O Que São os Modelos Multimodais de Código Aberto Mais Rápidos?
Os modelos multimodais de código aberto mais rápidos são modelos avançados de visão-linguagem que podem processar e compreender eficientemente informações visuais e textuais simultaneamente. Esses modelos combinam capacidades de visão computacional e processamento de linguagem natural para analisar imagens, vídeos, documentos e texto com notável velocidade e precisão. Eles permitem que os desenvolvedores criem aplicativos que podem entender conteúdo visual, responder a perguntas sobre imagens, analisar documentos e realizar tarefas complexas de raciocínio em múltiplas modalidades – tudo isso mantendo altas velocidades de inferência e custo-benefício para implantação no mundo real.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking é um Modelo de Visão-Linguagem de código aberto lançado conjuntamente 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 9 bilhões de parâmetros, ele alcança desempenho de ponta entre modelos de tamanho similar, com desempenho comparável ou até superior aos modelos muito maiores de 72 bilhões de parâmetros em 18 benchmarks diferentes.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Potência Compacta com Raciocínio Avançado
GLM-4.1V-9B-Thinking é um Modelo de Visão-Linguagem de código aberto lançado conjuntamente 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. O modelo se destaca em uma gama diversificada 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 com um comprimento de contexto de 66K.
Prós
- 9 bilhões de parâmetros compactos com velocidade e eficiência excepcionais.
- Desempenho de ponta comparável a modelos muito maiores de 72 bilhões.
- Lida com imagens 4K com proporções arbitrárias.
Contras
- Menor contagem de parâmetros pode limitar algumas tarefas de raciocínio complexas.
- Modelo mais recente com menos testes extensivos no mundo real.
Por Que Amamos
- Ele oferece desempenho excepcional com notável eficiência, provando que modelos menores podem competir com gigantes através de paradigmas de pensamento inovadores e técnicas avançadas de treinamento.
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 se destaca na análise de 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 em imagens e gerar saídas estruturadas para dados como faturas e tabelas, com habilidades matemáticas e de resolução de problemas aprimoradas por meio de aprendizado por reforço.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Agente Visual Avançado com Integração de Ferramentas
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 no reconhecimento de 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 usar computadores e telefones. 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 tem habilidades matemáticas e de resolução de problemas aprimoradas por meio de aprendizado por reforço, com estilos de resposta ajustados para melhor se alinhar às preferências humanas e um enorme comprimento de contexto de 131K.
Prós
- Atua como um agente visual capaz de usar computadores e telefones.
- Comprimento de contexto excepcional de 131K para processamento extensivo de documentos.
- Localização avançada de objetos e extração de dados estruturados.
Contras
- Requisitos computacionais mais altos com 32 bilhões de parâmetros.
- Custos de inferência mais caros em comparação com modelos menores.
Por Que Amamos
- Ele combina poderosa compreensão visual com integração prática de ferramentas, tornando-o perfeito para aplicações do mundo real que exigem tanto análise visual quanto execução automatizada de tarefas.
GLM-4.5V
GLM-4.5V é a mais recente geração de modelo de visão-linguagem lançado pela Zhipu AI. Construído sobre o modelo de texto carro-chefe GLM-4.5-Air, ele possui 106 bilhões de parâmetros totais e 12 bilhões de parâmetros ativos, utilizando uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) para alcançar desempenho superior a um custo de inferência menor. O modelo introduz inovações como 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), aprimorando significativamente suas habilidades de percepção e raciocínio para relações espaciais 3D, e apresenta um interruptor de 'Modo de Pensamento' para otimização flexível de resposta.
GLM-4.5V: Arquitetura MoE de Próxima Geração com Modo de Pensamento
GLM-4.5V é a mais recente geração de modelo de visão-linguagem lançado pela Zhipu AI. O modelo é construído sobre o modelo de texto carro-chefe GLM-4.5-Air, que possui 106 bilhões de parâmetros totais e 12 bilhões de parâmetros ativos, e utiliza uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) para alcançar desempenho superior a um custo de inferência menor. Tecnicamente, o GLM-4.5V segue a linhagem do GLM-4.1V-Thinking e introduz inovações como 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.
Prós
- Arquitetura MoE com apenas 12 bilhões de parâmetros ativos para inferência eficiente.
- Desempenho de ponta em 41 benchmarks multimodais públicos.
- Inovação 3D-RoPE para compreensão espacial 3D aprimorada.
Contras
- Grande contagem total de parâmetros (106 bilhões) pode exigir armazenamento significativo.
- Arquitetura MoE complexa pode exigir experiência especializada em implantação.
Por Que Amamos
- Ele representa a vanguarda da IA multimodal com sua arquitetura MoE inovadora, entregando desempenho de nível carro-chefe enquanto mantém a eficiência da inferência através da ativação inteligente de parâmetros.
Comparação dos Modelos de IA Multimodal Mais Rápidos
Nesta tabela, comparamos os modelos multimodais de código aberto mais rápidos de 2025, cada um com pontos fortes únicos. Para eficiência compacta, o GLM-4.1V-9B-Thinking oferece desempenho excepcional em um pacote pequeno. Para capacidades avançadas de agente visual, o Qwen2.5-VL-32B-Instruct oferece integração de ferramentas e comprimento de contexto inigualáveis. Para arquitetura MoE de ponta, o GLM-4.5V oferece desempenho de carro-chefe com inferência eficiente. Esta visão lado a lado ajuda você a escolher o modelo certo para suas necessidades específicas de IA multimodal.
| Número | Modelo | Desenvolvedor | Subtipo | Preços SiliconFlow | Principal Força |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Modelo de Visão-Linguagem | $0.035/$0.14 por M tokens | Eficiência compacta com raciocínio avançado |
| 2 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Modelo de Visão-Linguagem | $0.27/$0.27 por M tokens | Agente visual com comprimento de contexto de 131K |
| 3 | GLM-4.5V | zai | Modelo de Visão-Linguagem | $0.14/$0.86 por M tokens | Arquitetura MoE com Modo de Pensamento |
Perguntas Frequentes
Nossas três principais escolhas para os modelos multimodais de código aberto mais rápidos em 2025 são GLM-4.1V-9B-Thinking, Qwen2.5-VL-32B-Instruct e GLM-4.5V. Cada um desses modelos se destacou por sua velocidade, inovação, desempenho e abordagem única para resolver desafios na compreensão de visão-linguagem e raciocínio multimodal.
Nossa análise aprofundada mostra diferentes líderes para várias necessidades. O GLM-4.1V-9B-Thinking é ideal para aplicações que exigem eficiência compacta com forte raciocínio. O Qwen2.5-VL-32B-Instruct se destaca como um agente visual para integração de ferramentas e processamento de documentos longos. O GLM-4.5V é perfeito para aplicações que precisam de desempenho de nível carro-chefe com inferência econômica através de sua arquitetura MoE.