O Que São Modelos Multimodais de Código Aberto?
Modelos multimodais de código aberto são sistemas avançados de IA que podem processar e entender múltiplos tipos de dados simultaneamente – incluindo texto, imagens, vídeos e documentos. Esses Modelos Visão-Linguagem (VLMs) combinam processamento de linguagem natural com visão computacional para realizar tarefas complexas de raciocínio em diferentes modalidades. Eles permitem que desenvolvedores e pesquisadores construam aplicações que podem analisar conteúdo visual, entender relações espaciais, processar documentos longos e atuar como agentes visuais. Essa tecnologia democratiza o acesso a poderosas capacidades de IA multimodal, promovendo a inovação e a colaboração em campos que vão desde a pesquisa científica até aplicações comerciais.
GLM-4.5V
GLM-4.5V é a mais recente geração de modelo visão-linguagem lançada pela Zhipu AI, construída sobre o carro-chefe GLM-4.5-Air com 106B parâmetros totais e 12B parâmetros ativos. Ele utiliza uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) para desempenho superior com menor custo de inferência. O modelo introduz o 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), aprimorando significativamente as habilidades de percepção e raciocínio para relações espaciais 3D, e alcança desempenho de ponta entre os modelos de código aberto em 41 benchmarks multimodais públicos.
GLM-4.5V: Raciocínio Multimodal de Ponta
GLM-4.5V representa a vanguarda dos modelos visão-linguagem com sua arquitetura MoE inovadora e tecnologia 3D-RoPE. Através da otimização nas fases de pré-treinamento, ajuste fino supervisionado e aprendizado por reforço, o modelo se destaca no processamento de conteúdo visual diverso, incluindo imagens, vídeos e documentos longos. Seu interruptor 'Modo de Pensamento' permite aos usuários equilibrar entre respostas rápidas e raciocínio profundo, tornando-o versátil para aplicações focadas em eficiência e em análises pesadas. Com 66K de comprimento de contexto e desempenho superior em 41 benchmarks, ele estabelece o padrão para IA multimodal de código aberto.
Prós
- Desempenho de ponta em 41 benchmarks multimodais.
- 3D-RoPE inovador para raciocínio espacial aprimorado.
- Arquitetura MoE eficiente com 12B parâmetros ativos.
Contras
- Requisitos computacionais mais altos devido aos 106B parâmetros totais.
- Custos de inferência mais caros em comparação com modelos menores.
Por Que Amamos
- Ele combina a arquitetura MoE de ponta com capacidades de raciocínio espacial 3D, entregando desempenho inigualável em diversas tarefas multimodais, mantendo a eficiência através de seu design inovador.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking é um Modelo 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' e utiliza Aprendizado por Reforço com Amostragem Curricular (RLCS). Como um modelo de 9B parâmetros, ele alcança desempenho de ponta comparável a modelos muito maiores de 72B, destacando-se na resolução de problemas STEM, compreensão de vídeo e análise de documentos longos com suporte a resolução de imagem 4K.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Raciocínio Multimodal Eficiente
GLM-4.1V-9B-Thinking demonstra que modelos menores podem alcançar desempenho excepcional através de abordagens de treinamento inovadoras. Seu 'paradigma de pensamento' e metodologia RLCS permitem que ele compita com modelos quatro vezes maiores, tornando-o incrivelmente eficiente para implantações com recursos limitados. O modelo lida com diversas tarefas, incluindo problemas STEM complexos, análise de vídeo e compreensão de documentos, enquanto suporta imagens 4K com proporções arbitrárias. Com 66K de comprimento de contexto e preços competitivos no SiliconFlow, ele oferece um excelente equilíbrio entre capacidade e eficiência.
Prós
- Iguala o desempenho de modelos de 72B com apenas 9B parâmetros.
- 'Paradigma de pensamento' inovador para raciocínio aprimorado.
- Excelentes capacidades de resolução de problemas STEM.
Contras
- Menor contagem de parâmetros pode limitar algumas tarefas complexas.
- Pode exigir prompts mais sofisticados para resultados ótimos.
Por Que Amamos
- Ele prova que métodos de treinamento inovadores podem fazer modelos menores superarem seu peso, entregando raciocínio multimodal excepcional a uma fração do custo computacional.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct é um modelo de linguagem grande multimodal da equipe Qwen, 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 usar computadores e telefones. O modelo pode localizar objetos com precisão, gerar saídas estruturadas para dados como faturas e tabelas, com habilidades matemáticas e de resolução de problemas aprimoradas através de aprendizado por reforço.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Agente Visual Avançado
Qwen2.5-VL-32B-Instruct se destaca como um agente visual capaz de raciocínio sofisticado e direção de ferramentas. Além do reconhecimento de imagem padrão, ele se especializa na extração de dados estruturados de faturas, tabelas e documentos complexos. Sua capacidade de atuar como um agente de interface de computador e telefone, combinada com localização precisa de objetos e análise de layout, o torna ideal para automação e aplicações de produtividade. Com 131K de comprimento de contexto e capacidades matemáticas aprimoradas através de aprendizado por reforço, ele representa um avanço significativo em aplicações práticas de IA multimodal.
Prós
- Capacidades avançadas de agente visual para direção de ferramentas.
- Excelente extração de dados estruturados de documentos.
- Capaz de automação de interface de computador e telefone.
Contras
- Contagem de parâmetros de médio porte pode limitar alguns raciocínios complexos.
- Preços equilibrados no SiliconFlow refletem as demandas computacionais.
Por Que Amamos
- Ele transforma a IA multimodal de análise passiva para capacidades de agente ativo, permitindo automação e processamento de dados estruturados que preenchem a lacuna entre a IA e as aplicações práticas.
Comparação de Modelos de IA Multimodal
Nesta tabela, comparamos os principais modelos multimodais de código aberto de 2025, cada um com pontos fortes únicos. O GLM-4.5V oferece desempenho de ponta com raciocínio 3D avançado, o GLM-4.1V-9B-Thinking proporciona eficiência excepcional com paradigmas de pensamento inovadores, enquanto o Qwen2.5-VL-32B-Instruct se destaca como um agente visual para aplicações práticas. Esta comparação ajuda você a escolher o modelo certo para suas necessidades específicas de IA multimodal.
| Número | Modelo | Desenvolvedor | Subtipo | Preços SiliconFlow | Principal Força |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | Modelo Visão-Linguagem | $0.14 entrada / $0.86 saída por M tokens | Raciocínio 3D de ponta |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Modelo Visão-Linguagem | $0.035 entrada / $0.14 saída por M tokens | Paradigma de pensamento eficiente |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Modelo Visão-Linguagem | $0.27 por M tokens | Agente visual avançado |
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 aplicações práticas de agentes.
Para desempenho máximo e raciocínio 3D, o GLM-4.5V é a melhor escolha com resultados de benchmark de ponta. Para implantação econômica com forte raciocínio, o GLM-4.1V-9B-Thinking oferece valor excepcional. Para aplicações de agente visual e extração de dados estruturados, o Qwen2.5-VL-32B-Instruct oferece as capacidades mais práticas.