マルチモーダルタスク向けオープンソースAIモデルとは？
マルチモーダルタスク向けオープンソースAIモデルは、テキスト、画像、ビデオ、ドキュメントなど、複数の種類の入力を同時に処理し理解できる高度なビジョン言語モデル（VLM）です。これらの洗練されたモデルは、自然言語処理とコンピュータービジョンを組み合わせて、異なるモダリティ間で複雑な推論、分析、生成を実行します。これらは、ドキュメント理解や視覚的質問応答から3D空間推論、インタラクティブAIエージェントに至るまで幅広いアプリケーションを可能にし、研究者、開発者、世界中の企業に最先端のマルチモーダルAI機能へのアクセスを民主化します。
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、フラッグシップモデルであるGLM-4.5-Airをベースに、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備えています。Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを利用することで、より低い推論コストで優れた性能を実現します。このモデルは、3D空間推論を強化するための3D回転位置エンコーディング（3D-RoPE）を導入し、画像、ビデオ、長文ドキュメントにわたる迅速な応答と深い推論のバランスを取るための「思考モード」スイッチを備えています。
GLM-4.5V：最先端のマルチモーダル推論
GLM-4.5Vは、革新的なMoEアーキテクチャを通じて、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する、オープンソースマルチモーダルAIの頂点を表しています。この最新世代のVLMは、画像、ビデオ、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性能を達成しています。その画期的な3D-RoPEテクノロジーは、3D空間関係の知覚と推論を大幅に強化し、柔軟な「思考モード」により、ユーザーは速度と分析深度の間で最適化を行うことができます。
長所
- 41のマルチモーダルベンチマークで最先端の性能。
- 優れた3D空間推論のための革新的な3D-RoPE。
- MoEアーキテクチャは、大規模での優れた効率性を提供。
短所
- 1060億パラメータのため、より高い計算要件。
- より小さなモデルと比較して、より複雑なデプロイメント。
私たちが気に入っている理由
- 画期的な3D空間推論と多様なアプリケーションに対応する柔軟な思考モードにより、マルチモーダルAIの新たな基準を確立しています。
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す。GLM-4-9B-0414をベースに、カリキュラムサンプリングによる強化学習（RLCS）を用いた「思考パラダイム」を導入しています。わずか90億のパラメータであるにもかかわらず、はるかに大きな720億のモデルに匹敵する性能を達成し、STEM問題解決、ビデオ理解、長文ドキュメント分析において優れており、4K画像解像度をサポートしています。
GLM-4.1V-9B-Thinking：複雑な推論のためのコンパクトな強力モデル
GLM-4.1V-9B-Thinkingは、パラメータ効率が性能を損なわないことを示しています。この90億パラメータモデルは、革新的な「思考パラダイム」とRLCSトレーニング手法により、はるかに大きな代替モデルに匹敵します。STEM問題解決、ビデオ理解、長文ドキュメント理解を含む多様なマルチモーダルタスクで優れており、任意の縦横比の4K高解像度画像をサポートしています。このモデルは、計算コストのごく一部で最先端のマルチモーダル推論を達成する画期的な進歩を表しています。
長所
- 720億パラメータモデルに匹敵する卓越した性能。
- 革新的な「思考パラダイム」が推論能力を向上。
- 任意の縦横比の4K画像解像度をサポート。
短所
- モデルサイズが小さいため、一部の複雑な推論タスクが制限される可能性。
- より大きな代替モデルと比較して、コンテキスト長が短い。
私たちが気に入っている理由
- スマートなアーキテクチャとトレーニングが、リソースを意識したデプロイメントに最適なコンパクトで効率的なパッケージで、世界クラスのマルチモーダル性能を提供できることを証明しています。
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、チャート、アイコン、グラフィック、レイアウトの分析に優れています。推論とツール指示が可能な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をサポートします。このモデルは、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し、強化学習と人間の好みのアライメントを通じて数学的能力を強化しています。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：多機能ビジュアルエージェント
Qwen2.5-VL-32B-Instructは、実用的なアプリケーション向けに設計された包括的なマルチモーダルソリューションとして際立っています。標準的なオブジェクト認識を超えて、ドキュメント分析、チャート解釈、複雑な視覚コンテンツからの構造化データ抽出に優れています。そのビジュアルエージェント機能は、動的なツール使用とインタラクティブなコンピューティングタスクを可能にし、強化学習による数学的推論の強化は、分析ワークフローに最適です。131Kのコンテキスト長と人間とアラインされた応答により、AI機能と現実世界での使いやすさの間のギャップを埋めます。
長所
- 優れたドキュメント分析と構造化データ抽出。
- インタラクティブなコンピューティングタスクのためのビジュアルエージェント機能。
- 長文ドキュメント処理のための131Kのコンテキスト長。
短所
- 中程度のパラメータ数は、一部の特殊なタスクを制限する可能性。
- より小さな効率的なモデルと比較して、価格が高い。
私たちが気に入っている理由
- ドキュメント分析、構造化データ抽出、インタラクティブなコンピューティングタスクを人間とアラインされた応答でシームレスに処理する実用的なビジュアルエージェントとして優れています。
マルチモーダルAIモデル比較
この包括的な比較では、2025年の主要なオープンソースマルチモーダルAIモデルを分析します。各モデルは、ビジョン言語タスクの異なる側面に合わせて最適化されています。GLM-4.5Vは革新的な3D推論で最先端の性能を提供し、GLM-4.1V-9B-Thinkingは能力を犠牲にすることなく卓越した効率性を提供し、Qwen2.5-VL-32B-Instructは実用的なアプリケーションとドキュメント分析に優れています。この並列比較は、特定のマルチモーダルAI要件に最適なモデルを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発元 | サブタイプ | 価格 (SiliconFlow) | 主要な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | ビジョン言語モデル | $0.14-$0.86/M Tokens | 3D空間推論と思考モード |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | ビジョン言語モデル | $0.035-$0.14/M Tokens | 720億モデルに匹敵する効率的な性能 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen Team | ビジョン言語モデル | $0.27/M Tokens | ビジュアルエージェントとドキュメント分析 |
よくある質問
2025年の当社のトップ3は、GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking、およびQwen2.5-VL-32B-Instructです。各モデルはマルチモーダルAIの異なる側面で優れています。GLM-4.5Vは最先端の性能と3D推論、GLM-4.1V-9B-Thinkingは効率性とコンパクトな卓越性、Qwen2.5-VL-32B-Instructは実用的なビジュアルエージェント機能に優れています。
最先端の研究や3D空間タスクにはGLM-4.5Vが最適です。強力な推論を必要とするリソース効率の高いデプロイメントにはGLM-4.1V-9B-Thinkingが理想的です。ドキュメント分析、チャート解釈、構造化データ抽出を含むビジネスアプリケーションには、Qwen2.5-VL-32B-Instructが最高の実際的な性能を提供します。