O Que São Modelos de Chat e Visão de IA Multimodal?
Modelos de chat e visão de IA multimodal são Modelos de Visão-Linguagem (VLMs) avançados que combinam a compreensão da linguagem natural com capacidades sofisticadas de processamento visual. Esses modelos podem analisar imagens, vídeos, documentos, gráficos e outros conteúdos visuais enquanto se envolvem em interações conversacionais. Usando arquiteturas de aprendizado profundo como Mixture-of-Experts (MoE) e paradigmas de raciocínio avançados, eles traduzem informações visuais em diálogos e insights significativos. Essa tecnologia permite que os desenvolvedores criem aplicativos que podem ver, entender e discutir conteúdo visual, democratizando o acesso a poderosas ferramentas de IA multimodal para tudo, desde análise de documentos até assistência visual e aplicações educacionais.
GLM-4.5V
GLM-4.5V é a mais recente geração de modelo de visão-linguagem (VLM) lançada pela Zhipu AI. Construído sobre o modelo de texto carro-chefe GLM-4.5-Air com 106B de parâmetros totais e 12B de parâmetros ativos, ele utiliza uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) para alcançar desempenho superior a um custo de inferência mais baixo. O modelo introduz inovações como o 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), aprimorando significativamente suas habilidades de percepção e raciocínio para relações espaciais 3D, e apresenta um interruptor de 'Modo de Pensamento' para profundidade de raciocínio flexível.
GLM-4.5V: Raciocínio Multimodal de Ponta
GLM-4.5V é a mais recente geração de modelo de visão-linguagem (VLM) lançada pela Zhipu AI. O modelo é construído sobre o modelo de texto carro-chefe GLM-4.5-Air, que possui 106B de parâmetros totais e 12B de parâmetros ativos, e utiliza uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) para alcançar desempenho superior a um custo de inferência mais baixo. Tecnicamente, o GLM-4.5V introduz inovações como o 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), aprimorando significativamente suas habilidades de percepção e raciocínio para relações espaciais 3D. O modelo é capaz de processar diversos conteúdos visuais, como imagens, vídeos e documentos longos, alcançando desempenho de ponta entre os modelos de código aberto de sua escala em 41 benchmarks multimodais públicos.
Prós
- Desempenho de ponta em 41 benchmarks multimodais.
- Arquitetura MoE eficiente com 106B totais, 12B parâmetros ativos.
- Raciocínio espacial 3D avançado com codificação 3D-RoPE.
Contras
- Preço de saída mais alto em comparação com modelos menores.
- Pode exigir mais recursos computacionais para desempenho ideal.
Por Que Amamos
- Ele combina capacidades multimodais de ponta com arquitetura MoE eficiente, entregando desempenho de última geração em diversas tarefas de compreensão visual com modos de raciocínio flexíveis.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking é um Modelo de Visão-Linguagem (VLM) de código aberto lançado em conjunto pela Zhipu AI e pelo laboratório KEG da Universidade Tsinghua, projetado para avançar o raciocínio multimodal de propósito geral. Construído sobre o modelo fundamental GLM-4-9B-0414, ele introduz um 'paradigma de pensamento' e utiliza Aprendizado por Reforço com Amostragem Curricular (RLCS) para aprimorar significativamente suas capacidades em tarefas complexas.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Potência Compacta com Raciocínio Avançado
GLM-4.1V-9B-Thinking é um Modelo de Visão-Linguagem (VLM) de código aberto lançado em conjunto pela Zhipu AI e pelo laboratório KEG da Universidade Tsinghua, projetado para avançar o raciocínio multimodal de propósito geral. Construído sobre o modelo fundamental GLM-4-9B-0414, ele introduz um 'paradigma de pensamento' e utiliza Aprendizado por Reforço com Amostragem Curricular (RLCS) para aprimorar significativamente suas capacidades em tarefas complexas. Como um modelo de 9B de parâmetros, ele alcança desempenho de ponta entre modelos de tamanho similar, e seu desempenho é comparável ou até supera o muito maior Qwen-2.5-VL-72B de 72B de parâmetros em 18 benchmarks diferentes. O modelo se destaca na resolução de problemas STEM, compreensão de vídeo e compreensão de documentos longos, lidando com imagens com resoluções de até 4K e proporções arbitrárias.
Prós
- Relação desempenho-tamanho excepcional com apenas 9B de parâmetros.
