Что такое модели ИИ с открытым исходным кодом для мультимодальных задач?
Модели ИИ с открытым исходным кодом для мультимодальных задач — это продвинутые визуально-языковые модели (VLM), которые могут одновременно обрабатывать и понимать несколько типов входных данных, включая текст, изображения, видео и документы. Эти сложные модели сочетают обработку естественного языка с компьютерным зрением для выполнения сложных рассуждений, анализа и генерации в различных модальностях. Они позволяют создавать приложения, начиная от понимания документов и визуального ответа на вопросы до 3D-пространственного рассуждения и интерактивных агентов ИИ, демократизируя доступ к современным мультимодальным возможностям ИИ для исследователей, разработчиков и предприятий по всему миру.
GLM-4.5V
GLM-4.5V — это последнее поколение визуально-языковой модели, выпущенной Zhipu AI, построенной на флагманской GLM-4.5-Air с общим количеством 106 миллиардов параметров и 12 миллиардами активных параметров. Используя архитектуру Mixture-of-Experts (MoE), она достигает превосходной производительности при более низкой стоимости вывода. Модель представляет 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE) для улучшенного 3D-пространственного рассуждения и имеет переключатель «Режим мышления» для балансировки быстрых ответов с глубоким рассуждением по изображениям, видео и длинным документам.
GLM-4.5V: Современное мультимодальное рассуждение
GLM-4.5V представляет собой вершину мультимодального ИИ с открытым исходным кодом, имея 106 миллиардов общих параметров и 12 миллиардов активных параметров благодаря инновационной архитектуре MoE. Это последнее поколение VLM превосходно обрабатывает разнообразный визуальный контент, включая изображения, видео и длинные документы, достигая передовой производительности по 41 публичному мультимодальному бенчмарку. Ее новаторская технология 3D-RoPE значительно улучшает восприятие и рассуждение о 3D-пространственных отношениях, а гибкий «Режим мышления» позволяет пользователям оптимизировать баланс между скоростью и глубиной анализа.
Преимущества
- Передовая производительность по 41 мультимодальному бенчмарку.
- Инновационная 3D-RoPE для превосходного 3D-пространственного рассуждения.
- Архитектура MoE обеспечивает отличную эффективность в масштабе.
Недостатки
- Более высокие вычислительные требования из-за 106 миллиардов параметров.
- Более сложное развертывание по сравнению с меньшими моделями.
Почему нам это нравится
- Она устанавливает новые стандарты в мультимодальном ИИ с прорывным 3D-пространственным рассуждением и гибкими режимами мышления для различных приложений.
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. Построенная на GLM-4-9B-0414, она представляет «парадигму мышления» с обучением с подкреплением с выборкой по учебному плану (RLCS). Несмотря на то, что она имеет всего 9 миллиардов параметров, она достигает производительности, сравнимой с гораздо более крупными моделями в 72 миллиарда параметров, превосходно справляясь с решением STEM-задач, пониманием видео и анализом длинных документов с поддержкой разрешения изображений 4K.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Компактный центр для сложного рассуждения
GLM-4.1V-9B-Thinking демонстрирует, что эффективность параметров не компрометирует производительность. Эта модель с 9 миллиардами параметров соперничает с гораздо более крупными альтернативами благодаря своей инновационной «парадигме мышления» и методологии обучения RLCS. Она превосходно справляется с разнообразными мультимодальными задачами, включая решение STEM-задач, понимание видео и понимание длинных документов, при этом поддерживая изображения высокого разрешения 4K с произвольным соотношением сторон. Модель представляет собой прорыв в достижении передового мультимодального рассуждения при значительно меньших вычислительных затратах.
Преимущества
- Исключительная производительность, соперничающая с моделями в 72 миллиарда параметров.
- Инновационная «парадигма мышления» улучшает возможности рассуждения.
- Поддерживает разрешение изображений 4K с произвольным соотношением сторон.
