ドキュメントスクリーニング用オープンソースLLMとは？
ドキュメントスクリーニング用オープンソースLLMは、テキストドキュメント、PDF、スキャン画像、テーブル、チャート、フォームなど、さまざまなドキュメント形式を分析、理解し、情報を抽出するために設計された特殊な大規模言語モデルです。これらのビジョン言語モデルは、高度な自然言語処理と光学文字認識（OCR）および視覚理解機能を組み合わせて、複雑なドキュメントレイアウトを処理し、構造化データを抽出し、主要な情報を特定し、ドキュメントレビューワークフローを自動化します。これにより、開発者や組織は、請求書処理、契約分析、フォーム抽出、コンプライアンススクリーニング、自動ドキュメント分類などのタスクを前例のない精度と効率で処理できるインテリジェントなドキュメント処理システムを構築できます。
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（VLM）で、合計106Bのパラメータと12Bのアクティブパラメータを持つMixture-of-Expertsアーキテクチャに基づいて構築されています。このモデルは、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、3D-RoPEなどの革新により、その知覚および推論能力が大幅に向上しています。「思考モード」スイッチを備え、柔軟な応答を可能にし、41の公開マルチモーダルベンチマークにおいて、その規模のオープンソースモデルの中で最先端のパフォーマンスを達成しています。
GLM-4.5V：高度なマルチモーダルドキュメント理解
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（VLM）です。このモデルは、合計106Bのパラメータと12Bのアクティブパラメータを持つ主力テキストモデルGLM-4.5-Airに基づいて構築されており、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを利用して、より低い推論コストで優れたパフォーマンスを実現しています。技術的には、GLM-4.5VはGLM-4.1V-Thinkingの系統を受け継ぎ、3D回転位置エンコーディング（3D-RoPE）などの革新を導入し、3D空間関係に対する知覚および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、強化学習の各フェーズでの最適化を通じて、このモデルは画像、ビデオ、長文ドキュメントなどの多様な視覚コンテンツを処理でき、41の公開マルチモーダルベンチマークにおいて、その規模のオープンソースモデルの中で最先端のパフォーマンスを達成しています。さらに、このモデルは「思考モード」スイッチを備えており、ユーザーは迅速な応答と深い推論を柔軟に選択して、効率と効果のバランスを取ることができます。SiliconFlowでの料金は、出力トークン100万あたり0.86ドル、入力トークン100万あたり0.14ドルです。
長所
- 66Kのコンテキスト長による優れた長文ドキュメント理解能力。
- 革新的な3D-RoPEが空間関係の知覚を向上。
- 思考モードにより、複雑なドキュメント分析のための深い推論が可能。
短所
- 一部の新しいモデルと比較してコンテキストウィンドウが小さい。
- 思考モードの最適化には専門知識が必要な場合がある。
おすすめの理由
- 強力なドキュメント理解と柔軟な推論モードを組み合わせているため、速度と深い分析の両方を必要とする複雑なドキュメントスクリーニングタスクに最適です。
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL-72B-Instructは、Qwen2.5シリーズのビジョン言語モデルで、72Bのパラメータと131Kのコンテキスト長を持ちます。一般的なオブジェクトを認識しながら、画像内のテキスト、チャート、レイアウトを分析する優れた視覚理解能力を発揮します。このモデルは、推論し、ツールを動的に指示できる視覚エージェントとして機能し、1時間以上のビデオを理解し、画像内のオブジェクトを正確に特定し、請求書やフォームなどのスキャンデータに対する構造化出力をサポートします。
Qwen2.5-VL-72B-Instruct：包括的なドキュメント処理の強力なモデル
Qwen2.5-VLは、Qwen2.5シリーズのビジョン言語モデルであり、いくつかの点で大幅な強化が示されています。一般的なオブジェクトを認識しながら、画像内のテキスト、チャート、レイアウトを分析する強力な視覚理解能力を持ちます。推論し、ツールを動的に指示できる視覚エージェントとして機能します。1時間以上のビデオを理解し、主要なイベントを捉えることができます。バウンディングボックスやポイントを生成することで、画像内のオブジェクトを正確に特定します。そして、請求書やフォームなどのスキャンデータに対する構造化出力をサポートします。このモデルは、画像、ビデオ、エージェントタスクを含むさまざまなベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮します。72Bのパラメータと131Kのコンテキスト長により、包括的なドキュメント理解および抽出能力を提供します。SiliconFlowでの料金は、出力トークン100万あたり0.59ドル、入力トークン100万あたり0.59ドルです。
