Что такое мультимодальные ИИ-модели для чата и зрения?
Мультимодальные ИИ-модели для чата и зрения — это продвинутые визуально-языковые модели (VLM), которые сочетают понимание естественного языка с изощренными возможностями визуальной обработки. Эти модели могут анализировать изображения, видео, документы, диаграммы и другой визуальный контент, участвуя при этом в разговорных взаимодействиях. Используя архитектуры глубокого обучения, такие как Mixture-of-Experts (MoE) и продвинутые парадигмы рассуждения, они переводят визуальную информацию в осмысленный диалог и инсайты. Эта технология позволяет разработчикам создавать приложения, которые могут видеть, понимать и обсуждать визуальный контент, демократизируя доступ к мощным мультимодальным ИИ-инструментам для всего: от анализа документов до визуальной помощи и образовательных приложений.
GLM-4.5V
GLM-4.5V — это последнее поколение визуально-языковой модели (VLM), выпущенной Zhipu AI. Построенная на флагманской текстовой модели GLM-4.5-Air с общим количеством 106 миллиардов параметров и 12 миллиардами активных параметров, она использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) для достижения превосходной производительности при более низкой стоимости вывода. Модель представляет инновации, такие как 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), значительно улучшающие ее способности восприятия и рассуждения для 3D-пространственных отношений, и имеет переключатель «Режим мышления» для гибкой глубины рассуждения.
GLM-4.5V: Современное мультимодальное рассуждение
GLM-4.5V — это последнее поколение визуально-языковой модели (VLM), выпущенной Zhipu AI. Модель построена на флагманской текстовой модели GLM-4.5-Air, которая имеет 106 миллиардов общих параметров и 12 миллиардов активных параметров, и использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) для достижения превосходной производительности при более низкой стоимости вывода. Технически, GLM-4.5V представляет инновации, такие как 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), значительно улучшающие ее способности восприятия и рассуждения для 3D-пространственных отношений. Модель способна обрабатывать разнообразный визуальный контент, такой как изображения, видео и длинные документы, достигая современного уровня производительности среди моделей своего масштаба с открытым исходным кодом по 41 публичному мультимодальному бенчмарку.
Плюсы
- Современная производительность по 41 мультимодальному бенчмарку.
- Эффективная архитектура MoE с 106 млрд общих, 12 млрд активных параметров.
- Продвинутое 3D-пространственное рассуждение с кодированием 3D-RoPE.
Минусы
- Более высокая стоимость вывода по сравнению с меньшими моделями.
- Может требовать больше вычислительных ресурсов для оптимальной производительности.
Почему нам это нравится
- Она сочетает передовые мультимодальные возможности с эффективной архитектурой MoE, обеспечивая современную производительность в разнообразных задачах визуального понимания с гибкими режимами рассуждения.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking — это визуально-языковая модель (VLM) с открытым исходным кодом, совместно выпущенная Zhipu AI и лабораторией KEG Университета Цинхуа, разработанная для продвижения мультимодального рассуждения общего назначения. Построенная на базовой модели GLM-4-9B-0414, она вводит «парадигму мышления» и использует обучение с подкреплением с выборочным обучением (RLCS) для значительного улучшения своих возможностей в сложных задачах.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Компактный мощный инструмент с продвинутым рассуждением
GLM-4.1V-9B-Thinking — это визуально-языковая модель (VLM) с открытым исходным кодом, совместно выпущенная Zhipu AI и лабораторией KEG Университета Цинхуа, разработанная для продвижения мультимодального рассуждения общего назначения. Построенная на базовой модели GLM-4-9B-0414, она вводит «парадигму мышления» и использует обучение с подкреплением с выборочным обучением (RLCS) для значительного улучшения своих возможностей в сложных задачах. Будучи моделью с 9 миллиардами параметров, она достигает современного уровня производительности среди моделей аналогичного размера, а ее производительность сопоставима или даже превосходит гораздо более крупную модель Qwen-2.5-VL-72B с 72 миллиардами параметров по 18 различным бенчмаркам. Модель превосходно справляется с решением STEM-задач, пониманием видео и длинных документов, обрабатывая изображения с разрешением до 4K и произвольным соотношением сторон.
