモデルに匹敵する卓越した文書分析パフォーマンスを、コンパクトでコスト効果の高いパッケージで提供します。
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、グラフィックス、レイアウトの分析に高い能力を発揮します。ツール推論能力を持つ視覚エージェントとして機能し、オブジェクトを正確に特定し、請求書や表の構造化出力を生成でき、強化学習によって数学的および問題解決能力が強化されています。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：構造化文書処理のエキスパート
Qwen2.5-VL-32B-Instructは、テキスト認識、グラフ解釈、レイアウト理解において卓越した能力を持つ、包括的な文書分析に特化しています。このモデルは、請求書や表のような複雑な文書から構造化された出力を生成することに優れており、ビジネスプロセスの自動化に非常に価値があります。強化学習によって強化され、優れた数学的推論と問題解決能力を提供し、その視覚エージェント機能は動的なツール操作と文書内の正確なオブジェクト特定を可能にします。
長所
- 請求書や表の構造化出力生成に優れている。
- 高度なグラフ、アイコン、グラフィックス分析能力。
- ツール推論を備えた視覚エージェント機能。
短所
- 一部の代替モデルと比較してコンテキスト長が短い。
- 入力と出力の価格が同じであるため、読み取り中心のタスクではコスト効果が低い場合がある。
おすすめの理由
- 複雑な視覚的文書を構造化された実行可能なデータに変換することに優れており、ビジネスオートメーションや文書処理ワークフローに最適です。
文書分析モデルの比較
この表では、2025年の主要な文書分析用マルチモーダルモデルを比較します。それぞれが複雑な視覚的文書を処理するための独自の強みを持っています。GLM-4.5Vは柔軟な推論モードを備えたプレミアムな機能を提供し、GLM-4.1V-9B-Thinkingは卓越した効率と思考パラダイムを提供し、Qwen2.5-VL-32B-Instructは構造化出力の生成に特化しています。この比較は、あなたの文書分析の要件と予算に適したモデル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 | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | 視覚言語モデル | $0.14-$0.86/M Tokens | プレミアムなマルチモーダル性能 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | 視覚言語モデル | $0.035-$0.14/M Tokens | 効率的な思考パラダイム |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | 視覚言語モデル | $0.27/M Tokens | 構造化出力の生成 |
よくある質問
2025年の文書分析におけるトップ3は、GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking、およびQwen2.5-VL-32B-Instructです。各モデルは、プレミアムなマルチモーダル性能から効率的な推論、構造化出力の生成まで、文書処理のさまざまな側面で優れていました。
GLM-4.5Vは、柔軟な推論を必要とする包括的で高精度な文書分析に最適です。GLM-4.1V-9B-Thinkingは、高度な思考能力を備えたコスト効果の高い長文文書処理に優れています。Qwen2.5-VL-32B-Instructは、正確なデータ抽出を必要とする請求書、表、フォームからの構造化出力生成に理想的です。