O Que São Modelos de IA Multimodal para Chat + Visão?
Modelos de IA multimodal para chat e visão são Modelos de Linguagem Visual (VLMs) avançados que podem processar e compreender simultaneamente conteúdo textual e visual. Utilizando arquiteturas sofisticadas de aprendizado profundo, eles podem analisar imagens, vídeos, documentos e gráficos enquanto se envolvem em conversas em linguagem natural. Essa tecnologia permite que desenvolvedores e criadores construam aplicações que podem raciocinar sobre informações visuais, responder a perguntas sobre imagens, extrair dados estruturados de documentos e atuar como agentes visuais. Eles promovem a colaboração, aceleram a inovação e democratizam o acesso a poderosas ferramentas multimodais, possibilitando uma ampla gama de aplicações, desde a compreensão de documentos até o raciocínio visual e tarefas de visão computacional.
GLM-4.5V
GLM-4.5V é a mais recente geração de modelo de linguagem visual (VLM) lançado pela Zhipu AI. O modelo é construído sobre o modelo de texto carro-chefe GLM-4.5-Air, que possui 106B parâmetros totais e 12B 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.
GLM-4.5V: Raciocínio Multimodal de Ponta
GLM-4.5V é a mais recente geração de modelo de linguagem visual (VLM) lançado pela Zhipu AI. O modelo é construído sobre o modelo de texto carro-chefe GLM-4.5-Air, que possui 106B parâmetros totais e 12B 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 segue a linhagem do GLM-4.1V-Thinking e introduz inovações como o 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), aprimorando significativamente suas habilidades de percepção e raciocínio para relações espaciais 3D. Através da otimização nas fases de pré-treinamento, ajuste fino supervisionado e aprendizado por reforço, o modelo é capaz de processar conteúdo visual diverso, como imagens, vídeos e documentos longos, alcançando desempenho de ponta entre os modelos de código aberto de sua escala em 41 benchmarks multimodais públicos. Além disso, o modelo possui um interruptor de 'Modo de Pensamento', permitindo que os usuários escolham flexivelmente entre respostas rápidas e raciocínio profundo para equilibrar eficiência e eficácia.
Prós
- Desempenho de ponta em 41 benchmarks multimodais públicos.
- Arquitetura MoE com 106B parâmetros totais para desempenho superior a custo mais baixo.
- Tecnologia 3D-RoPE para raciocínio espacial 3D aprimorado.
Contras
- Preço de saída mais alto de $0.86/M tokens no SiliconFlow.
- Tamanho maior do modelo pode exigir mais recursos computacionais.
Por Que Amamos
- Ele oferece raciocínio multimodal de ponta com compreensão espacial 3D inovadora e um modo de pensamento flexível que se adapta tanto a respostas rápidas quanto a tarefas de raciocínio complexas.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking é um Modelo de Linguagem Visual (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: Raciocínio Eficiente de Código Aberto
GLM-4.1V-9B-Thinking é um Modelo de Linguagem Visual (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 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 parâmetros em 18 benchmarks diferentes. O modelo se destaca em uma gama diversa de tarefas, incluindo resolução de problemas STEM, compreensão de vídeo e compreensão de documentos longos, e pode lidar com imagens com resoluções de até 4K e proporções arbitrárias.
Prós
- Relação desempenho-tamanho excepcional, igualando modelos de 72B.
- Destaca-se em problemas STEM, compreensão de vídeo e documentos longos.
- Lida com imagens de resolução 4K com proporções arbitrárias.
Contras
- Tamanho menor de 9B parâmetros em comparação com modelos carro-chefe.
- Pode não igualar o desempenho de pico absoluto de modelos maiores.
Por Que Amamos
- Ele supera em muito sua categoria de peso, entregando desempenho comparável a modelos muito maiores, sendo ao mesmo tempo econômico e de código aberto com capacidades de raciocínio excepcionais.
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 não é apenas proficiente em reconhecer 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 de computador e telefone.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Potência de Agente Visual
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 em reconhecer 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 de 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. Com um comprimento de contexto de 131K, ele pode processar informações visuais e textuais extensas.
Prós
- Atua como um agente visual capaz de usar computador e telefone.
- Excepcional na análise de gráficos, layouts e dados estruturados.
- Gera saídas estruturadas para faturas e tabelas.
Contras
- Preço de $0.27/M tokens para entrada e saída no SiliconFlow.
- Pode exigir mais recursos do que modelos menores.
Por Que Amamos
- Ele preenche a lacuna entre a compreensão visual e a ação, funcionando como um verdadeiro agente visual que pode interagir com computadores e extrair dados estruturados com respostas alinhadas às preferências humanas.
Comparação de Modelos de IA Multimodal
Nesta tabela, comparamos os principais modelos de IA multimodal de 2025 para chat e visão, cada um com uma força única. Para raciocínio de ponta com compreensão espacial 3D, o GLM-4.5V oferece desempenho de vanguarda. Para raciocínio multimodal eficiente de código aberto, o GLM-4.1V-9B-Thinking oferece valor excepcional. Para capacidades de agente visual e extração de dados estruturados, o Qwen2.5-VL-32B-Instruct se destaca. Esta visão lado a lado ajuda você a escolher a ferramenta certa para sua aplicação específica de IA multimodal.
| Número | Modelo | Desenvolvedor | Subtipo | Preço (SiliconFlow) | Principal Força |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | Chat + Visão | $0.14 entrada / $0.86 saída por M tokens | Raciocínio espacial 3D de ponta |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Chat + Visão | $0.035 entrada / $0.14 saída por M tokens | Raciocínio eficiente igualando modelos de 72B |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Chat + Visão | $0.27 por M tokens | Agente visual com extração de dados estruturados |
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 se destacou por sua inovação, desempenho e abordagem única para resolver desafios em tarefas de chat e visão multimodal, desde raciocínio espacial 3D até capacidades de agente visual.
Nossa análise aprofundada mostra vários líderes para diferentes necessidades. GLM-4.5V é a principal escolha para raciocínio espacial 3D avançado e tarefas multimodais complexas que exigem pensamento profundo. Para implantação econômica com fortes capacidades de raciocínio, GLM-4.1V-9B-Thinking oferece desempenho excepcional com 9B parâmetros. Para aplicações de agente visual, compreensão de documentos e extração de dados estruturados, Qwen2.5-VL-32B-Instruct se destaca com seu comprimento de contexto de 131K e capacidades de uso de ferramentas.