Плюсы
- Исключительное соотношение производительности к размеру с всего 9 млрд параметров.
- Продвинутая «парадигма мышления» с обучением RLCS.
- Обрабатывает изображения с разрешением 4K и произвольным соотношением сторон.
Минусы
- Меньшее количество параметров может ограничивать сложное рассуждение в некоторых сценариях.
- Будучи открытым исходным кодом, может требовать больше технических знаний для настройки.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает замечательную производительность мультимодального рассуждения в компактном пакете с 9 миллиардами параметров, делая продвинутые визуально-языковые возможности доступными без огромных вычислительных требований.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct — это мультимодальная большая языковая модель, выпущенная командой Qwen, часть серии Qwen2.5-VL. Эта модель превосходно анализирует тексты, диаграммы, иконки, графику и макеты внутри изображений. Она действует как визуальный агент, который может рассуждать и динамически управлять инструментами, способный использовать компьютер и телефон, с точной локализацией объектов и генерацией структурированных выходных данных для таких данных, как счета и таблицы.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Продвинутый визуальный агент с интеграцией инструментов
Qwen2.5-VL-32B-Instruct — это мультимодальная большая языковая модель, выпущенная командой Qwen, часть серии Qwen2.5-VL. Эта модель не только хорошо распознает обычные объекты, но и очень способна анализировать тексты, диаграммы, иконки, графику и макеты внутри изображений. Она действует как визуальный агент, который может рассуждать и динамически управлять инструментами, способный использовать компьютер и телефон. Кроме того, модель может точно локализовать объекты на изображениях и генерировать структурированные выходные данные для таких данных, как счета и таблицы. По сравнению со своим предшественником Qwen2-VL, эта версия имеет улучшенные математические и проблемно-ориентированные способности благодаря обучению с подкреплением, а стили ответов скорректированы для лучшего соответствия человеческим предпочтениям.
Плюсы
- Исключительные возможности визуального агента для использования компьютера и телефона.
- Продвинутая локализация объектов и извлечение структурированных данных.
- Обширная длина контекста 131K для обработки длинных документов.
Минусы
- Более высокие вычислительные требования с 32 млрд параметров.
- Равная стоимость ввода и вывода может быть дорогой для интенсивного использования.
Почему нам это нравится
- Она превосходна как визуальный агент с продвинутыми возможностями интеграции инструментов, что делает ее идеальной для практических приложений, требующих анализа документов, локализации объектов и извлечения структурированных данных.
Сравнение мультимодальных ИИ-моделей
В этой таблице мы сравниваем ведущие мультимодальные ИИ-модели 2025 года для чата и зрения, каждая из которых обладает уникальными сильными сторонами. Для передовой производительности GLM-4.5V предлагает современные возможности с эффективной архитектурой MoE. Для компактной эффективности GLM-4.1V-9B-Thinking обеспечивает замечательное рассуждение в меньшем пакете, в то время как Qwen2.5-VL-32B-Instruct превосходен как визуальный агент с продвинутой интеграцией инструментов. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать подходящую мультимодальную модель для ваших конкретных приложений чата и зрения.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены SiliconFlow | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | Визуально-языковая модель | $0.14-$0.86/M Tokens | Современная мультимодальная производительность |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Визуально-языковая модель | $0.035-$0.14/M Tokens | Компактный мощный инструмент с продвинутым рассуждением |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Визуально-языковая модель | $0.27/M Tokens | Продвинутый визуальный агент с интеграцией инструментов |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучшие модели на 2025 год — это GLM-4.5V, GLM-4.1V-9B-Thinking и Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Каждая из этих визуально-языковых моделей выделяется своими инновациями, производительностью и уникальным подходом к решению задач в мультимодальных приложениях для чата и визуального понимания.
Наш углубленный анализ показывает разных лидеров для различных потребностей. GLM-4.5V — лучший выбор для современной производительности по разнообразным мультимодальным бенчмаркам с гибкими режимами мышления. GLM-4.1V-9B-Thinking лучше всего подходит для пользователей, которым нужны продвинутые возможности рассуждения в компактной, экономичной модели. Qwen2.5-VL-32B-Instruct превосходен для приложений, требующих визуальных агентов, анализа документов и извлечения структурированных данных.