O que são Modelos de IA de Código Aberto para Tarefas Multimodais?
Modelos de IA de código aberto para tarefas multimodais são modelos avançados de visão-linguagem (VLMs) que podem processar e compreender simultaneamente múltiplos tipos de entrada — incluindo texto, imagens, vídeos e documentos. Esses modelos sofisticados combinam processamento de linguagem natural com visão computacional para realizar raciocínio, análise e geração complexos em diferentes modalidades. Eles permitem aplicações que variam desde a compreensão de documentos e resposta a perguntas visuais até o raciocínio espacial 3D e agentes de IA interativos, democratizando o acesso a capacidades de IA multimodal de ponta para pesquisadores, desenvolvedores e empresas em todo o mundo.
GLM-4.5V
GLM-4.5V é a mais recente geração de modelo de visão-linguagem lançada pela Zhipu AI, construída sobre o carro-chefe GLM-4.5-Air com 106B parâmetros totais e 12B parâmetros ativos. Utilizando uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE), ele alcança desempenho superior com menor custo de inferência. O modelo introduz o 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE) para raciocínio espacial 3D aprimorado e apresenta um interruptor de 'Modo de Pensamento' para equilibrar respostas rápidas com raciocínio profundo em imagens, vídeos e documentos longos.
GLM-4.5V: Raciocínio Multimodal de Ponta
GLM-4.5V representa o auge da IA multimodal de código aberto, apresentando 106B parâmetros totais com 12B parâmetros ativos através de uma arquitetura MoE inovadora. Esta última geração de VLM se destaca no processamento de diversos conteúdos visuais, incluindo imagens, vídeos e documentos longos, alcançando desempenho de ponta em 41 benchmarks multimodais públicos. Sua tecnologia inovadora 3D-RoPE aprimora significativamente a percepção e o raciocínio para relações espaciais 3D, enquanto o 'Modo de Pensamento' flexível permite aos usuários otimizar entre velocidade e profundidade analítica.
Prós
- Desempenho de ponta em 41 benchmarks multimodais.
- 3D-RoPE inovador para raciocínio espacial 3D superior.
- A arquitetura MoE oferece excelente eficiência em escala.
Contras
- Requisitos computacionais mais altos devido aos 106B parâmetros.
- Implantação mais complexa em comparação com modelos menores.
Por Que Amamos
- Ele estabelece novos padrões em IA multimodal com raciocínio espacial 3D inovador e modos de pensamento flexíveis para diversas aplicações.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking é um Modelo de Visão-Linguagem de código aberto lançado em conjunto pela Zhipu AI e pelo laboratório KEG da Universidade Tsinghua. Construído sobre o GLM-4-9B-0414, ele introduz um 'paradigma de pensamento' com Aprendizado por Reforço com Amostragem Curricular (RLCS). Apesar de ter apenas 9B parâmetros, ele alcança desempenho comparável a modelos muito maiores de 72B, destacando-se na resolução de problemas STEM, compreensão de vídeo e análise de documentos longos com suporte para resolução de imagem 4K.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Potência Compacta para Raciocínio Complexo
GLM-4.1V-9B-Thinking demonstra que a eficiência de parâmetros não compromete o desempenho. Este modelo de 9B parâmetros rivaliza com alternativas muito maiores através de seu inovador 'paradigma de pensamento' e metodologia de treinamento RLCS. Ele se destaca em diversas tarefas multimodais, incluindo resolução de problemas STEM, compreensão de vídeo e compreensão de documentos longos, enquanto suporta imagens 4K de alta resolução com proporções arbitrárias. O modelo representa um avanço na obtenção de raciocínio multimodal de ponta a uma fração do custo computacional.
Prós
- Desempenho excepcional rivalizando com modelos de 72B parâmetros.
- 'Paradigma de pensamento' inovador aprimora as capacidades de raciocínio.
- Suporta resolução de imagem 4K com proporções arbitrárias.
