最速のオープンソースマルチモーダルモデルとは？
最速のオープンソースマルチモーダルモデルは、視覚情報とテキスト情報の両方を同時に効率的に処理し、理解できる高度なビジョン言語モデルです。これらのモデルは、コンピュータービジョンと自然言語処理の機能を組み合わせて、画像、ビデオ、ドキュメント、テキストを驚くべき速度と精度で分析します。これにより、開発者は視覚コンテンツを理解し、画像に関する質問に答え、ドキュメントを分析し、複数のモダリティにわたる複雑な推論タスクを実行できるアプリケーションを構築できます。これらすべてを、実世界での展開において高い推論速度と費用対効果を維持しながら実現します。
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、汎用マルチモーダル推論の進歩を目的として設計されています。GLM-4-9B-0414基盤モデルに基づいて構築されており、「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、複雑なタスクにおける能力を大幅に向上させています。9Bパラメータモデルとして、同規模のモデルの中で最先端のパフォーマンスを達成し、18種類のベンチマークで、はるかに大規模な72Bパラメータモデルに匹敵するか、それを上回るパフォーマンスを発揮します。
GLM-4.1V-9B-Thinking：高度な推論を備えたコンパクトな主力モデル
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、汎用マルチモーダル推論の進歩を目的として設計されています。GLM-4-9B-0414基盤モデルに基づいて構築されており、「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、複雑なタスクにおける能力を大幅に向上させています。このモデルは、STEM問題解決、ビデオ理解、長文ドキュメント理解など、多岐にわたるタスクに優れており、最大4Kの解像度と任意の縦横比の画像を66Kのコンテキスト長で処理できます。
長所
- 9Bパラメータと卓越した速度および効率性。
- 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。
- 任意の縦横比の4K画像を処理可能。
短所
- パラメータ数が少ないため、一部の複雑な推論タスクが制限される可能性。
- 実世界でのテストが少ない新しいモデル。
おすすめポイント
- 革新的な思考パラダイムと高度なトレーニング技術により、小型モデルが巨大モデルと競合できることを証明し、卓越したパフォーマンスと驚くべき効率性を提供します。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instructは、Qwenチームがリリースしたマルチモーダル大規模言語モデルで、Qwen2.5-VLシリーズの一部です。このモデルは、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。視覚エージェントとして機能し、推論を行い、ツールを動的に指示することができ、コンピューターや電話の使用が可能です。このモデルは、画像内の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、強化学習を通じ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：ツール統合を備えた高度な視覚エージェント
Qwen2.5-VL-32B-Instructは、Qwenチームがリリースしたマルチモーダル大規模言語モデルで、Qwen2.5-VLシリーズの一部です。このモデルは、一般的なオブジェクトの認識に優れているだけでなく、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非常に長けています。視覚エージェントとして機能し、推論を行い、ツールを動的に指示することができ、コンピューターや電話の使用が可能です。さらに、このモデルは画像内の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ます。前身のQwen2-VLと比較して、このバージョンは強化学習を通じて数学的および問題解決能力が強化されており、人間の好みに合わせて応答スタイルが調整され、131Kという大規模なコンテキスト長を備えています。
長所
- コンピューターや電話の使用が可能な視覚エージェントとして機能。
- 広範なドキュメント処理のための卓越した131Kコンテキスト長。
- 高度なオブジェクト特定と構造化データ抽出。
短所
- 32Bパラメータによる高い計算要件。
- 小型モデルと比較して推論コストが高い。
おすすめポイント
- 強力な視覚理解と実用的なツール統合を組み合わせることで、視覚分析と自動タスク実行の両方を必要とする実世界アプリケーションに最適です。
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す。フラッグシップテキストモデルGLM-4.5-Airに基づいて構築されており、合計106Bパラメータ、アクティブパラメータ12Bを持ち、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ます。このモデルは、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、「思考モード」スイッチにより柔軟な応答最適化を可能にします。
GLM-4.5V：思考モードを備えた次世代MoEアーキテクチャ
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す。このモデルは、合計106Bパラメータ、アクティブパラメータ12Bを持つフラッグシップテキストモデル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にわたる最適化を通じて、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。
長所
- 効率的な推論のためのアクティブパラメータ12BのみのMoEアーキテクチャ。
- 41の公開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。
- 3D空間理解を強化する3D-RoPEの革新。
短所
- 総パラメータ数が多い（106B）ため、かなりのストレージが必要となる可能性。
- 複雑なMoEアーキテクチャには、専門的なデプロイメントの専門知識が必要となる可能性。
おすすめポイント
- 革新的なMoEアーキテクチャによりマルチモーダルAIの最先端を代表し、インテリジェントなパラメータ活性化を通じて推論効率を維持しながら、フラッグシップレベルのパフォーマンスを提供します。
最速マルチモーダルAIモデル比較
この表では、それぞれ独自の強みを持つ2025年最速のオープンソースマルチモーダルモデルを比較します。コンパクトな効率性には、GLM-4.1V-9B-Thinkingが小型パッケージで卓越したパフォーマンスを提供します。高度な視覚エージェント機能には、Qwen2.5-VL-32B-Instructが比類のないツール統合とコンテキスト長を提供します。最先端のMoEアーキテクチャには、GLM-4.5Vが効率的な推論でフラッグシップレベルのパフォーマンスを実現します。この比較表は、特定のマルチモーダルAI要件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-4.1V-9B-Thinking | THUDM | ビジョン言語モデル | $0.035/$0.14（100万トークンあたり） | 高度な推論を備えたコンパクトな効率性 |
| 2 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | ビジョン言語モデル | $0.27/$0.27（100万トークンあたり） | 131Kコンテキスト長を持つ視覚エージェント |
| 3 | GLM-4.5V | zai | ビジョン言語モデル | $0.14/$0.86（100万トークンあたり） | 思考モードを備えたMoEアーキテクチャ |
よくある質問
2025年最速のオープンソースマルチモーダルモデルのトップ3は、GLM-4.1V-9B-Thinking、Qwen2.5-VL-32B-Instruct、およびGLM-4.5Vです。これらのモデルはそれぞれ、その速度、革新性、パフォーマンス、そしてビジョン言語理解とマルチモーダル推論における課題解決への独自のアプローチで際立っていました。
当社の詳細な分析によると、さまざまなニーズに応じて異なるリーダーが存在します。GLM-4.1V-9B-Thinkingは、強力な推論とコンパクトな効率性を必要とするアプリケーションに最適です。Qwen2.5-VL-32B-Instructは、ツール統合と長文ドキュメント処理のための視覚エージェントとして優れています。GLM-4.5Vは、MoEアーキテクチャを通じて費用対効果の高い推論でフラッグシップレベルのパフォーマンスを必要とするアプリケーションに最適です。