Что такое мультимодальные модели ИИ?
Мультимодальные модели ИИ — это передовые визуально-языковые модели (VLM), способные одновременно обрабатывать и понимать несколько типов входных данных, включая текст, изображения, видео и документы. Используя сложные архитектуры глубокого обучения, они анализируют визуальный контент наряду с текстовой информацией для выполнения сложных задач рассуждения, визуального понимания и генерации контента. Эта технология позволяет разработчикам и создателям создавать приложения, которые могут понимать диаграммы, решать визуальные задачи, анализировать документы и действовать как визуальные агенты с беспрецедентными возможностями. Они способствуют сотрудничеству, ускоряют инновации и демократизируют доступ к мощному мультимодальному интеллекту, обеспечивая широкий спектр применений от образовательных инструментов до решений для автоматизации предприятий.
GLM-4.5V
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. 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.
GLM-4.5V: Передовые мультимодальные рассуждения
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 следует линии GLM-4.1V-Thinking и вводит инновации, такие как 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), значительно улучшая ее 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 открытого исходного кода своего масштаба по 41 публичному мультимодальному бенчмарку. Кроме того, модель оснащена переключателем «Режим мышления», позволяющим пользователям гибко выбирать между быстрыми ответами и глубокими рассуждениями для баланса эффективности и результативности.
Преимущества
- Передовая производительность по 41 мультимодальному бенчмарку.
- Архитектура MoE для превосходной производительности при более низкой стоимости.
- 3D-RoPE для улучшенного 3D пространственного рассуждения.
Недостатки
- Более высокая цена вывода — $0.86/M токенов на SiliconFlow.
- Требует понимания архитектуры MoE для оптимизации.
Почему нам это нравится
- Она сочетает передовые мультимодальные рассуждения с гибкими режимами мышления, достигая лидирующей производительности при обработке разнообразного визуального контента от изображений до видео и длинных документов.
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 мультимодальных рассуждений 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: Чемпион эффективных мультимодальных рассуждений
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 мультимодальных рассуждений 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 передовой 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 широким спектром задач, включая решение STEM-задач, понимание видео и понимание длинных документов, а также может обрабатывать изображения с разрешением до 4K и произвольным соотношением сторон.
Преимущества
- Превосходит гораздо более крупные модели с 72 миллиардами параметров по 18 бенчмаркам.
- Эффективные 9 миллиардов параметров для экономичного развертывания.
- Обрабатывает изображения с разрешением 4K и произвольным соотношением сторон.
Недостатки
- Меньшее количество параметров по сравнению с флагманскими моделями.
- Может потребоваться тонкая настройка для специализированных областей.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает производительность флагманского уровня при значительно меньшем размере и стоимости, превосходя свой весовой класс благодаря инновационным парадигмам мышления и оптимизации обучения с подкреплением.
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, значки, 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, значки, 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.
Преимущества
- Действует как визуальный агент для управления компьютером и телефоном.
- Исключительно хорошо анализирует диаграммы, макеты и документы.
- Генерирует структурированные выходные данные для счетов и таблиц.
Недостатки
- Среднее количество параметров по сравнению с более крупными моделями.
- Единая структура ценообразования для ввода и вывода.
Почему нам это нравится
- Это настоящий визуальный агент, который может управлять компьютерами и телефонами, превосходно справляясь с анализом документов и извлечением структурированных данных, что делает его идеальным для автоматизации и корпоративных приложений.
Сравнение мультимодальных моделей ИИ
В этой таблице мы сравниваем ведущие мультимодальные модели ИИ 2025 года, каждая из которых обладает уникальной сильной стороной. Для передовой производительности в различных визуальных задачах GLM-4.5V предлагает возможности флагманского уровня с эффективностью MoE. Для экономичных мультимодальных рассуждений, конкурирующих с более крупными моделями, GLM-4.1V-9B-Thinking предлагает исключительную ценность. Для возможностей визуального агента и понимания документов Qwen2.5-VL-32B-Instruct превосходен. Этот параллельный обзор поможет вам выбрать правильный инструмент для ваших конкретных потребностей в мультимодальном ИИ.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены (SiliconFlow) | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | Визуально-языковая модель | $0.14/M ввод, $0.86/M вывод | Передовые мультимодальные рассуждения |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM / Zhipu AI | Визуально-языковая модель | $0.035/M ввод, $0.14/M вывод | Эффективная производительность, конкурирующая с моделями 72B |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen | Визуально-языковая модель | $0.27/M токенов | Визуальный агент с анализом документов |
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 области мультимодальных рассуждений, визуального понимания и визуально-языковых задач.
Наш углубленный анализ показывает несколько лидеров для различных потребностей. GLM-4.5V — лучший выбор для передовой производительности по 41 мультимодальному бенчмарку с гибкими режимами мышления. Для экономичных развертываний, которым все еще нужна производительность флагманского уровня, GLM-4.1V-9B-Thinking предлагает исключительную ценность, превосходя модели в три раза большего размера. Для возможностей визуального агента и анализа документов Qwen2.5-VL-32B-Instruct превосходен благодаря своей способности управлять компьютерами и извлекать структурированные данные.