O Que São Pequenos Modelos para Perguntas e Respostas de Documentos + Imagens?
Pequenos modelos para perguntas e respostas de documentos e imagens são modelos compactos de visão-linguagem especializados em compreender e responder a perguntas sobre conteúdo visual, incluindo documentos, gráficos, diagramas e imagens. Esses modelos eficientes combinam compreensão visual com processamento de linguagem natural para extrair informações, analisar layouts, interpretar texto dentro de imagens e fornecer respostas precisas às consultas dos usuários. Com contagens de parâmetros entre 7B-9B, eles oferecem um equilíbrio ideal entre desempenho e eficiência de recursos, tornando-os ideais para implantação em ambientes com recursos limitados, ao mesmo tempo em que fornecem poderosas capacidades de raciocínio multimodal para compreensão de documentos, resposta a perguntas visuais e extração inteligente de informações.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL é um novo membro da série Qwen, equipado com poderosas capacidades de compreensão visual. Ele pode analisar texto, gráficos e layouts dentro de imagens, entender vídeos longos e capturar eventos. É capaz de raciocinar, manipular ferramentas, suportar localização de objetos em múltiplos formatos e gerar saídas estruturadas. O modelo foi otimizado para resolução dinâmica e treinamento de taxa de quadros na compreensão de vídeo, e melhorou a eficiência do codificador visual.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct: Poderosa Compreensão Visual para Documentos
Qwen2.5-VL-7B-Instruct é um modelo de visão-linguagem compacto, mas poderoso, da série Qwen, com 7 bilhões de parâmetros. Ele se destaca na análise de texto, gráficos e layouts complexos dentro de imagens, tornando-o ideal para aplicações de perguntas e respostas de documentos. O modelo pode interpretar conteúdo estruturado, extrair informações de tabelas e diagramas e fornecer respostas precisas a consultas visuais. Com um codificador visual otimizado e suporte para comprimento de contexto de 33K, ele processa eficientemente documentos longos e conteúdo de várias páginas. A capacidade do modelo de lidar com localização de objetos em múltiplos formatos e gerar saídas estruturadas o torna particularmente eficaz para processamento de documentos empresariais e tarefas de perguntas e respostas visuais. O SiliconFlow oferece este modelo a US$ 0,05 por milhão de tokens para entrada e saída.
Prós
- Excelentes capacidades de análise de texto, gráficos e layout.
- Codificador visual otimizado para processamento eficiente.
- Suporta comprimento de contexto de 33K para documentos longos.
Contras
- Menor contagem de parâmetros em comparação com VLMs maiores.
- Pode exigir ajuste fino para domínios altamente especializados.
Por Que Amamos
- Ele oferece compreensão excepcional de documentos e compreensão visual em um modelo compacto de 7B parâmetros, perfeito para implantação eficiente de perguntas e respostas de documentos.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking é um Modelo de Visão-Linguagem de código aberto projetado para avançar o raciocínio multimodal de propósito geral. Ele introduz um 'paradigma de pensamento' e utiliza Aprendizado por Reforço com Amostragem Curricular para aprimorar significativamente as capacidades em tarefas complexas. O modelo alcança desempenho de ponta entre modelos de tamanho semelhante e se destaca na resolução de problemas STEM, compreensão de vídeo e compreensão de documentos longos, lidando com imagens com resoluções de até 4K.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Raciocínio Multimodal Avançado para Documentos Complexos
GLM-4.1V-9B-Thinking é um modelo de visão-linguagem inovador lançado em conjunto pela Zhipu AI e pelo laboratório KEG da Universidade Tsinghua, apresentando 9 bilhões de parâmetros e um 'paradigma de pensamento' único para raciocínio aprimorado. Este modelo se destaca na compreensão de documentos complexos, resolução de problemas STEM dentro de imagens e análise de documentos de formato longo com sua janela de contexto de 66K. Ele pode lidar com imagens de alta resolução de até 4K com proporções arbitrárias, tornando-o ideal para processar documentos detalhados, diagramas técnicos e PDFs de várias páginas. O treinamento do modelo com Aprendizado por Reforço com Amostragem Curricular (RLCS) permite que ele realize raciocínio sofisticado sobre conteúdo visual, respondendo a perguntas complexas que exigem lógica de várias etapas e compreensão visual. No SiliconFlow, ele é precificado em US$ 0,035 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,14 por milhão de tokens de saída.
Prós
- Avançado 'paradigma de pensamento' para raciocínio complexo.
- Suporta comprimento de contexto de 66K para documentos extensos.
- Lida com imagens de resolução 4K com proporções arbitrárias.
