ドキュメントQ&A向けLLMとは？
ドキュメントQ&A向けLLMは、ドキュメントを理解、分析し、それに関する質問に答えるために設計された特殊な大規模言語モデルです。これらのモデルは、自然言語処理とドキュメント理解能力を組み合わせることで、複雑なドキュメント構造を解析し、関連情報を抽出し、ユーザーのクエリに正確な回答を提供できます。PDF、画像、グラフ、表、長文テキストなど、さまざまなドキュメント形式を処理できるため、大量のドキュメントベースの情報を効率的に処理し、クエリする必要がある企業、研究者、組織にとって不可欠なツールです。
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VLは、Qwen2.5シリーズのビジョン言語モデルで、いくつかの点で大幅な機能強化が施されています。強力な視覚理解能力を持ち、画像内の一般的なオブジェクトを認識しながら、テキスト、グラフ、レイアウトを分析します。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。請求書やフォームなどのスキャンデータに対して構造化出力をサポートします。
Qwen2.5-VL-72B-Instruct：最高のドキュメント分析の原動力
Qwen2.5-VL-72B-Instructは、720億のパラメータを持つ最先端のビジョン言語モデルで、包括的なドキュメント理解と分析のために特別に設計されています。このモデルは、画像内のテキスト、グラフ、レイアウトの分析に優れており、複雑なドキュメントQ&Aタスクに最適です。131Kのコンテキスト長により、広範なドキュメントを精度を維持しながら処理できます。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、請求書やフォームなどのスキャンデータに対して構造化出力をサポートします。
長所
- 720億パラメータによる卓越したドキュメントおよび視覚理解。
- 広範なドキュメント処理のための131Kのコンテキスト長。
- 請求書やフォームの構造化出力生成。
短所
- 大規模なパラメータサイズによる高い計算要件。
- より小規模な代替モデルよりも高価。
私たちが気に入っている理由
- 強力なビジョン言語機能とドキュメント固有の最適化を組み合わせることで、エンタープライズグレードのドキュメントQ&Aアプリケーションに理想的な選択肢となります。
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）です。このモデルは、フラッグシップのテキストモデルGLM-4.5-Air（合計1060億パラメータ、アクティブパラメータ120億）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。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、その規模のオープンソースモデルの中で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を達成しています。
GLM-4.5V：効率的なマルチモーダルドキュメントプロセッサ
GLM-4.5Vは、合計1060億パラメータ、アクティブパラメータ120億を持つ最先端のビジョン言語モデルで、最適な効率のためにMixture-of-Expertsアーキテクチャを利用しています。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、ドキュメント分析における知覚と推論能力を大幅に向上させています。「思考モード」スイッチにより、ユーザーは迅速な応答と深い推論を選択でき、さまざまなドキュメントQ&Aシナリオに対応できます。このモデルは、コスト効率を維持しながら、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を達成しています。
長所
- MoEアーキテクチャにより、低コストで優れたパフォーマンスを提供。
- 速度と精度のバランスを取る柔軟な「思考モード」。
- 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。
短所
- 一部の代替モデルと比較してコンテキストウィンドウが小さい。
- 思考モードと非思考モードの理解が必要。
私たちが気に入っている理由
- ドキュメントQ&Aにおいてパフォーマンスと効率の完璧なバランスを提供し、さまざまなユースケースに適応する柔軟な推論モードなどの革新的な機能を備えています。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528は、繰り返しと可読性の問題を解決する強化学習（RL）を搭載した推論モデルです。RLに先立ち、DeepSeek-R1はコールドスタートデータを組み込み、推論パフォーマンスをさらに最適化しました。数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンスを達成し、慎重に設計されたトレーニング方法を通じて、全体的な有効性を向上させました。
DeepSeek-R1：複雑なドキュメントのための高度な推論
DeepSeek-R1は、Mixture-of-Expertsアーキテクチャを使用する6710億パラメータの洗練された推論モデルで、複雑な推論タスクのために特別に最適化されています。164Kのコンテキスト長により、高い精度を維持しながら広範なドキュメント分析を処理できます。このモデルは強化学習によって駆動され、推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンスを達成しています。その高度な推論能力は、深い理解と論理的推論を必要とする複雑なドキュメントQ&Aシナリオに非常に適しています。
長所
- 高度な推論を備えた大規模な6710億パラメータモデル。
- 包括的なドキュメント分析のための164Kのコンテキスト長。
- 推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンス。
短所
- 高い計算要件とコスト。
- 複雑な推論プロセスによる長い推論時間。
私たちが気に入っている理由
- 最も複雑なドキュメント分析タスクに対して比類のない推論能力を提供し、深いドキュメント理解を必要とする研究およびエンタープライズアプリケーションに最適です。
ドキュメントQ&A向けLLM比較
この表では、それぞれ独自の強みを持つ2025年のドキュメントQ&A向け主要LLMを比較します。包括的な視覚ドキュメント分析には、Qwen2.5-VL-72B-Instructが卓越した機能を提供します。効率的なマルチモーダル処理には、GLM-4.5Vが最適なパフォーマンス対コスト比を提供します。複雑な推論タスクには、DeepSeek-R1が比類のない分析深度を提供します。この比較は、特定のドキュメントQ&A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 | 価格 (SiliconFlow) | 主要な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | ビジョン言語モデル | $0.59/ M Tokens | 包括的なドキュメント分析 |
| 2 | GLM-4.5V | zai | ビジョン言語モデル | $0.14-$0.86/ M Tokens | 効率的なマルチモーダル処理 |
| 3 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推論モデル | $0.5-$2.18/ M Tokens | 高度な推論能力 |
よくある質問
2025年のトップ3は、Qwen2.5-VL-72B-Instruct、GLM-4.5V、およびDeepSeek-R1です。これらのモデルはそれぞれ、卓越したドキュメント理解能力、高度な推論能力、およびさまざまなドキュメント形式を処理し、複雑な質問に答える独自のアプローチで際立っていました。
私たちの分析によると、特定のニーズに応じて異なるリーダーがいます。Qwen2.5-VL-72B-Instructは、グラフやフォームを含む包括的な視覚ドキュメント分析に優れています。GLM-4.5Vは、柔軟な推論モードを備えた費用対効果の高いマルチモーダルドキュメント処理に理想的です。DeepSeek-R1は、深いドキュメント理解と論理的推論を必要とする複雑な推論タスクに最適です。