Что такое LLM с открытым исходным кодом для анализа данных?
LLM с открытым исходным кодом для анализа данных — это специализированные большие языковые модели, предназначенные для обработки, интерпретации и извлечения информации из сложных наборов данных, документов, диаграмм, таблиц и многомодального контента. Используя передовые архитектуры глубокого обучения, включая возможности рассуждений и визуально-языковое понимание, они могут анализировать структурированные и неструктурированные данные, выполнять математические вычисления, генерировать визуализации данных и предоставлять интеллектуальные ответы на аналитические запросы. Эти модели демократизируют доступ к мощным аналитическим инструментам, позволяя разработчикам и специалистам по данным создавать сложные приложения для анализа данных, автоматизировать генерацию отчетов и извлекать полезные сведения из различных источников данных с беспрецедентной точностью и эффективностью.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL — это визуально-языковая модель из серии Qwen2.5, демонстрирующая 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.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct: Комплексный многомодальный анализ данных
Qwen2.5-VL-72B-Instruct — это визуально-языковая модель из серии Qwen2.5, демонстрирующая 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 длиной контекста 131K, что позволяет проводить глубокий анализ обширных наборов данных. С 72 миллиардами параметров эта модель превосходно извлекает структурированную информацию из сложных визуальных источников данных, что делает ее идеальной для комплексных рабочих процессов анализа данных.
Преимущества
- Мощный многомодальный анализ диаграмм, таблиц и документов.
- Поддерживает извлечение структурированных данных из счетов и форм.
- Длина контекста 131K для анализа обширных наборов данных.
Недостатки
- Более высокие вычислительные требования с 72 миллиардами параметров.
- Требует сбалансированной цены в $0.59/M токенов на SiliconFlow.
Почему мы ее любим
- Она обеспечивает передовой многомодальный анализ данных, беспрепятственно извлекая информацию из визуальных данных, диаграмм и длинных документов с исключительной точностью.
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3-0324 использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством параметров 671B и включает методы обучения с подкреплением из модели DeepSeek-R1, значительно повышая ее производительность в задачах рассуждений. Она достигла результатов, превосходящих GPT-4.5, в оценочных наборах, связанных с математикой и кодированием. Модель также продемонстрировала заметные улучшения в вызове инструментов, ролевых играх и непринужденных беседах.
DeepSeek-V3: Продвинутые рассуждения для комплексного анализа данных
DeepSeek-V3-0324 использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством параметров 671B и включает методы обучения с подкреплением из модели DeepSeek-R1, значительно повышая ее производительность в задачах рассуждений. Она достигла результатов, превосходящих GPT-4.5, в оценочных наборах, связанных с математикой и кодированием. Кроме того, модель продемонстрировала заметные улучшения в вызове инструментов, ролевых играх и непринужденных беседах. С длиной контекста 131K DeepSeek-V3 превосходно справляется со сложными аналитическими рассуждениями, что делает ее идеальной для специалистов по данным, которым необходимо выполнять сложные математические вычисления, статистический анализ и извлекать информацию из больших наборов данных. Эффективный дизайн MoE модели обеспечивает мощную производительность при сохранении разумных вычислительных затрат: $1.13/M выходных токенов и $0.27/M входных токенов на SiliconFlow.
Преимущества
- Исключительные возможности рассуждений для математического анализа.
- Эффективная архитектура MoE с общим количеством параметров 671B.
- Превосходная производительность в задачах кодирования и манипулирования данными.
Недостатки
- В основном ориентирована на текст, без встроенных визуальных возможностей.
- Умеренная цена для обширных аналитических рабочих нагрузок.
Почему мы ее любим
- Она сочетает передовые рассуждения с математическим мастерством, что делает ее идеальной моделью для комплексного анализа данных, требующего глубокой логической обработки и статистических вычислений.
GLM-4.5V
GLM-4.5V — это последнее поколение визуально-языковой модели (VLM), выпущенной Zhipu AI. Построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством параметров 106B и 12B активных параметров, она представляет инновации, такие как 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), значительно улучшающие ее способности восприятия и рассуждений для 3D пространственных отношений. Модель имеет переключатель «Режим мышления», позволяющий пользователям гибко выбирать между быстрыми ответами и глубокими рассуждениями.
GLM-4.5V: Интеллектуальное многомодальное понимание данных
GLM-4.5V — это последнее поколение визуально-языковой модели (VLM), выпущенной Zhipu AI. Модель построена на флагманской текстовой модели GLM-4.5-Air, которая имеет 106B общих параметров и 12B активных параметров, и использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) для достижения превосходной производительности при более низкой стоимости вывода. Технически GLM-4.5V представляет инновации, такие как 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), значительно улучшающие ее способности восприятия и рассуждений 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 моделей с открытым исходным кодом своего масштаба по 41 публичному многомодальному бенчмарку. Кроме того, модель имеет переключатель «Режим мышления», позволяющий пользователям гибко выбирать между быстрыми ответами и глубокими рассуждениями для баланса эффективности и результативности. С длиной контекста 66K и конкурентоспособной ценой в $0.86/M выходных токенов и $0.14/M входных токенов на SiliconFlow, GLM-4.5V предлагает исключительную ценность для комплексных задач анализа данных.
Преимущества
- Передовая производительность по 41 многомодальному бенчмарку.
- Гибкий «Режим мышления» для баланса скорости и глубины.
- Эффективная архитектура MoE с 12B активных параметров.
Недостатки
- Меньшая длина контекста (66K) по сравнению с конкурентами.
- Может потребоваться переключение режимов для оптимальной производительности.
Почему мы ее любим
- Она предлагает беспрецедентную гибкость благодаря переключателю режима мышления, позволяя аналитикам данных беспрепятственно переключаться между быстрым исследованием и глубоким аналитическим рассуждением по многомодальным наборам данных.
Сравнение моделей LLM для анализа данных
В этой таблице мы сравниваем ведущие LLM с открытым исходным кодом для анализа данных 2025 года, каждая из которых обладает уникальными сильными сторонами. Qwen2.5-VL-72B-Instruct превосходно справляется с многомодальным визуальным анализом данных, DeepSeek-V3 обеспечивает продвинутые рассуждения для математических вычислений, а GLM-4.5V предлагает гибкие режимы мышления для различных аналитических задач. Это параллельное сравнение поможет вам выбрать подходящую модель для ваших конкретных требований к анализу данных.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены (SiliconFlow) | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | Визуально-языковая модель | $0.59/M токенов | Многомодальное извлечение данных |
| 2 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | Модель рассуждений | $1.13/M выходных, $0.27/M входных | Продвинутые математические рассуждения |
| 3 | GLM-4.5V | zai | Визуально-языковая модель | $0.86/M выходных, $0.14/M входных | Гибкие режимы мышления |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучшие модели на 2025 год — это Qwen2.5-VL-72B-Instruct, DeepSeek-V3 и GLM-4.5V. Каждая из этих моделей выделяется своими инновациями, производительностью и уникальным подходом к решению задач анализа данных — от многомодального понимания документов до продвинутых математических рассуждений и гибких аналитических рабочих процессов.
Для анализа визуальных данных Qwen2.5-VL-72B-Instruct и GLM-4.5V являются лучшими вариантами. Qwen2.5-VL-72B-Instruct превосходно анализирует тексты, диаграммы и макеты внутри изображений, а также поддерживает структурированные выводы для отсканированных данных, таких как счета и формы. GLM-4.5V предлагает передовую производительность по многомодальным бенчмаркам с гибким режимом мышления, что делает ее идеальной для разнообразных задач анализа визуальных данных, включая изображения, видео и длинные документы.