Contras
- Preço de saída mais alto a US$ 0,14/M tokens no SiliconFlow.
- Mais intensivo computacionalmente do que modelos mais simples.
Por Que Amamos
- Ele traz raciocínio multimodal de nível empresarial para um modelo compacto de 9B, destacando-se em perguntas e respostas de documentos complexos com capacidades de pensamento avançadas.
GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 é um modelo de pequeno porte da série GLM com 9 bilhões de parâmetros. Apesar de sua escala menor, ele demonstra excelentes capacidades em geração de código, design web, geração de gráficos SVG e tarefas de escrita baseadas em pesquisa. O modelo suporta recursos de chamada de função, permitindo que ele invoque ferramentas externas para estender seu alcance de capacidades, e mostra um bom equilíbrio entre eficiência e eficácia em cenários com recursos limitados.
GLM-4-9B-0414: Processamento Multimodal Eficiente com Integração de Ferramentas
GLM-4-9B-0414 é um modelo versátil de 9 bilhões de parâmetros da série GLM que oferece excelentes capacidades de compreensão de documentos e resposta a perguntas, mantendo uma implantação leve. Embora seja principalmente conhecido pela geração de código e design web, sua compreensão multimodal o torna eficaz para tarefas de perguntas e respostas de documentos, especialmente quando combinado com suas capacidades de chamada de função. O modelo pode invocar ferramentas externas para aprimorar suas habilidades de processamento de documentos, como motores OCR ou analisadores especializados. Com suporte para comprimento de contexto de 33K e benchmarks de desempenho competitivos, o GLM-4-9B-0414 oferece uma solução econômica para organizações que precisam de perguntas e respostas de documentos eficientes sem a sobrecarga de modelos maiores. O SiliconFlow oferece este modelo a US$ 0,086 por milhão de tokens para entrada e saída.
Prós
- Chamada de função para integração estendida de ferramentas.
- Excelente eficiência em cenários com recursos limitados.
- Suporta comprimento de contexto de 33K para documentos longos.
Contras
- Menos especializado em tarefas de visão em comparação com VLMs dedicados.
- Pode não lidar com imagens de alta resolução de forma tão eficaz.
Por Que Amamos
- Ele oferece uma solução equilibrada e eficiente para perguntas e respostas de documentos com capacidades únicas de chamada de função para estender seu alcance através de ferramentas externas.
Comparação de Pequenos Modelos para Perguntas e Respostas de Documentos + Imagens
Nesta tabela, comparamos os principais pequenos modelos de 2025 para perguntas e respostas de documentos e imagens, cada um com pontos fortes únicos. Qwen2.5-VL-7B-Instruct oferece poderosa compreensão visual com a menor contagem de parâmetros. GLM-4.1V-9B-Thinking fornece capacidades avançadas de raciocínio com contexto estendido e suporte a imagens 4K. GLM-4-9B-0414 oferece eficiência com integração de ferramentas. Esta visão lado a lado ajuda você a escolher o modelo certo para suas necessidades específicas de compreensão de documentos e perguntas e respostas visuais.
| Número | Modelo | Desenvolvedor | Subtipo | Preços SiliconFlow | Principal Força |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | Modelo de Visão-Linguagem | US$ 0,05/M tokens | Análise de documentos e gráficos |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Modelo de Visão-Linguagem | US$ 0,035-US$ 0,14/M tokens | Raciocínio multimodal avançado |
| 3 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | Modelo de Chat Multimodal | US$ 0,086/M tokens | Chamada de função e eficiência |
Perguntas Frequentes
Nossas três principais escolhas para 2025 são Qwen2.5-VL-7B-Instruct, GLM-4.1V-9B-Thinking e GLM-4-9B-0414. Cada um desses modelos compactos (7B-9B parâmetros) se destacou por sua compreensão excepcional de documentos, compreensão visual e desempenho eficiente na resposta a perguntas sobre documentos e imagens, mantendo o custo-benefício e a flexibilidade de implantação.
Para processamento de documentos de alta resolução, o GLM-4.1V-9B-Thinking é a melhor escolha, capaz de lidar com imagens de até 4K de resolução com proporções arbitrárias e apresentando uma janela de contexto de 66K para documentos extensos. Para análise otimizada de layout e gráficos com excelente custo-benefício, o Qwen2.5-VL-7B-Instruct é ideal, oferecendo poderosa compreensão visual por apenas US$ 0,05 por milhão de tokens no SiliconFlow. Ambos os modelos se destacam na compreensão de estruturas complexas de documentos, tabelas, diagramas e conteúdo de várias páginas.