Что такое мультимодальные модели для корпоративного ИИ?
Мультимодальные модели для корпоративного ИИ — это передовые визуально-языковые модели (VLM), которые могут одновременно обрабатывать и понимать текст, изображения, видео и документы. Эти сложные системы ИИ сочетают обработку естественного языка с компьютерным зрением для анализа сложных бизнес-данных, от финансовых отчетов и диаграмм до каталогов продукции и технической документации. Корпоративные мультимодальные модели позволяют организациям автоматизировать обработку визуальных документов, улучшать обслуживание клиентов с помощью визуального понимания, выполнять расширенный анализ данных и создавать интеллектуальные приложения, способные рассуждать на основе нескольких типов данных, — революционизируя то, как предприятия используют ИИ для получения конкурентного преимущества.
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). Созданная на основе флагманской текстовой модели GLM-4.5-Air, она представляет 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE) для улучшенного пространственного рассуждения. Модель превосходно обрабатывает разнообразный визуальный контент, включая изображения, видео и длинные документы, достигая передовой производительности на 41 публичном мультимодальном бенчмарке с гибким «Режимом мышления» для сбалансированной эффективности и глубокого рассуждения.
GLM-4.5V: Мультимодальный интеллект корпоративного уровня
GLM-4.5V представляет собой передовой рубеж корпоративного мультимодального ИИ с его сложной архитектурой из 106B параметров, использующей только 12B активных параметров благодаря технологии MoE. Этот инновационный подход обеспечивает превосходную производительность при более низких затратах на инференс, что делает его идеальным для корпоративных развертываний. Технология 3D-RoPE модели значительно улучшает понимание пространственных отношений, а ее «Режим мышления» позволяет предприятиям балансировать быстрые ответы с глубоким аналитическим рассуждением на основе конкретных бизнес-потребностей.
Преимущества
- Передовая производительность на 41 мультимодальном бенчмарке.
- Экономичная архитектура MoE с 106B общих/12B активных параметров.
- Продвинутое 3D пространственное рассуждение с технологией 3D-RoPE.
Недостатки
- Более высокие вычислительные требования для полного развертывания модели.
- Может потребовать донастройки для узкоспециализированных корпоративных сценариев использования.
Почему мы ее любим
- Она обеспечивает мультимодальный интеллект корпоративного уровня с экономичной архитектурой, делая передовой ИИ доступным для крупномасштабных бизнес-приложений.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking — это открытая визуально-языковая модель, совместно выпущенная Zhipu AI и лабораторией KEG Университета Цинхуа. Эта модель с 9B параметрами представляет революционную «парадигму мышления» и использует обучение с подкреплением с выборочным обучением (RLCS) для улучшения сложных рассуждений. Несмотря на свой компактный размер, она достигает производительности, сравнимой с гораздо более крупными моделями 72B, превосходно справляясь с решением STEM-задач, пониманием видео и обработкой длинных документов с поддержкой изображений в разрешении 4K.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Компактный мощный инструмент для корпоративного рассуждения
GLM-4.1V-9B-Thinking революционизирует корпоративный ИИ благодаря своей прорывной «парадигме мышления», которая обеспечивает сложные рассуждения в компактной модели с 9B параметрами. Это открытое решение предоставляет исключительную ценность для предприятий, ищущих мощные мультимодальные возможности без огромных вычислительных затрат. Подход к обучению RLCS и способность модели обрабатывать изображения в разрешении 4K делают ее идеальной для предприятий, обрабатывающих высококачественный визуальный контент, технические документы и сложные аналитические задачи.
Преимущества
- Исключительное соотношение производительности к размеру, соответствующее моделям 72B.
- Революционная «парадигма мышления» для улучшенного рассуждения.
- Поддержка разрешения 4K для высококачественного корпоративного контента.
Недостатки
- Меньшее количество параметров может ограничивать выполнение чрезвычайно сложных задач.
