Что такое мультимодальные модели ИИ для чата + зрения?
Мультимодальные модели ИИ для чата и зрения — это продвинутые модели зрения-языка (VLM), которые могут одновременно обрабатывать и понимать как текстовый, так и визуальный контент. Используя сложные архитектуры глубокого обучения, они могут анализировать изображения, видео, документы и диаграммы, участвуя при этом в естественных языковых беседах. Эта технология позволяет разработчикам и создателям создавать приложения, которые могут рассуждать о визуальной информации, отвечать на вопросы об изображениях, извлекать структурированные данные из документов и действовать как визуальные агенты. Они способствуют сотрудничеству, ускоряют инновации и демократизируют доступ к мощным мультимодальным инструментам, обеспечивая широкий спектр применений от понимания документов до визуального рассуждения и задач компьютерного зрения.
GLM-4.5V
GLM-4.5V — это последнее поколение моделей зрения-языка (VLM), выпущенное 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 внедряет инновации, такие как 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), значительно улучшая свои способности восприятия и рассуждения о 3D-пространственных отношениях.
GLM-4.5V: Передовое мультимодальное рассуждение
GLM-4.5V — это последнее поколение моделей зрения-языка (VLM), выпущенное 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 продолжает линию GLM-4.1V-Thinking и внедряет инновации, такие как 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), значительно улучшая свои способности восприятия и рассуждения о 3D-пространственных отношениях. Благодаря оптимизации на этапах предварительного обучения, контролируемой тонкой настройки и обучения с подкреплением, модель способна обрабатывать разнообразный визуальный контент, такой как изображения, видео и длинные документы, достигая передовой производительности среди моделей с открытым исходным кодом своего масштаба на 41 публичном мультимодальном бенчмарке. Кроме того, модель оснащена переключателем «Режим мышления», позволяющим пользователям гибко выбирать между быстрыми ответами и глубоким рассуждением для баланса эффективности и результативности.
Преимущества
- Передовая производительность на 41 публичном мультимодальном бенчмарке.
- Архитектура MoE с 106 миллиардами общих параметров для превосходной производительности при более низкой стоимости.
- Технология 3D-RoPE для улучшенного 3D-пространственного рассуждения.
Недостатки
- Более высокая цена вывода: $0.86/M токенов на SiliconFlow.
- Больший размер модели может потребовать больше вычислительных ресурсов.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает передовое мультимодальное рассуждение с инновационным 3D-пространственным пониманием и гибким режимом мышления, который адаптируется как к быстрым ответам, так и к сложным задачам рассуждения.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking — это модель зрения-языка (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 внедряет «парадигму мышления» и использует обучение с подкреплением с выборочным обучением (RLCS) для значительного улучшения своих возможностей в сложных задачах.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Эффективное рассуждение с открытым исходным кодом
GLM-4.1V-9B-Thinking — это модель зрения-языка (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 внедряет «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 передовой производительности среди моделей аналогичного размера, и ее производительность сопоставима или даже превосходит гораздо более крупную модель Qwen-2.5-VL-72B с 72 миллиардами параметров на 18 различных бенчмарках. Модель превосходно справляется с широким спектром задач, включая решение STEM-задач, понимание видео и длинных документов, а также может обрабатывать изображения с разрешением до 4K и произвольным соотношением сторон.
Преимущества
- Исключительное соотношение производительности к размеру, соответствующее моделям с 72 миллиардами параметров.
- Превосходно справляется с STEM-задачами, пониманием видео и длинных документов.
- Обрабатывает изображения с разрешением 4K и произвольным соотношением сторон.
Недостатки
- Меньший размер (9 миллиардов параметров) по сравнению с флагманскими моделями.
- Может не достигать абсолютной пиковой производительности более крупных моделей.
Почему нам это нравится
- Она значительно превосходит свой весовой класс, обеспечивая производительность, сравнимую с гораздо более крупными моделями, при этом будучи экономичной и с открытым исходным кодом, обладая исключительными возможностями рассуждения.
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 не только хорошо распознает обычные объекты, но и обладает высокой способностью 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.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Мощный визуальный агент
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 обладает высокой способностью 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 были скорректированы для лучшего соответствия человеческим предпочтениям. С длиной контекста 131K она может обрабатывать обширную визуальную и текстовую информацию.
Преимущества
- Действует как визуальный агент, способный использовать компьютер и телефон.
- Исключительно хорошо анализирует диаграммы, макеты и структурированные данные.
- Генерирует структурированные выходные данные для счетов и таблиц.
Недостатки
- Цена $0.27/M токенов как для ввода, так и для вывода на SiliconFlow.
- Может потребовать больше ресурсов, чем меньшие модели.
Почему нам это нравится
- Она преодолевает разрыв между визуальным пониманием и действием, функционируя как настоящий визуальный агент, который может взаимодействовать с компьютерами и извлекать структурированные данные с ответами, соответствующими человеческим предпочтениям.
Сравнение мультимодальных моделей ИИ
В этой таблице мы сравниваем ведущие мультимодальные модели ИИ для чата и зрения 2025 года, каждая из которых обладает уникальной силой. Для передового рассуждения с 3D-пространственным пониманием GLM-4.5V обеспечивает передовую производительность. Для эффективного мультимодального рассуждения с открытым исходным кодом GLM-4.1V-9B-Thinking предлагает исключительную ценность. Для возможностей визуального агента и извлечения структурированных данных Qwen2.5-VL-32B-Instruct превосходит всех. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать правильный инструмент для вашего конкретного мультимодального приложения ИИ.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены (SiliconFlow) | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | Чат + Зрение | $0.14 ввод / $0.86 вывод за М токенов | Передовое 3D-пространственное рассуждение |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Чат + Зрение | $0.035 ввод / $0.14 вывод за М токенов | Эффективное рассуждение, соответствующее моделям с 72 миллиардами параметров |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Чат + Зрение | $0.27 за М токенов | Визуальный агент с извлечением структурированных данных |
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 моделей выделяется своими инновациями, производительностью и уникальным подходом к решению задач в мультимодальных задачах чата и зрения, от 3D-пространственного рассуждения до возможностей визуального агента.
Наш углубленный анализ показывает несколько лидеров для различных потребностей. GLM-4.5V — лучший выбор для продвинутого 3D-пространственного рассуждения и сложных мультимодальных задач, требующих глубокого мышления. Для экономичного развертывания с мощными возможностями рассуждения GLM-4.1V-9B-Thinking предлагает исключительную производительность при 9 миллиардах параметров. Для приложений визуального агента, понимания документов и извлечения структурированных данных Qwen2.5-VL-32B-Instruct превосходит всех благодаря своей длине контекста 131K и возможностям использования инструментов.