エンタープライズAI向けマルチモーダルモデルとは？
エンタープライズAI向けマルチモーダルモデルとは、テキスト、画像、動画、文書を同時に処理・理解できる高度な視覚言語モデル（VLM）です。これらの洗練されたAIシステムは、自然言語処理とコンピュータビジョンを組み合わせ、財務報告書やグラフから製品カタログ、技術文書に至るまで、複雑なビジネスデータを分析します。エンタープライズ向けマルチモーダルモデルにより、組織は視覚的な文書処理の自動化、視覚理解による顧客サービスの向上、高度なデータ分析の実行、そして複数のデータタイプにまたがって推論できるインテリジェントなアプリケーションの構築が可能になり、企業が競争優位性のためにAIを活用する方法に革命をもたらします。
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、総パラメータ数106B、アクティブパラメータ数12Bを特徴とするMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用しています。フラッグシップのテキストモデルGLM-4.5-Airを基盤とし、空間推論を強化するために3D回転位置エンコーディング（3D-RoPE）を導入しています。このモデルは、画像、動画、長文の文書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性能を達成し、効率と深い推論のバランスを取るための柔軟な「思考モード」を備えています。
GLM-4.5V：エンタープライズグレードのマルチモーダルインテリジェンス
GLM-4.5Vは、MoE技術によりわずか12Bのアクティブパラメータを利用する洗練された106Bパラメータアーキテクチャで、エンタープライズ向けマルチモーダルAIの最先端を代表します。この革新的なアプローチは、より低い推論コストで優れた性能を提供し、エンタープライズ展開に最適です。モデルの3D-RoPE技術は空間関係の理解を大幅に向上させ、その「思考モード」により、企業は特定のビジネスニーズに基づいて迅速な応答と深い分析的推論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性能。
- 総パラメータ数106B/アクティブパラメータ数12Bのコスト効率の高いMoEアーキテクチャ。
- 3D-RoPE技術による高度な3D空間推論。
短所
- フルモデル展開にはより高い計算要件が必要。
- 高度に専門化されたエンタープライズユースケース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
- コスト効率の高いアーキテクチャでエンタープライズグレードのマルチモーダルインテリジェンスを提供し、大規模なビジネスアプリケーションで高度なAIを利用可能にするため。
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パラメータモデルは、革新的な「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）を活用して複雑な推論能力を強化しています。コンパクトなサイズにもかかわらず、はるかに大規模な72Bモデルに匹敵する性能を達成し、STEM問題解決、動画理解、4K解像度画像に対応した長文文書処理に優れています。
GLM-4.1V-9B-Thinking：エンタープライズ推論のためのコンパクトな実力派
GLM-4.1V-9B-Thinkingは、コンパクトな9Bパラメータモデルで高度な推論を可能にする画期的な「思考パラダイム」により、エンタープライズAIに革命をもたらします。このオープンソースソリューションは、大規模な計算オーバーヘッドなしに強力なマルチモーダル機能を求める企業に卓越した価値を提供します。モデルのRLCSトレーニングアプローチと4K解像度画像への対応能力は、高品質な視覚コンテンツ、技術文書、複雑な分析タスクを処理する企業に最適です。
長所
- 72Bモデルに匹敵する卓越した性能対サイズ比。
- 推論を強化する革新的な「思考パラダイム」。
- 高品質なエンタープライズコンテンツに対応する4K解像度サポート。
短所
- パラメータ数が少ないため、極めて複雑なタスクには限界がある場合がある。
- オープンソースモデルのため、より多くの統合努力が必要な場合がある。
おすすめの理由
- スマートなアーキテクチャとトレーニングが、中規模企業に最適なコスト効果の高い展開可能なパッケージで、エンタープライズグレードのマルチモーダルインテリジェンスを提供できることを証明しているため。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instructは、Qwenチームによる洗練されたマルチモーダル大規模言語モデルで、包括的な視覚理解とインタラクションのために設計されています。このモデルは、画像内のテキスト、グラフ、アイコン、グラフィック、レイアウトの分析に優れ、コンピュータやスマートフォンの使用が可能な視覚エージェントとして機能します。強化学習によって強化された数学的および問題解決能力により、オブジェクトを正確に特定し、請求書や表などのビジネス文書に対して構造化された出力を生成します。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：エンタープライズ自動化のための視覚エージェント
Qwen2.5-VL-32B-Instructは、複雑なビジネスインターフェースを理解し、対話できる究極の視覚エージェントとして、エンタープライズ自動化において際立っています。グラフの分析、請求書の処理、表からの構造化データ抽出、さらにはコンピュータインターフェースの操作まで可能なその能力は、エンタープライズワークフローの自動化にとって非常に価値があります。モデルの131Kコンテキスト長は広範な文書の処理を可能にし、強化学習による最適化は、応答がビジネス要件と人間の好みに合致することを保証します。
長所
- インターフェース操作のための高度な視覚エージェント機能。
- ビジネス文書からの優れた構造化データ抽出。
- 広範なエンタープライズコンテンツを処理するための131Kコンテキスト長。
短所
- 中規模モデルのため、より小さな代替モデルよりも推論時間がかかる場合がある。
- 特定のエンタープライズワークフローには、専門機能のカスタマイズが必要な場合がある。
おすすめの理由
- エンタープライズの文書処理とインターフェース自動化を変革し、包括的な視覚理解と対話能力を求める企業にとって完璧な選択肢となるため。
エンタープライズ向けマルチモーダルAIモデル比較
この包括的な比較では、2025年のエンタープライズAIアプリケーション向けの主要なマルチモーダルモデルを分析します。GLM-4.5VはMoEの効率性で究極の性能を提供し、GLM-4.1V-9B-Thinkingはコンパクトなパッケージで卓越した推論能力を提供し、Qwen2.5-VL-32B-Instructはビジネス自動化のための視覚エージェントとして優れています。この詳細な比較は、企業が特定のAI要件、予算制約、展開シナリオに基づいて最適な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 | エンタープライズでの強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | 視覚言語モデル | $0.14-$0.86/M Tokens | 最先端のMoEアーキテクチャ |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM/Zhipu AI | 視覚言語モデル | $0.035-$0.14/M Tokens | 思考パラダイムを持つコンパクトな実力派 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen Team | 視覚言語モデル | $0.27/M Tokens | 自動化のための視覚エージェント |
よくある質問
2025年向けの当社のトップ3エンタープライズマルチモーダルモデルは、GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking、およびQwen2.5-VL-32B-Instructです。各モデルは、エンタープライズ環境での卓越した性能に基づいて選ばれ、コスト効率の高い推論、視覚的な文書処理、ビジネスワークフローの自動化などの分野で独自の強みを提供します。
最高の性能と複雑な推論タスクには、高度なMoEアーキテクチャと「思考モード」を備えたGLM-4.5Vが理想的です。強力な推論能力を必要とするコスト意識の高い企業には、GLM-4.1V-9B-Thinkingが卓越した価値を提供します。文書処理、請求書分析、インターフェース自動化には、包括的な視覚エージェントとしてQwen2.5-VL-32B-Instructが優れています。