Что такое мультимодальные модели ИИ для образования?
Мультимодальные модели ИИ для образования — это передовые визуально-языковые модели, которые могут одновременно обрабатывать и понимать текст, изображения, видео, диаграммы и документы для улучшения учебного процесса. Эти сложные системы ИИ сочетают визуальное восприятие с пониманием языка, чтобы помочь студентам анализировать сложные материалы, решать задачи STEM, интерпретировать образовательный контент и участвовать в интерактивных сценариях обучения. Они обеспечивают персонализированное репетиторство, автоматическую оценку, генерацию контента и адаптивные пути обучения, делая образование более доступным и эффективным для различных стилей и потребностей обучения.
GLM-4.5V
GLM-4.5V — это визуально-языковая модель последнего поколения, выпущенная Zhipu AI, с общим количеством параметров 106B и 12B активных параметров, использующая архитектуру Mixture-of-Experts. Она превосходно обрабатывает разнообразный визуальный контент, включая изображения, видео и длинные документы, демонстрируя передовую производительность по 41 публичному мультимодальному бенчмарку. Модель оснащена «Режимом мышления» для гибкого баланса между быстрыми ответами и глубоким рассуждением, что делает ее идеальной для сложных образовательных сценариев.
GLM-4.5V: Мощный инструмент для продвинутого образовательного рассуждения
GLM-4.5V представляет собой передовой край образовательного ИИ благодаря своей инновационной 3D-ротационной позиционной кодировке (3D-RoPE), которая значительно улучшает способности восприятия и рассуждения для 3D-пространственных отношений — что крайне важно для таких предметов, как геометрия, физика и инженерия. С 106B параметрами, оптимизированными через архитектуру MoE, она обрабатывает сложные образовательные материалы, включая учебники, научные статьи, диаграммы и видео, сохраняя при этом экономическую эффективность. «Режим мышления» позволяет преподавателям выбирать между быстрой обратной связью по оценке и глубокими аналитическими ответами, что идеально подходит для различных образовательных контекстов, от быстрых викторин до комплексных сессий по решению проблем.
Преимущества
- Передовая производительность по 41 мультимодальному бенчмарку.
- Инновационная 3D-RoPE для превосходного пространственного рассуждения в предметах STEM.
- Гибкий «Режим мышления» для образовательной универсальности.
Недостатки
- Более высокие вычислительные требования из-за большого количества параметров.
- Может потребоваться техническая экспертиза для оптимальной образовательной интеграции.
Почему нам это нравится
- Он сочетает передовой мультимодальный ИИ с образовательными функциями, такими как гибкие режимы рассуждения, что делает его идеальным для продвинутого STEM-образования и сложного академического анализа.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking — это визуально-языковая модель с открытым исходным кодом, совместно выпущенная Zhipu AI и лабораторией KEG Университета Цинхуа, разработанная для общего мультимодального рассуждения. С 9B параметрами она достигает передовой производительности, сравнимой с гораздо более крупными моделями, превосходно справляясь с решением задач STEM, пониманием видео и анализом длинных документов с поддержкой изображений разрешением 4K.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Эффективный решатель образовательных задач
GLM-4.1V-9B-Thinking представляет революционную «парадигму мышления», улучшенную обучением с подкреплением с выборкой по учебной программе (RLCS), что делает ее исключительно подходящей для образовательных приложений. Несмотря на то, что это компактная модель с 9B параметрами, она демонстрирует производительность, сравнимую с 72B-параметровой Qwen-2.5-VL-72B по 18 бенчмаркам. Ее превосходство в решении задач STEM, в сочетании с продвинутым пониманием видео и возможностями обработки длинных документов, делает ее идеальной для анализа образовательных материалов, объяснения сложных концепций и поддержки интерактивного обучения. Модель обрабатывает образовательный контент высокого разрешения до 4K с произвольными соотношениями сторон.
Преимущества
- Исключительные возможности решения задач STEM для математического и естественнонаучного образования.
- Компактные 9B параметров с производительностью, конкурирующей с гораздо более крупными моделями.