Недостатки
- Меньший размер модели может ограничивать некоторые сложные задачи рассуждения.
- Меньшая длина контекста по сравнению с более крупными альтернативами.
Почему нам это нравится
- Она доказывает, что умная архитектура и обучение могут обеспечить мультимодальную производительность мирового класса в компактном, эффективном пакете, идеально подходящем для развертываний с ограниченными ресурсами.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct — это мультимодальная большая языковая модель от команды Qwen, превосходно анализирующая тексты, диаграммы, иконки, графику и макеты внутри изображений. Она функционирует как визуальный агент, способный к рассуждению и управлению инструментами, поддерживая использование компьютера и телефона. Модель точно локализует объекты и генерирует структурированные выходные данные для таких данных, как счета и таблицы, с улучшенными математическими способностями благодаря обучению с подкреплением и выравниванию по человеческим предпочтениям.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Универсальный визуальный агент
Qwen2.5-VL-32B-Instruct выделяется как комплексное мультимодальное решение, разработанное для практических приложений. Помимо стандартного распознавания объектов, она превосходно справляется с анализом документов, интерпретацией диаграмм и извлечением структурированных данных из сложного визуального контента. Ее возможности визуального агента позволяют динамически использовать инструменты и выполнять интерактивные вычислительные задачи, а улучшенное математическое рассуждение благодаря обучению с подкреплением делает ее идеальной для аналитических рабочих процессов. С длиной контекста 131K и ответами, согласованными с человеческими предпочтениями, она устраняет разрыв между возможностями ИИ и реальной применимостью.
Преимущества
- Отличный анализ документов и извлечение структурированных данных.
- Возможности визуального агента для интерактивных вычислительных задач.
- Длина контекста 131K для обработки длинных документов.
Недостатки
- Среднее количество параметров может ограничивать некоторые специализированные задачи.
- Более высокая цена по сравнению с меньшими эффективными моделями.
Почему нам это нравится
- Она превосходно работает как практический визуальный агент, который бесшовно справляется с анализом документов, извлечением структурированных данных и интерактивными вычислительными задачами с ответами, согласованными с человеческими предпочтениями.
Сравнение мультимодальных моделей ИИ
В этом всеобъемлющем сравнении мы анализируем ведущие мультимодальные модели ИИ с открытым исходным кодом 2025 года, каждая из которых оптимизирована для различных аспектов визуально-языковых задач. GLM-4.5V предлагает передовую производительность с инновационным 3D-рассуждением, GLM-4.1V-9B-Thinking обеспечивает исключительную эффективность без ущерба для возможностей, а Qwen2.5-VL-32B-Instruct превосходно справляется с практическими приложениями и анализом документов. Это пошаговое сравнение поможет вам выбрать оптимальную модель для ваших конкретных требований к мультимодальному ИИ.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены (SiliconFlow) | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | Визуально-языковая модель | $0.14-$0.86/М токенов | 3D-пространственное рассуждение и режимы мышления |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Визуально-языковая модель | $0.035-$0.14/М токенов | Эффективная производительность, соответствующая моделям 72B |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen Team | Визуально-языковая модель | $0.27/М токенов | Визуальный агент и анализ 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 модель превосходна в различных аспектах мультимодального ИИ: GLM-4.5V для передовой производительности и 3D-рассуждения, GLM-4.1V-9B-Thinking для эффективности и компактного превосходства, и Qwen2.5-VL-32B-Instruct для практических возможностей визуального агента.
Для передовых исследований и 3D-пространственных задач оптимальна GLM-4.5V. Для ресурсоэффективных развертываний, требующих сильного рассуждения, идеальна GLM-4.1V-9B-Thinking. Для бизнес-приложений, включающих анализ документов, интерпретацию диаграмм и извлечение структурированных данных, Qwen2.5-VL-32B-Instruct обеспечивает лучшую практическую производительность.