Что такое открытые LLM для проверки документов?
Открытые LLM для проверки документов — это специализированные большие языковые модели, предназначенные для анализа, понимания и извлечения информации из различных форматов документов, включая текстовые документы, PDF-файлы, отсканированные изображения, таблицы, диаграммы и формы. Эти визуально-языковые модели сочетают в себе передовую обработку естественного языка с оптическим распознаванием символов (OCR) и возможностями визуального понимания для обработки сложных макетов документов, извлечения структурированных данных, идентификации ключевой информации и автоматизации рабочих процессов проверки документов. Они позволяют разработчикам и организациям создавать интеллектуальные системы обработки документов, которые могут выполнять такие задачи, как обработка счетов, анализ контрактов, извлечение данных из форм, проверка на соответствие требованиям и автоматическая классификация документов с беспрецедентной точностью и эффективностью.
GLM-4.5V
GLM-4.5V — это визуально-языковая модель (VLM) последнего поколения, выпущенная Zhipu AI, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts с общим количеством 106 миллиардов параметров и 12 миллиардами активных параметров. Модель превосходно обрабатывает разнообразный визуальный контент, включая изображения, видео и длинные документы, а такие инновации, как 3D-RoPE, значительно улучшают ее способности к восприятию и рассуждению. Она оснащена переключателем «Режим мышления» для гибких ответов и достигает передовой производительности среди открытых моделей своего масштаба по 41 публичному мультимодальному бенчмарку.
GLM-4.5V: Расширенное мультимодальное понимание документов
GLM-4.5V — это визуально-языковая модель (VLM) последнего поколения, выпущенная 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 представляет такие инновации, как 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), значительно улучшающие ее способности к восприятию и рассуждению для 3D пространственных отношений. 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 открытых моделей 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. На SiliconFlow цена составляет $0.86/M выходных токенов и $0.14/M входных токенов.
Преимущества
- Исключительные возможности понимания длинных документов с длиной контекста 66K.
- Инновационный 3D-RoPE улучшает восприятие пространственных отношений.
- Режим мышления обеспечивает глубокие рассуждения для сложного анализа документов.
Недостатки
- Меньшее окно контекста по сравнению с некоторыми новыми моделями.
- Может потребоваться опыт для оптимизации использования режима мышления.
Почему нам это нравится
- Он сочетает мощное понимание документов с гибкими режимами рассуждений, что делает его идеальным для сложных задач проверки документов, требующих как скорости, так и глубокого анализа.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL-72B-Instruct — это визуально-языковая модель из серии Qwen2.5 с 72 миллиардами параметров и длиной контекста 131K. Она демонстрирует исключительные возможности визуального понимания, распознавая общие объекты при анализе текстов, диаграмм и макетов на изображениях. Модель функционирует как визуальный агент, способный рассуждать и динамически управлять инструментами, понимает видео продолжительностью более 1 часа, точно локализует объекты на изображениях и поддерживает структурированные выводы для отсканированных данных, таких как счета и формы.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct: Комплексный центр обработки документов
Qwen2.5-VL — это визуально-языковая модель из серии Qwen2.5, которая демонстрирует значительные улучшения в нескольких аспектах: она обладает сильными возможностями визуального понимания, распознавая общие объекты при анализе текстов, диаграмм и макетов на изображениях; она функционирует как визуальный агент, способный рассуждать и динамически управлять инструментами; она может понимать видео продолжительностью более 1 часа и фиксировать ключевые события; она точно локализует объекты на изображениях, генерируя ограничивающие рамки или точки; и она поддерживает структурированные выводы для отсканированных данных, таких как счета и формы. Модель демонстрирует отличную производительность по различным бенчмаркам, включая задачи с изображениями, видео и агентами. С 72 миллиардами параметров и длиной контекста 131K она обеспечивает комплексное понимание и извлечение данных из документов. На SiliconFlow цена составляет $0.59/M выходных токенов и $0.59/M входных токенов.
Преимущества
- Большое окно контекста 131K обрабатывает обширные документы.
- Превосходный анализ текста, диаграмм и макетов в документах.
- Поддержка структурированного вывода для счетов, форм и таблиц.
Недостатки
- Более высокие вычислительные требования из-за 72 миллиардов параметров.
- Более высокая цена по сравнению с меньшими моделями.