Contras
- O tamanho menor do modelo pode limitar algumas tarefas de raciocínio complexas.
- Menor comprimento de contexto em comparação com alternativas maiores.
Por Que Amamos
- Ele prova que arquitetura e treinamento inteligentes podem oferecer desempenho multimodal de classe mundial em um pacote compacto e eficiente, perfeito para implantações com recursos limitados.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct é um modelo de linguagem grande multimodal da equipe Qwen, destacando-se na análise de textos, gráficos, ícones, imagens e layouts dentro de imagens. Ele funciona como um agente visual capaz de raciocínio e direção de ferramentas, suportando o uso de computador e telefone. O modelo localiza objetos com precisão e gera saídas estruturadas para dados como faturas e tabelas, com habilidades matemáticas aprimoradas através de aprendizado por reforço e alinhamento de preferência humana.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Agente Visual Versátil
Qwen2.5-VL-32B-Instruct se destaca como uma solução multimodal abrangente projetada para aplicações práticas. Além do reconhecimento de objetos padrão, ele se destaca na análise de documentos, interpretação de gráficos e extração de dados estruturados de conteúdo visual complexo. Suas capacidades de agente visual permitem o uso dinâmico de ferramentas e tarefas de computação interativas, enquanto o raciocínio matemático aprimorado através de aprendizado por reforço o torna ideal para fluxos de trabalho analíticos. Com 131K de comprimento de contexto e respostas alinhadas com humanos, ele preenche a lacuna entre a capacidade da IA e a usabilidade no mundo real.
Prós
- Excelente análise de documentos e extração de dados estruturados.
- Capacidades de agente visual para tarefas de computação interativas.
- 131K de comprimento de contexto para processamento de documentos longos.
Contras
- A contagem de parâmetros de médio porte pode limitar algumas tarefas especializadas.
- Preços mais altos em comparação com modelos eficientes menores.
Por Que Amamos
- Ele se destaca como um agente visual prático que lida perfeitamente com análise de documentos, extração de dados estruturados e tarefas de computação interativas com respostas alinhadas com humanos.
Comparação de Modelos de IA Multimodal
Nesta comparação abrangente, analisamos os principais modelos de IA multimodal de código aberto de 2025, cada um otimizado para diferentes aspectos das tarefas de visão-linguagem. O GLM-4.5V oferece desempenho de ponta com raciocínio 3D inovador, o GLM-4.1V-9B-Thinking oferece eficiência excepcional sem sacrificar a capacidade, e o Qwen2.5-VL-32B-Instruct se destaca em aplicações práticas e análise de documentos. Esta comparação lado a lado ajuda você a selecionar o modelo ideal para suas necessidades específicas de IA multimodal.
| Número | Modelo | Desenvolvedor | Subtipo | Preço (SiliconFlow) | Principal Força |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | Modelo de Visão-Linguagem | $0.14-$0.86/M Tokens | Raciocínio espacial 3D e modos de pensamento |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Modelo de Visão-Linguagem | $0.035-$0.14/M Tokens | Desempenho eficiente correspondendo a modelos de 72B |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Equipe Qwen | Modelo de Visão-Linguagem | $0.27/M Tokens | Agente visual e 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 modelo se destaca em diferentes aspectos da IA multimodal: GLM-4.5V para desempenho de ponta e raciocínio 3D, GLM-4.1V-9B-Thinking para eficiência e excelência compacta, e Qwen2.5-VL-32B-Instruct para capacidades práticas de agente visual.
Para pesquisa de ponta e tarefas espaciais 3D, o GLM-4.5V é ideal. Para implantações eficientes em termos de recursos que exigem forte raciocínio, o GLM-4.1V-9B-Thinking é ideal. Para aplicações de negócios envolvendo análise de documentos, interpretação de gráficos e extração de dados estruturados, o Qwen2.5-VL-32B-Instruct oferece o melhor desempenho prático.