Что такое мультимодальные модели для анализа документов?
Мультимодальные модели для анализа документов — это специализированные визуально-языковые модели (VLM), которые сочетают обработку естественного языка с компьютерным зрением для понимания и анализа сложных документов. Эти модели могут обрабатывать разнообразный визуальный контент, включая текст, диаграммы, таблицы, схемы и макеты внутри документов, извлекая структурированную информацию и предоставляя интеллектуальные выводы. Они превосходно справляются с такими задачами, как обработка счетов, понимание форм, анализ диаграмм и преобразование визуальных документов в действенные данные, что делает их незаменимыми инструментами для предприятий, стремящихся автоматизировать рабочие процессы с документами и улучшить возможности извлечения информации.
GLM-4.5V
GLM-4.5V — это последнее поколение визуально-языковых моделей, выпущенных Zhipu AI, с общим количеством параметров 106B и 12B активных параметров с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE). Модель превосходно обрабатывает разнообразный визуальный контент, включая длинные документы, достигая передовой производительности на 41 публичном мультимодальном бенчмарке. Она включает инновационное 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE) и переключатель «Режим мышления» для гибких подходов к рассуждению.
GLM-4.5V: Премиальный центр анализа документов
GLM-4.5V представляет собой передовой уровень анализа документов с архитектурой MoE с 106B параметрами, обеспечивающей превосходную производительность при более низких затратах на инференс. Модель обрабатывает сложные документы, изображения, видео и длинный контент с исключительной точностью. Ее инновация 3D-RoPE улучшает понимание пространственных отношений, что критически важно для анализа макета документов. Гибкий «Режим мышления» позволяет пользователям балансировать скорость и глубокое рассуждение, что делает ее идеальной как для быстрой обработки документов, так и для сложных аналитических задач, требующих детального понимания.
Преимущества
- Передовая производительность на 41 мультимодальном бенчмарке.
- Архитектура MoE обеспечивает превосходную эффективность и экономичность.
- Расширенное понимание 3D пространственных отношений для сложных макетов.
Недостатки
- Более высокая стоимость вывода из-за расширенных возможностей.
- Большой размер модели может потребовать значительных вычислительных ресурсов.
Почему нам это нравится
- Она предоставляет непревзойденные возможности анализа документов с гибкими режимами рассуждений, что делает ее идеальной для корпоративных рабочих процессов обработки документов.
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. Эта модель с 9B параметрами представляет «парадигму мышления» с обучением с подкреплением и достигает производительности, сравнимой с гораздо более крупными моделями 72B. Она превосходно справляется с пониманием длинных документов и может обрабатывать изображения с разрешением до 4K с произвольным соотношением сторон.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Эффективный чемпион по рассуждениям с документами
GLM-4.1V-9B-Thinking революционизирует анализ документов, обеспечивая исключительную производительность в компактном пакете с 9B параметрами. Инновационная «парадигма мышления» модели, улучшенная с помощью обучения с подкреплением с выборочным обучением (RLCS), позволяет осуществлять сложные рассуждения по сложным документам. Несмотря на меньший размер, она соответствует или превосходит более крупные модели 72B на 18 бенчмарках, что делает ее идеальной для понимания длинных документов, решения STEM-задач и обработки документов высокого разрешения до 4K с гибким соотношением сторон.
Преимущества
- Выдающееся соотношение производительности к размеру, конкурирующее с моделями 72B.
- Расширенная «парадигма мышления» для сложных рассуждений с документами.
- Поддерживает документы с разрешением 4K с произвольным соотношением сторон.
Недостатки
- Меньшее количество параметров по сравнению с премиальными альтернативами.
- Может потребоваться тонкая настройка для узкоспециализированных типов документов.
Почему нам это нравится
- Она предлагает исключительную производительность анализа документов в компактном, экономичном пакете, который конкурирует с гораздо более крупными моделями благодаря инновационным парадигмам мышления.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct — это мультимодальная большая языковая модель от команды Qwen, высокоспособная анализировать тексты, диаграммы, иконки, графику и макеты внутри изображений. Она действует как визуальный агент с возможностями рассуждения с инструментами и может точно локализовать объекты, генерировать структурированные выводы для счетов и таблиц, с улучшенными математическими и проблемно-ориентированными способностями благодаря обучению с подкреплением.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Эксперт по обработке структурированных документов
Qwen2.5-VL-32B-Instruct специализируется на всестороннем анализе документов с исключительными возможностями распознавания текста, интерпретации диаграмм и понимания макетов. Модель превосходно генерирует структурированные выводы из сложных документов, таких как счета и таблицы, что делает ее бесценной для автоматизации бизнес-процессов. Улучшенная с помощью обучения с подкреплением, она предлагает превосходные математические рассуждения и способности к решению проблем, в то время как ее возможности визуального агента позволяют динамическое взаимодействие с инструментами и точную локализацию объектов внутри документов.
Преимущества
- Отлично справляется с генерацией структурированных выводов для счетов и таблиц.
- Расширенные возможности анализа диаграмм, иконок и графики.
- Функциональность визуального агента с рассуждениями с инструментами.
Недостатки
- Меньшая длина контекста по сравнению с некоторыми альтернативами.
- Равная стоимость ввода и вывода может быть менее экономичной для задач с большим объемом чтения.
Почему нам это нравится
- Она превосходно преобразует сложные визуальные документы в структурированные, действенные данные, что делает ее идеальной для автоматизации бизнеса и рабочих процессов обработки документов.
Сравнение моделей для анализа документов
В этой таблице мы сравниваем ведущие мультимодальные модели 2025 года для анализа документов, каждая из которых обладает уникальными сильными сторонами для обработки сложных визуальных документов. GLM-4.5V предлагает премиальные возможности с гибкими режимами рассуждений, GLM-4.1V-9B-Thinking обеспечивает исключительную эффективность и парадигмы мышления, в то время как Qwen2.5-VL-32B-Instruct специализируется на генерации структурированных выводов. Это сравнение поможет вам выбрать правильную модель для ваших требований к анализу документов и бюджета.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены SiliconFlow | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | Визуально-языковая модель | $0.14-$0.86/M Tokens | Премиальная мультимодальная производительность |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Визуально-языковая модель | $0.035-$0.14/M Tokens | Эффективные парадигмы мышления |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Визуально-языковая модель | $0.27/M Tokens | Генерация структурированных выводов |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучшие модели для анализа документов в 2025 году — это GLM-4.5V, GLM-4.1V-9B-Thinking и Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Каждая модель превосходно проявила себя в различных аспектах обработки документов, от премиальной мультимодальной производительности до эффективного рассуждения и генерации структурированных выводов.
GLM-4.5V лучше всего подходит для всестороннего, высокоточного анализа документов, требующего гибких рассуждений. GLM-4.1V-9B-Thinking превосходно справляется с экономичной обработкой длинных документов с расширенными возможностями мышления. Qwen2.5-VL-32B-Instruct идеально подходит для генерации структурированных выводов из счетов, таблиц и форм, требующих точного извлечения данных.