- Продвинутое понимание видео для мультимедийного образовательного контента.
Недостатки
- Меньшее количество параметров может ограничивать производительность при выполнении чрезвычайно сложных задач.
- Требует понимания «парадигмы мышления» для оптимального образовательного использования.
Почему нам это нравится
- Он предлагает возможности решения задач STEM университетского уровня в эффективном пакете с открытым исходным кодом, который идеально подходит для образовательных учреждений с ограниченным бюджетом.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct — это мультимодальная большая языковая модель от команды Qwen, обладающая высокой способностью анализировать тексты, диаграммы, иконки, графику и макеты внутри изображений. Она действует как визуальный агент с улучшенными математическими и проблемно-ориентированными способностями, способная генерировать структурированные выводы для образовательных данных, таких как таблицы и диаграммы, с оптимизированными стилями ответов для соответствия человеческим предпочтениям.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Интерактивный образовательный помощник
Qwen2.5-VL-32B-Instruct выделяется как исключительный образовательный инструмент благодаря своей способности анализировать сложные визуальные образовательные материалы, включая учебники, научные диаграммы, математические уравнения и визуализации данных. Улучшенная с помощью обучения с подкреплением, модель превосходно справляется с решением математических задач и генерирует структурированные образовательные выводы, идеально подходящие для создания планов уроков, анализа студенческих работ и обработки образовательных документов. Ее возможности визуального агента позволяют ей взаимодействовать с образовательным программным обеспечением и цифровыми учебными платформами, а длина контекста в 131K позволяет обрабатывать целые учебники или научные статьи за один сеанс.
Преимущества
- Отлично анализирует образовательные диаграммы, схемы и сложные макеты.
- Улучшенные математические и проблемно-ориентированные способности благодаря обучению с подкреплением.
- Генерирует структурированные выводы, идеально подходящие для организации образовательных данных.
Недостатки
- Более высокая цена по сравнению с меньшими моделями для учреждений с ограниченным бюджетом.
- Может потребоваться обучение преподавателей для полного использования расширенных функций.
Почему нам это нравится
- Он трансформирует то, как преподаватели взаимодействуют с визуальным образовательным контентом, предлагая беспрецедентную способность анализировать, организовывать и генерировать структурированные образовательные материалы.
Сравнение образовательных моделей ИИ
В этом всеобъемлющем сравнении мы анализируем ведущие мультимодальные модели ИИ 2025 года, специально предназначенные для образовательных приложений. GLM-4.5V предлагает самые передовые возможности рассуждения с гибкими режимами мышления. GLM-4.1V-9B-Thinking обеспечивает исключительное решение задач STEM в экономически эффективном пакете, в то время как Qwen2.5-VL-32B-Instruct превосходно справляется с анализом визуального контента и генерацией структурированных образовательных выводов. Это сравнение помогает преподавателям и учреждениям выбрать подходящую модель ИИ для их конкретных целей преподавания и обучения.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены SiliconFlow | Образовательная сила |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | Визуально-языковая модель | $0.14-$0.86/M Tokens | Продвинутое 3D-рассуждение и режимы мышления |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM/Tsinghua KEG | Визуально-языковая модель | $0.035-$0.14/M Tokens | Исключительное решение задач STEM |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen Team | Визуально-языковая модель | $0.27/M Tokens | Анализ визуального контента и структура |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучшие образовательные модели ИИ на 2025 год — это GLM-4.5V, GLM-4.1V-9B-Thinking и Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Каждая модель была выбрана за ее исключительную производительность в образовательных сценариях, от продвинутого решения задач STEM до всестороннего анализа документов и поддержки интерактивного обучения.
Для продвинутого STEM-образования и сложного пространственного рассуждения оптимальным является GLM-4.5V. Для учреждений с ограниченным бюджетом, нуждающихся в сильном решении математических задач, GLM-4.1V-9B-Thinking предлагает наилучшее соотношение цены и качества. Для анализа образовательных материалов, создания структурированного контента и обработки больших документов Qwen2.5-VL-32B-Instruct является лучшим выбором для комплексного управления образовательным контентом.