O Que São Modelos de IA Multimodal?
Modelos de IA multimodal são modelos avançados de visão-linguagem (VLMs) que podem processar e compreender múltiplos tipos de entrada simultaneamente, incluindo texto, imagens, vídeos e documentos. Utilizando arquiteturas sofisticadas de aprendizado profundo, eles analisam conteúdo visual juntamente com informações textuais para realizar raciocínio complexo, compreensão visual e tarefas de geração de conteúdo. Essa tecnologia permite que desenvolvedores e criadores construam aplicações que podem entender gráficos, resolver problemas visuais, analisar documentos e atuar como agentes visuais com capacidade sem precedentes. Eles promovem a colaboração, aceleram a inovação e democratizam o acesso a uma poderosa inteligência multimodal, possibilitando uma ampla gama de aplicações, desde ferramentas educacionais até soluções de automação empresarial.
GLM-4.5V
GLM-4.5V é o modelo de visão-linguagem (VLM) de última geração lançado 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. 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.
GLM-4.5V: Raciocínio Multimodal de Última Geração
GLM-4.5V é o modelo de visão-linguagem (VLM) de última geração lançado 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 segue a linhagem do GLM-4.1V-Thinking e introduz inovações como a Codificação Posicional Rotacionada 3D (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 última geração 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 última geração em 41 benchmarks multimodais.
- Arquitetura MoE para desempenho superior a custo mais baixo.
- 3D-RoPE para raciocínio espacial 3D aprimorado.
Contras
- Preço de saída mais alto de $0.86/M tokens no SiliconFlow.
- Requer compreensão da arquitetura MoE para otimização.
Por Que Amamos
- Ele combina raciocínio multimodal de ponta com modos de pensamento flexíveis, alcançando desempenho líder em benchmarks enquanto processa conteúdo visual diverso, desde imagens a vídeos e documentos longos.
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: Campeão de Raciocínio Multimodal Eficiente
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 última geração entre modelos de tamanho similar, e seu desempenho é comparável ou até supera o Qwen-2.5-VL-72B, muito maior, com 72B de 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
- Supera modelos muito maiores de 72B em 18 benchmarks.
- 9B parâmetros eficientes para implantação econômica.
- Lida com imagens de resolução 4K com proporções arbitrárias.
Contras
- Contagem de parâmetros menor que modelos carro-chefe.
- Pode exigir ajuste fino para domínios especializados.
Por Que Amamos
- Ele oferece desempenho de nível carro-chefe a uma fração do tamanho e custo, superando sua categoria com paradigmas de pensamento inovadores e otimização por aprendizado por reforço.
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 em computador e telefone.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: A Potência do 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 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
- Atua como um agente visual para controle de computador e telefone.
- Excepcional na análise de gráficos, layouts e documentos.
- Gera saídas estruturadas para faturas e tabelas.
Contras
- Contagem de parâmetros de médio porte em comparação com modelos maiores.
- Estrutura de preços de entrada e saída iguais.
Por Que Amamos
- É um verdadeiro agente visual que pode controlar computadores e telefones, destacando-se na análise de documentos e extração de dados estruturados, tornando-o perfeito para automação e aplicações empresariais.
Comparação de Modelos de IA Multimodal
Nesta tabela, comparamos os principais modelos de IA multimodal de 2025, cada um com uma força única. Para desempenho de última geração em diversas tarefas visuais, o GLM-4.5V oferece capacidades de nível carro-chefe com eficiência MoE. Para raciocínio multimodal econômico que rivaliza com modelos maiores, o GLM-4.1V-9B-Thinking oferece um valor excepcional. Para capacidades de agente visual e compreensão de documentos, o Qwen2.5-VL-32B-Instruct se destaca. Esta visão lado a lado ajuda você a escolher a ferramenta certa para suas necessidades específicas de IA multimodal.
| Número | Modelo | Desenvolvedor | Subtipo | Preços (SiliconFlow) | Ponto Forte Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | Modelo de Visão-Linguagem | $0.14/M entrada, $0.86/M saída | Raciocínio multimodal de última geração |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM / Zhipu AI | Modelo de Visão-Linguagem | $0.035/M entrada, $0.14/M saída | Desempenho eficiente rivalizando com modelos de 72B |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen | Modelo de Visão-Linguagem | $0.27/M tokens | Agente visual com análise de documentos |
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 raciocínio multimodal, compreensão visual e tarefas de visão-linguagem.
Nossa análise aprofundada mostra vários líderes para diferentes necessidades. GLM-4.5V é a principal escolha para desempenho de última geração em 41 benchmarks multimodais com modos de pensamento flexíveis. Para implantações com orçamento limitado que ainda precisam de desempenho de nível carro-chefe, GLM-4.1V-9B-Thinking oferece valor excepcional, superando modelos três vezes seu tamanho. Para capacidades de agente visual e análise de documentos, Qwen2.5-VL-32B-Instruct se destaca com sua capacidade de controlar computadores e extrair dados estruturados.