- 'Paradigma de pensamento' avançado com treinamento RLCS.
- Lida com imagens de resolução 4K com proporções arbitrárias.
Contras
- Menor contagem de parâmetros pode limitar o raciocínio complexo em alguns cenários.
- Ser de código aberto pode exigir mais experiência em configuração técnica.
Por Que Amamos
- Ele oferece um desempenho notável de raciocínio multimodal em um pacote compacto de 9B de parâmetros, tornando as capacidades avançadas de visão-linguagem acessíveis sem grandes requisitos computacionais.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct é um modelo de linguagem grande multimodal lançado pela equipe Qwen, parte da série Qwen2.5-VL. Este modelo se destaca na análise de textos, gráficos, ícones, imagens e layouts dentro de imagens. Ele atua como um agente visual que pode raciocinar e direcionar ferramentas dinamicamente, capaz de uso em computador e telefone, com localização precisa de objetos e geração de saída estruturada para dados como faturas e tabelas.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Agente Visual Avançado com Integração de Ferramentas
Qwen2.5-VL-32B-Instruct é um modelo de linguagem grande multimodal lançado pela equipe Qwen, parte da série Qwen2.5-VL. Este modelo não é apenas proficiente no reconhecimento de objetos comuns, mas é altamente capaz de analisar textos, gráficos, ícones, imagens e layouts dentro de imagens. Ele atua como um agente visual que pode raciocinar e direcionar ferramentas dinamicamente, capaz de uso em computador e telefone. Além disso, o modelo pode localizar objetos com precisão em imagens e gerar saídas estruturadas para dados como faturas e tabelas. Comparado ao seu predecessor Qwen2-VL, esta versão aprimorou as habilidades matemáticas e de resolução de problemas através do aprendizado por reforço, com estilos de resposta ajustados para melhor se alinhar às preferências humanas.
Prós
- Capacidades excepcionais de agente visual para uso em computador e telefone.
- Localização avançada de objetos e extração de dados estruturados.
- Extensa duração de contexto de 131K para processamento de documentos longos.
Contras
- Maiores requisitos computacionais com 32B de parâmetros.
- Preços iguais de entrada e saída podem ser caros para uso extensivo.
Por Que Amamos
- Ele se destaca como um agente visual com capacidades avançadas de integração de ferramentas, tornando-o perfeito para aplicações práticas que exigem análise de documentos, localização de objetos e extração de dados estruturados.
Comparação de Modelos de IA Multimodal
Nesta tabela, comparamos os principais modelos de IA multimodal de 2025 para chat e visão, cada um com pontos fortes únicos. Para desempenho de ponta, o GLM-4.5V oferece capacidades de última geração com arquitetura MoE eficiente. Para eficiência compacta, o GLM-4.1V-9B-Thinking oferece raciocínio notável em um pacote menor, enquanto o Qwen2.5-VL-32B-Instruct se destaca como um agente visual com integração avançada de ferramentas. Esta visão lado a lado ajuda você a escolher o modelo multimodal certo para suas aplicações específicas de chat e visão.
| Número | Modelo | Desenvolvedor | Subtipo | Preços SiliconFlow | Ponto Forte Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | Modelo de Visão-Linguagem | $0.14-$0.86/M Tokens | Desempenho multimodal de ponta |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Modelo de Visão-Linguagem | $0.035-$0.14/M Tokens | Potência compacta com raciocínio avançado |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Modelo de Visão-Linguagem | $0.27/M Tokens | Agente visual avançado com integração de ferramentas |
Perguntas Frequentes
Nossas três principais escolhas para 2025 são GLM-4.5V, GLM-4.1V-9B-Thinking e Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Cada um desses modelos de visão-linguagem se destacou por sua inovação, desempenho e abordagem única para resolver desafios em aplicações de chat multimodal e compreensão visual.
Nossa análise aprofundada mostra diferentes líderes para várias necessidades. O GLM-4.5V é a melhor escolha para desempenho de ponta em diversos benchmarks multimodais com modos de pensamento flexíveis. O GLM-4.1V-9B-Thinking é o melhor para usuários que precisam de capacidades avançadas de raciocínio em um modelo compacto e econômico. O Qwen2.5-VL-32B-Instruct se destaca para aplicações que exigem agentes visuais, análise de documentos e extração de dados estruturados.