オープンソース・マルチモーダルモデルとは？
オープンソース・マルチモーダルモデルは、テキスト、画像、動画、文書など、複数の種類のデータを同時に処理・理解できる高度なAIシステムです。これらの視覚言語モデル（VLM）は、自然言語処理とコンピュータビジョンを組み合わせ、異なるモダリティにまたがる複雑な推論タスクを実行します。これにより、開発者や研究者は、視覚コンテンツの分析、空間関係の理解、長文文書の処理、視覚エージェントとしての活動が可能なアプリケーションを構築できます。この技術は、強力なマルチモーダルAI機能へのアクセスを民主化し、科学研究から商業応用まで、さまざまな分野での革新と協力を促進します。
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のフラッグシップモデルGLM-4.5-Airを基盤としています。エキスパート混合（MoE）アーキテクチャを採用し、より低い推論コストで優れたパフォーマンスを実現します。このモデルは3D回転位置エンコーディング（3D-RoPE）を導入し、3D空間関係の認識および推論能力を大幅に向上させ、41の公開マルチモーダルベンチマークで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：最先端のマルチモーダル推論
GLM-4.5Vは、革新的なMoEアーキテクチャと3D-RoPE技術により、視覚言語モデルの最先端を代表します。事前学習、教師ありファインチューニング、強化学習の各段階での最適化を通じて、画像、動画、長文文書など多様な視覚コンテンツの処理に優れています。「思考モード」の切り替えにより、ユーザーは迅速な応答と深い推論のバランスを取ることができ、効率重視のアプリケーションと分析重視のアプリケーションの両方に対応できる汎用性を備えています。66Kのコンテキスト長と41のベンチマークでの優れたパフォーマンスにより、オープンソース・マルチモーダルAIの標準を確立しています。
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。
- 空間推論を強化する革新的な3D-RoPE。
- 12Bのアクティブパラメータを持つ効率的なMoEアーキテクチャ。
短所
- 総パラメータ数が106Bであるため、より高い計算要件が必要。
- 小規模モデルと比較して推論コストが高い。
おすすめの理由
- 最先端のMoEアーキテクチャと3D空間推論能力を組み合わせ、その革新的な設計により効率を維持しながら、多様なマルチモーダルタスクで比類のないパフォーマンスを発揮します。
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。GLM-4-9B-0414を基盤とし、「思考パラダイム」を導入し、カリキュラムサンプリング付き強化学習（RLCS）を活用しています。9Bパラメータのモデルとして、はるかに大規模な72Bモデルに匹敵する最先端のパフォーマンスを達成し、STEM問題解決、動画理解、4K画像解像度をサポートする長文文書分析に優れています。
GLM-4.1V-9B-Thinking：効率的なマルチモーダル推論
GLM-4.1V-9B-Thinkingは、革新的なトレーニングアプローチにより、小規模なモデルでも卓越したパフォーマンスを達成できることを示しています。その「思考パラダイム」とRLCS手法により、4倍のサイズのモデルと競合することが可能となり、リソースに制約のあるデプロイメントにおいて非常に効率的です。このモデルは、複雑なSTEM問題、動画分析、文書理解など多様なタスクを処理し、任意のアスペクト比を持つ4K画像をサポートします。66Kのコンテキスト長とSiliconFlowでの競争力のある価格設定により、能力と効率の優れたバランスを提供します。
長所
- わずか9Bのパラメータで72Bモデルのパフォーマンスに匹敵。
- 推論を強化する革新的な「思考パラダイム」。
- 優れたSTEM問題解決能力。
短所
- パラメータ数が少ないため、一部の複雑なタスクには限界がある可能性。
- 最適な結果を得るために、より高度なプロンプトが必要になる場合がある。
おすすめの理由
- 革新的なトレーニング手法が、小規模モデルをその規模以上に強力にし、計算コストの数分の一で卓越したマルチモーダル推論を実現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高い能力を発揮します。推論を行い、動的にツールを指示できる視覚エージェントとして機能し、コンピュータやスマートフォンの操作が可能です。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：高度な視覚エージェント
Qwen2.5-VL-32B-Instructは、高度な推論とツールの指示が可能な視覚エージェントとして優れています。標準的な画像認識を超え、請求書、表、複雑な文書からの構造化データ抽出に特化しています。コンピュータやスマートフォンのインターフェースエージェントとして機能する能力は、正確なオブジェクト特定やレイアウト分析と相まって、自動化や生産性向上のアプリケーションに最適です。131Kのコンテキスト長と強化学習による強化された数学的能力により、実用的なマルチモーダルAIアプリケーションにおける大きな進歩を代表しています。
長所
- ツール指示のための高度な視覚エージェント機能。
- 文書からの優れた構造化データ抽出。
- コンピュータやスマートフォンのインターフェース自動化が可能。
短所
- 中規模のパラメータ数は、一部の複雑な推論には限界がある可能性。
- SiliconFlowでのバランスの取れた価格設定は、計算需要を反映している。
おすすめの理由
- マルチモーダルAIを受動的な分析から能動的なエージェント機能へと変革し、AIと実用的なアプリケーションとの間のギャップを埋める自動化と構造化データ処理を可能にします。
マルチモーダルAIモデルの比較
この表では、2025年の主要なオープンソース・マルチモーダルモデルを比較します。それぞれが独自の強みを持っています。GLM-4.5Vは高度な3D推論による最先端のパフォーマンスを提供し、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提供し、Qwen2.5-VL-32B-Instructは実用的なアプリケーション向けの視覚エージェントとして優れています。この比較は、特定のマルチモーダルAIのニーズ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 | zai | 視覚言語モデル | 入力$0.14 / 出力$0.86 (Mトークンあたり) | 最先端の3D推論 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | 視覚言語モデル | 入力$0.035 / 出力$0.14 (Mトークンあたり) | 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トークンあたり) | 高度な視覚エージェント |
よくある質問
2025年のトップ3は、GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking、そしてQwen2.5-VL-32B-Instructです。これらの各モデルは、マルチモーダル推論、視覚理解、実用的なエージェントアプリケーションにおける課題解決への革新性、パフォーマンス、独自のアプローチで際立っていました。
最高のパフォーマンスと3D推論を求めるなら、最先端のベンチマーク結果を持つGLM-4.5Vが最良の選択です。強力な推論能力を備えたコスト効率の高いデプロイメントには、GLM-4.1V-9B-Thinkingが卓越した価値を提供します。視覚エージェントアプリケーションや構造化データ抽出には、Qwen2.5-VL-32B-Instructが最も実用的な機能を提供します。