- Модель с открытым исходным кодом может потребовать больше усилий по интеграции.
Почему мы ее любим
- Она доказывает, что умная архитектура и обучение могут обеспечить мультимодальный интеллект корпоративного уровня в экономичном, развертываемом пакете, идеально подходящем для средних предприятий.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct — это сложная мультимодальная большая языковая модель от команды Qwen, разработанная для всестороннего визуального понимания и взаимодействия. Эта модель превосходно анализирует тексты, диаграммы, иконки, графику и макеты внутри изображений, функционируя как визуальный агент, способный использовать компьютер и телефон. Благодаря улучшенным математическим способностям и навыкам решения проблем с помощью обучения с подкреплением, она точно локализует объекты и генерирует структурированные выходные данные для бизнес-документов, таких как счета и таблицы.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Визуальный агент для корпоративной автоматизации
Qwen2.5-VL-32B-Instruct выделяется как идеальный визуальный агент для корпоративной автоматизации, способный понимать и взаимодействовать со сложными бизнес-интерфейсами. Его способность анализировать диаграммы, обрабатывать счета, извлекать структурированные данные из таблиц и даже навигировать по компьютерным интерфейсам делает его бесценным для автоматизации корпоративных рабочих процессов. Длина контекста модели в 131K позволяет обрабатывать обширные документы, а оптимизация с помощью обучения с подкреплением гарантирует, что ответы соответствуют бизнес-требованиям и человеческим предпочтениям.
Преимущества
- Расширенные возможности визуального агента для взаимодействия с интерфейсом.
- Отличное извлечение структурированных данных из бизнес-документов.
- Длина контекста 131K для обработки обширного корпоративного контента.
Недостатки
- Модель среднего размера может потребовать больше времени на инференс, чем более мелкие альтернативы.
- Специализированные функции могут потребовать настройки для конкретных корпоративных рабочих процессов.
Почему мы ее любим
- Она трансформирует обработку корпоративных документов и автоматизацию интерфейсов, делая ее идеальным выбором для предприятий, ищущих комплексные возможности визуального понимания и взаимодействия.
Сравнение мультимодальных моделей ИИ для предприятий
В этом всестороннем сравнении мы анализируем ведущие мультимодальные модели 2025 года для корпоративных приложений ИИ. GLM-4.5V предлагает максимальную производительность с эффективностью MoE, GLM-4.1V-9B-Thinking обеспечивает исключительные рассуждения в компактном пакете, в то время как Qwen2.5-VL-32B-Instruct превосходно справляется с ролью визуального агента для автоматизации бизнеса. Это подробное сравнение помогает предприятиям выбрать оптимальную модель на основе их конкретных требований к ИИ, бюджетных ограничений и сценариев развертывания.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены SiliconFlow | Корпоративная сила |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | Визуально-языковая модель | $0.14-$0.86/M Токенов | Передовая архитектура MoE |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM/Zhipu AI | Визуально-языковая модель | $0.035-$0.14/M Токенов | Компактный мощный инструмент с парадигмой мышления |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Команда Qwen | Визуально-языковая модель | $0.27/M Токенов | Визуальный агент для автоматизации |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучшие мультимодальные модели для предприятий в 2025 году — это GLM-4.5V, GLM-4.1V-9B-Thinking и Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Каждая модель была выбрана за ее исключительную производительность в корпоративных средах, предлагая уникальные преимущества в таких областях, как экономичное рассуждение, обработка визуальных документов и автоматизация бизнес-процессов.
Для максимальной производительности и сложных задач рассуждения GLM-4.5V идеальна благодаря своей передовой архитектуре MoE и «Режиму мышления». Для предприятий, ориентированных на стоимость и нуждающихся в сильных возможностях рассуждения, GLM-4.1V-9B-Thinking предлагает исключительную ценность. Для обработки документов, анализа счетов и автоматизации интерфейсов Qwen2.5-VL-32B-Instruct превосходно справляется с ролью комплексного визуального агента.