ドキュメント＋画像Q&Aのための小型モデルとは？
ドキュメントおよび画像Q&Aのための小型モデルは、ドキュメント、チャート、図、画像などの視覚コンテンツを理解し、質問に答えることに特化したコンパクトなビジョン言語モデルです。これらの効率的なモデルは、視覚理解と自然言語処理を組み合わせて、情報を抽出し、レイアウトを分析し、画像内のテキストを解釈し、ユーザーのクエリに正確な回答を提供します。7Bから9Bのパラメータ数を持つこれらのモデルは、パフォーマンスとリソース効率の最適なバランスを提供し、リソースが限られた環境での展開に理想的でありながら、ドキュメント理解、視覚的質問応答、およびインテリジェントな情報抽出のための強力なマルチモーダル推論能力を提供します。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VLは、強力な視覚理解能力を備えたQwenシリーズの新しいメンバーです。画像内のテキスト、チャート、レイアウトを分析し、長時間のビデオを理解し、イベントを捉えることができます。推論、ツールの操作、マルチフォーマットオブジェクトのローカライズのサポート、構造化された出力の生成が可能です。このモデルは、ビデオ理解における動的解像度とフレームレートのトレーニング用に最適化されており、視覚エンコーダの効率が向上しています。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct: ドキュメントのための強力な視覚理解
Qwen2.5-VL-7B-Instructは、Qwenシリーズのコンパクトながら強力なビジョン言語モデルで、70億のパラメータを持ちます。画像内のテキスト、チャート、複雑なレイアウトの分析に優れており、ドキュメントQ&Aアプリケーションに最適です。このモデルは、構造化されたコンテンツを解釈し、テーブルや図から情報を抽出し、視覚的なクエリに正確な回答を提供できます。最適化された視覚エンコーダと33Kのコンテキスト長サポートにより、長文ドキュメントや複数ページのコンテンツを効率的に処理します。マルチフォーマットオブジェクトのローカライズを処理し、構造化された出力を生成する能力は、企業ドキュメント処理および視覚的質問応答タスクに特に効果的です。SiliconFlowでは、このモデルを入力および出力の両方で100万トークンあたり0.05ドルで提供しています。
長所
- 優れたテキスト、チャート、レイアウト分析能力。
- 効率的な処理のための最適化された視覚エンコーダ。
- 長文ドキュメントに対応する33Kのコンテキスト長をサポート。
短所
- より大規模なVLMと比較してパラメータ数が少ない。
- 高度に専門化されたドメインではファインチューニングが必要な場合がある。
私たちが気に入っている理由
- コンパクトな7Bパラメータモデルで、優れたドキュメント理解と視覚理解を提供し、効率的なドキュメントQ&Aの展開に最適です。
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinkingは、汎用マルチモーダル推論を進化させるために設計されたオープンソースのビジョン言語モデルです。「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を活用して、複雑なタスクにおける能力を大幅に向上させます。このモデルは、同サイズのモデルの中で最先端のパフォーマンスを達成し、STEM問題解決、ビデオ理解、長文ドキュメント理解に優れており、最大4Kの解像度の画像を処理できます。
GLM-4.1V-9B-Thinking: 複雑なドキュメントのための高度なマルチモーダル推論
GLM-4.1V-9B-Thinkingは、Zhipu AIと清華大学KEGラボが共同でリリースした画期的なビジョン言語モデルで、90億のパラメータと推論を強化するための独自の「思考パラダイム」を特徴としています。このモデルは、複雑なドキュメント理解、画像内のSTEM問題解決、および66Kのコンテキストウィンドウによる長文ドキュメント分析に優れています。最大4Kの解像度の画像を任意の縦横比で処理できるため、詳細なドキュメント、技術図面、複数ページのPDFの処理に最適です。カリキュラムサンプリングによる強化学習（RLCS）トレーニングにより、視覚コンテンツに対する高度な推論を実行し、多段階の論理と視覚理解を必要とする複雑な質問に答えることができます。SiliconFlowでは、入力トークン100万あたり0.035ドル、出力トークン100万あたり0.14ドルで提供されています。
長所
- 複雑な推論のための高度な「思考パラダイム」。
- 広範なドキュメントに対応する66Kのコンテキスト長をサポート。
- 任意の縦横比で4K解像度の画像を処理。
短所
- SiliconFlowでの出力価格が100万トークンあたり0.14ドルと高め。