Почему нам это нравится
- Он превосходно извлекает структурированные данные из сложных документов и поддерживает всестороннее визуальное понимание, что делает его идеальным для корпоративных приложений по проверке документов.
DeepSeek-VL2
DeepSeek-VL2 — это визуально-языковая модель со смешанными экспертами (MoE) с общим количеством 27 миллиардов параметров и всего 4,5 миллиардами активных параметров, использующая архитектуру MoE с разреженной активацией для превосходной эффективности. Модель превосходно справляется с визуальными вопросами и ответами, оптическим распознаванием символов, пониманием документов/таблиц/диаграмм и визуальной привязкой. Она демонстрирует конкурентоспособную или передовую производительность, используя меньше активных параметров, чем сопоставимые модели, что делает ее очень экономичной для приложений по проверке документов.
DeepSeek-VL2: Эффективный интеллект документов
DeepSeek-VL2 — это визуально-языковая модель со смешанными экспертами (MoE), разработанная на основе DeepSeekMoE-27B, использующая архитектуру MoE с разреженной активацией для достижения превосходной производительности с всего 4,5 миллиардами активных параметров. Модель превосходно справляется с различными задачами, включая визуальные вопросы и ответы, оптическое распознавание символов, понимание документов/таблиц/диаграмм и визуальную привязку. По сравнению с существующими открытыми плотными моделями и моделями на основе MoE, она демонстрирует конкурентоспособную или передовую производительность, используя то же или меньшее количество активных параметров. Это делает ее исключительно эффективной для задач проверки документов, где точность OCR и понимание структуры документов имеют решающее значение. Эффективная архитектура модели обеспечивает более быстрое время вывода при сохранении высокой точности для различных типов документов. На SiliconFlow цена составляет $0.15/M выходных токенов и $0.15/M входных токенов.
Преимущества
- Высокая эффективность с всего 4,5 миллиардами активных параметров.
- Отличные возможности OCR и понимания документов.
- Превосходное понимание документов, таблиц и диаграмм.
Недостатки
- Меньшее окно контекста 4K ограничивает обработку длинных документов.
- Может не так эффективно обрабатывать чрезвычайно сложные многостраничные документы.
Почему нам это нравится
- Он обеспечивает исключительную производительность OCR и понимания документов при значительно меньших вычислительных затратах, что делает его идеальным выбором для приложений по проверке документов с большим объемом.
Сравнение LLM для проверки документов
В этой таблице мы сравниваем ведущие открытые LLM 2025 года для проверки документов, каждая из которых обладает уникальными преимуществами. GLM-4.5V предлагает гибкие режимы мышления для глубокого анализа документов, Qwen2.5-VL-72B-Instruct обеспечивает комплексное извлечение структурированных данных с самым большим окном контекста, а DeepSeek-VL2 обеспечивает исключительное OCR и понимание документов с замечательной эффективностью. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать подходящую модель для ваших конкретных потребностей в проверке документов.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены SiliconFlow | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | Визуально-языковая модель | $0.86/$0.14 за M токенов | Режим мышления для сложного анализа |
| 2 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | Визуально-языковая модель | $0.59/$0.59 за M токенов | Контекст 131K и структурированные выводы |
| 3 | DeepSeek-VL2 | deepseek-ai | Визуально-языковая модель | $0.15/$0.15 за M токенов | Превосходная эффективность OCR |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучшие модели для проверки документов в 2025 году — это GLM-4.5V, Qwen2.5-VL-72B-Instruct и DeepSeek-VL2. Каждая из этих визуально-языковых моделей выделяется своими исключительными возможностями понимания документов, производительностью OCR и способностью извлекать структурированную информацию из сложных форматов документов, включая счета, формы, таблицы и диаграммы.
Для сложного анализа документов, требующего глубоких рассуждений и понимания контекста, идеально подходит GLM-4.5V с его режимом мышления. Для корпоративной обработки документов с извлечением структурированных данных из счетов, форм и таблиц лучшим выбором является Qwen2.5-VL-72B-Instruct с окном контекста 131K. Для высокообъемной, экономичной проверки документов, где точность OCR имеет решающее значение, DeepSeek-VL2 предлагает лучший баланс производительности и эффективности благодаря своей разреженной архитектуре MoE и конкурентоспособным ценам на SiliconFlow.