Что такое открытые мультимодальные модели?
Открытые мультимодальные модели — это передовые системы ИИ, способные одновременно обрабатывать и понимать несколько типов данных, включая текст, изображения, видео и документы. Эти визуально-языковые модели (VLM) сочетают обработку естественного языка с компьютерным зрением для выполнения сложных задач рассуждения в различных модальностях. Они позволяют разработчикам и исследователям создавать приложения, которые могут анализировать визуальный контент, понимать пространственные отношения, обрабатывать длинные документы и действовать как визуальные агенты. Эта технология демократизирует доступ к мощным мультимодальным возможностям ИИ, способствуя инновациям и сотрудничеству в областях от научных исследований до коммерческих приложений.
GLM-4.5V
GLM-4.5V — это последнее поколение визуально-языковых моделей, выпущенное Zhipu AI, построенное на флагманской GLM-4.5-Air с общим количеством 106 миллиардов параметров и 12 миллиардами активных параметров. Оно использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) для превосходной производительности при более низкой стоимости вывода. Модель представляет 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), значительно улучшая способности восприятия и рассуждения для 3D-пространственных отношений, и достигает передовой производительности среди открытых моделей на 41 публичном мультимодальном бенчмарке.
GLM-4.5V: Передовые мультимодальные рассуждения
GLM-4.5V представляет собой передовой край визуально-языковых моделей с инновационной архитектурой MoE и технологией 3D-RoPE. Благодаря оптимизации на этапах предварительного обучения, контролируемой тонкой настройки и обучения с подкреплением, модель превосходно обрабатывает разнообразный визуальный контент, включая изображения, видео и длинные документы. Переключатель «Режим мышления» позволяет пользователям балансировать между быстрыми ответами и глубокими рассуждениями, что делает ее универсальной как для приложений, ориентированных на эффективность, так и для приложений, требующих глубокого анализа. С длиной контекста 66K и превосходной производительностью на 41 бенчмарке, она устанавливает стандарт для открытого мультимодального ИИ.
Преимущества
- Передовая производительность на 41 мультимодальном бенчмарке.
- Инновационная 3D-RoPE для улучшенного пространственного рассуждения.
- Эффективная архитектура MoE с 12 миллиардами активных параметров.
Недостатки
- Более высокие вычислительные требования из-за 106 миллиардов общих параметров.
- Более высокие затраты на вывод по сравнению с меньшими моделями.
Почему нам это нравится
- Она сочетает передовую архитектуру MoE с возможностями 3D-пространственного рассуждения, обеспечивая непревзойденную производительность в разнообразных мультимодальных задачах, сохраняя при этом эффективность благодаря своему инновационному дизайну.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking — это открытая визуально-языковая модель, совместно выпущенная Zhipu AI и лабораторией KEG Университета Цинхуа. Построенная на GLM-4-9B-0414, она представляет «парадигму мышления» и использует обучение с подкреплением с выборочным обучением (RLCS). Будучи моделью с 9 миллиардами параметров, она достигает передовой производительности, сравнимой с гораздо более крупными моделями с 72 миллиардами параметров, превосходно справляясь с решением STEM-задач, пониманием видео и анализом длинных документов с поддержкой разрешения изображений 4K.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Эффективные мультимодальные рассуждения
GLM-4.1V-9B-Thinking демонстрирует, что меньшие модели могут достигать исключительной производительности благодаря инновационным подходам к обучению. Ее «парадигма мышления» и методология RLCS позволяют ей конкурировать с моделями, в четыре раза превышающими ее по размеру, что делает ее невероятно эффективной для развертываний с ограниченными ресурсами. Модель справляется с разнообразными задачами, включая сложные STEM-задачи, анализ видео и понимание документов, поддерживая при этом изображения 4K с произвольным соотношением сторон. С длиной контекста 66K и конкурентоспособными ценами на SiliconFlow, она предлагает отличный баланс возможностей и эффективности.
Преимущества
- Соответствует производительности моделей с 72 миллиардами параметров, имея всего 9 миллиардов параметров.
- Инновационная «парадигма мышления» для улучшенного рассуждения.
- Отличные возможности решения STEM-задач.
Недостатки
- Меньшее количество параметров может ограничивать некоторые сложные задачи.
- Может требовать более сложного промптинга для оптимальных результатов.
Почему нам это нравится
- Она доказывает, что инновационные методы обучения могут заставить меньшие модели превосходить свои возможности, обеспечивая исключительные мультимодальные рассуждения при значительно меньших вычислительных затратах.
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, который может рассуждать и динамически управлять инструментами, способный использовать компьютер и телефон. Модель может точно локализовать объекты, генерировать структурированные выходные данные для таких данных, как счета и таблицы, с улучшенными математическими и проблемно-ориентированными способностями благодаря обучению с подкреплением.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Продвинутый визуальный агент
Qwen2.5-VL-32B-Instruct превосходно работает как визуальный агент, способный к сложным рассуждениям и управлению инструментами. Помимо стандартного распознавания изображений, он специализируется на извлечении структурированных данных из счетов, таблиц и сложных документов. Его способность действовать как интерфейсный агент для компьютера и телефона, в сочетании с точной локализацией объектов и анализом макета, делает его идеальным для автоматизации и приложений повышения производительности. С длиной контекста 131K и улучшенными математическими возможностями благодаря обучению с подкреплением, он представляет собой значительный прогресс в практических мультимодальных приложениях ИИ.
Преимущества
- Продвинутые возможности визуального агента для управления инструментами.
- Отличное извлечение структурированных данных из документов.
- Способен к автоматизации интерфейсов компьютера и телефона.
Недостатки
- Среднее количество параметров может ограничивать некоторые сложные рассуждения.
- Сбалансированная цена на SiliconFlow отражает вычислительные требования.
Почему нам это нравится
- Он превращает мультимодальный ИИ из пассивного анализа в активные агентские возможности, обеспечивая автоматизацию и обработку структурированных данных, что устраняет разрыв между ИИ и практическими приложениями.
Сравнение мультимодальных моделей ИИ
В этой таблице мы сравниваем ведущие открытые мультимодальные модели 2025 года, каждая из которых обладает уникальными сильными сторонами. GLM-4.5V предлагает передовую производительность с расширенными 3D-рассуждениями, GLM-4.1V-9B-Thinking обеспечивает исключительную эффективность с инновационными парадигмами мышления, в то время как Qwen2.5-VL-32B-Instruct превосходно работает как визуальный агент для практических приложений. Это сравнение поможет вам выбрать подходящую модель для ваших конкретных потребностей в мультимодальном ИИ.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены SiliconFlow | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | Визуально-языковая модель | $0.14 input / $0.86 output per M tokens | Передовые 3D-рассуждения |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Визуально-языковая модель | $0.035 input / $0.14 output per M tokens | Эффективная парадигма мышления |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Визуально-языковая модель | $0.27 per M tokens | Продвинутый визуальный агент |
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 из этих моделей выделяется своими инновациями, производительностью и уникальным подходом к решению задач в области мультимодальных рассуждений, визуального понимания и практических агентских приложений.
Для максимальной производительности и 3D-рассуждений GLM-4.5V является лучшим выбором с передовыми результатами бенчмарков. Для экономичного развертывания с сильными рассуждениями GLM-4.1V-9B-Thinking предлагает исключительную ценность. Для приложений визуального агента и извлечения структурированных данных Qwen2.5-VL-32B-Instruct предоставляет наиболее практические возможности.