長所
- 131Kの大きなコンテキストウィンドウで広範なドキュメントを処理。
- ドキュメント内のテキスト、チャート、レイアウトの優れた分析。
- 請求書、フォーム、テーブルの構造化出力サポート。
短所
- 72Bのパラメータのため、より高い計算要件。
- 小規模モデルと比較して高価な料金。
おすすめの理由
- 複雑なドキュメントから構造化データを抽出するのに優れており、包括的な視覚理解をサポートするため、エンタープライズ規模のドキュメントスクリーニングアプリケーションに最適です。
DeepSeek-VL2
DeepSeek-VL2は、合計27Bのパラメータとわずか4.5Bのアクティブパラメータを持つ混合エキスパート（MoE）ビジョン言語モデルで、優れた効率のためにスパース活性化MoEアーキテクチャを採用しています。このモデルは、視覚的質問応答、光学文字認識、ドキュメント/テーブル/チャート理解、視覚的グラウンディングに優れています。同等のモデルよりも少ないアクティブパラメータで、競争力のある、または最先端のパフォーマンスを発揮し、ドキュメントスクリーニングアプリケーションにおいて非常に費用対効果が高いです。
DeepSeek-VL2：効率的なドキュメントインテリジェンス
DeepSeek-VL2は、DeepSeekMoE-27Bに基づいて開発された混合エキスパート（MoE）ビジョン言語モデルで、スパース活性化MoEアーキテクチャを採用し、わずか4.5Bのアクティブパラメータで優れたパフォーマンスを実現しています。このモデルは、視覚的質問応答、光学文字認識、ドキュメント/テーブル/チャート理解、視覚的グラウンディングなど、さまざまなタスクに優れています。既存のオープンソースの密なモデルやMoEベースのモデルと比較して、同じまたはより少ないアクティブパラメータで、競争力のある、または最先端のパフォーマンスを発揮します。これにより、OCR精度とドキュメント構造理解が重要となるドキュメントスクリーニングタスクにおいて、非常に効率的です。このモデルの効率的なアーキテクチャは、多様なドキュメントタイプで高い精度を維持しながら、より速い推論時間を可能にします。SiliconFlowでの料金は、出力トークン100万あたり0.15ドル、入力トークン100万あたり0.15ドルです。
長所
- アクティブパラメータがわずか4.5Bで非常に効率的。
- 優れたOCRとドキュメント理解能力。
- 優れたドキュメント、テーブル、チャートの理解。
短所
- 4Kの小さなコンテキストウィンドウは長文ドキュメント処理を制限する。
- 非常に複雑な複数ページのドキュメントを効果的に処理できない場合がある。
おすすめの理由
- 計算コストを大幅に削減しながら、優れたOCRとドキュメント理解パフォーマンスを提供するため、大量のドキュメントスクリーニングアプリケーションに理想的な選択肢です。
ドキュメントスクリーニングLLM比較
この表では、2025年の主要なオープンソースLLMをドキュメントスクリーニング用に比較します。それぞれに独自の強みがあります。GLM-4.5Vは、深いドキュメント分析のための柔軟な思考モードを提供し、Qwen2.5-VL-72B-Instructは、最大のコンテキストウィンドウで包括的な構造化データ抽出を提供し、DeepSeek-VL2は、驚くべき効率で優れたOCRとドキュメント理解を提供します。この並列比較は、特定のドキュメントスクリーニングニーズに合った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料金 | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | ビジョン言語モデル | 100万トークンあたり$0.86/$0.14 | 複雑な分析のための思考モード |
| 2 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | ビジョン言語モデル | 100万トークンあたり$0.59/$0.59 | 131Kコンテキストと構造化出力 |
| 3 | DeepSeek-VL2 | deepseek-ai | ビジョン言語モデル | 100万トークンあたり$0.15/$0.15 | 優れたOCR効率 |
よくある質問
2025年のドキュメントスクリーニングのトップ3に選ばれたのは、GLM-4.5V、Qwen2.5-VL-72B-Instruct、およびDeepSeek-VL2です。これらのビジョン言語モデルはそれぞれ、優れたドキュメント理解能力、OCRパフォーマンス、請求書、フォーム、テーブル、チャートなどの複雑なドキュメント形式から構造化情報を抽出する能力で際立っていました。
深い推論とコンテキスト理解を必要とする複雑なドキュメント分析には、思考モードを備えたGLM-4.5Vが理想的です。請求書、フォーム、テーブルからの構造化データ抽出を伴うエンタープライズ規模のドキュメント処理には、131Kのコンテキストウィンドウを備えたQwen2.5-VL-72B-Instructが最良の選択です。OCR精度が重要となる大量で費用対効果の高いドキュメントスクリーニングには、DeepSeek-VL2が、そのスパースMoEアーキテクチャとSiliconFlowでの競争力のある料金設定により、パフォーマンスと効率の最高のバランスを提供します。