- よりシンプルなモデルよりも計算負荷が高い。
私たちが気に入っている理由
- エンタープライズグレードのマルチモーダル推論をコンパクトな9Bモデルにもたらし、高度な思考能力で複雑なドキュメントQ&Aに優れています。
GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414は、GLMシリーズの小型モデルで、90億のパラメータを持ちます。その小規模にもかかわらず、コード生成、ウェブデザイン、SVGグラフィックス生成、検索ベースのライティングタスクにおいて優れた能力を発揮します。このモデルは関数呼び出し機能をサポートしており、外部ツールを呼び出してその能力範囲を拡張することができ、リソースが限られたシナリオにおいて効率性と有効性の良好なバランスを示します。
GLM-4-9B-0414: ツール統合による効率的なマルチモーダル処理
GLM-4-9B-0414は、GLMシリーズの多用途な90億パラメータモデルで、軽量な展開を維持しながら、優れたドキュメント理解と質問応答能力を提供します。主にコード生成とウェブデザインで知られていますが、そのマルチモーダルな理解力は、特にその関数呼び出し機能と組み合わせることで、ドキュメントQ&Aタスクに効果的です。このモデルは、OCRエンジンや特殊なパーサーなどの外部ツールを呼び出して、ドキュメント処理能力を向上させることができます。33Kのコンテキスト長サポートと競争力のあるパフォーマンスベンチマークにより、GLM-4-9B-0414は、大規模モデルのオーバーヘッドなしに効率的なドキュメントQ&Aを必要とする組織にとって費用対効果の高いソリューションを提供します。SiliconFlowでは、このモデルを入力および出力の両方で100万トークンあたり0.086ドルで提供しています。
長所
- 拡張されたツール統合のための関数呼び出し。
- リソースが限られたシナリオでの優れた効率性。
- 長文ドキュメントに対応する33Kのコンテキスト長をサポート。
短所
- 専用VLMと比較して視覚タスクに特化していない。
- 高解像度画像を効果的に処理できない場合がある。
私たちが気に入っている理由
- 独自の関数呼び出し機能により外部ツールを通じてその範囲を拡張できる、ドキュメントQ&Aのためのバランスの取れた効率的なソリューションを提供します。
ドキュメント＋画像Q&Aのための小型モデル比較
この表では、2025年のドキュメントおよび画像Q&Aにおける主要な小型モデルを、それぞれの独自の強みとともに比較します。Qwen2.5-VL-7B-Instructは、最小のパラメータ数で強力な視覚理解を提供します。GLM-4.1V-9B-Thinkingは、拡張されたコンテキストと4K画像サポートにより高度な推論能力を提供します。GLM-4-9B-0414は、ツール統合による効率性を提供します。この並列比較は、特定のドキュメント理解および視覚的Q&A要件に合った適切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 | SiliconFlow価格 | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | ビジョン言語モデル | $0.05/M tokens | ドキュメント＆チャート分析 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | ビジョン言語モデル | $0.035-$0.14/M tokens | 高度なマルチモーダル推論 |
| 3 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | マルチモーダルチャットモデル | $0.086/M tokens | 関数呼び出し＆効率性 |
よくある質問
2025年のトップ3は、Qwen2.5-VL-7B-Instruct、GLM-4.1V-9B-Thinking、GLM-4-9B-0414です。これらのコンパクトなモデル（7B-9Bパラメータ）はそれぞれ、優れたドキュメント理解、視覚理解、およびドキュメントや画像に関する質問への効率的な回答性能で際立っており、費用対効果と展開の柔軟性を維持しています。
高解像度ドキュメント処理には、GLM-4.1V-9B-Thinkingが最良の選択肢です。これは、最大4K解像度の画像を任意の縦横比で処理でき、広範なドキュメントに対応する66Kのコンテキストウィンドウを備えています。優れた費用対効果で最適化されたレイアウトおよびチャート分析には、Qwen2.5-VL-7B-Instructが理想的で、SiliconFlowで100万トークンあたりわずか0.05ドルで強力な視覚理解を提供します。どちらのモデルも、複雑なドキュメント構造、テーブル、図、複数ページのコンテンツの理解に優れています。