Что такое небольшие модели для вопросов и ответов по документам + изображениям?
Небольшие модели для вопросов и ответов по документам и изображениям — это компактные визуально-языковые модели, специализирующиеся на понимании и ответах на вопросы о визуальном контенте, включая документы, диаграммы, схемы и изображения. Эти эффективные модели сочетают визуальное понимание с обработкой естественного языка для извлечения информации, анализа макетов, интерпретации текста внутри изображений и предоставления точных ответов на запросы пользователей. С количеством параметров от 7B до 9B они предлагают оптимальный баланс между производительностью и эффективностью использования ресурсов, что делает их идеальными для развертывания в средах с ограниченными ресурсами, при этом обеспечивая мощные мультимодальные возможности рассуждения для понимания документов, визуальных вопросов и ответов, а также интеллектуального извлечения информации.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL — это новый член серии Qwen, обладающий мощными возможностями визуального понимания. Он может анализировать текст, диаграммы и макеты внутри изображений, понимать длинные видео и фиксировать события. Он способен рассуждать, манипулировать инструментами, поддерживать локализацию объектов в различных форматах и генерировать структурированные выводы. Модель была оптимизирована для обучения с динамическим разрешением и частотой кадров в понимании видео, а также улучшила эффективность визуального кодировщика.
Qwen2.5-VL-7B-Instruct: Мощное визуальное понимание для документов
Qwen2.5-VL-7B-Instruct — это компактная, но мощная визуально-языковая модель из серии Qwen с 7 миллиардами параметров. Она превосходно анализирует текст, диаграммы и сложные макеты внутри изображений, что делает ее идеальной для приложений вопросов и ответов по документам. Модель может интерпретировать структурированный контент, извлекать информацию из таблиц и диаграмм и предоставлять точные ответы на визуальные запросы. Благодаря оптимизированному визуальному кодировщику и поддержке контекстной длины в 33K, она эффективно обрабатывает длинные документы и многостраничный контент. Способность модели обрабатывать локализацию объектов в различных форматах и генерировать структурированные выводы делает ее особенно эффективной для корпоративной обработки документов и задач визуальных вопросов и ответов. SiliconFlow предлагает эту модель по цене $0.05 за миллион токенов как для ввода, так и для вывода.
Плюсы
- Отличные возможности анализа текста, диаграмм и макетов.
- Оптимизированный визуальный кодировщик для эффективной обработки.
- Поддерживает контекстную длину 33K для длинных документов.
Минусы
- Меньшее количество параметров по сравнению с более крупными VLM.
- Может потребовать донастройки для узкоспециализированных областей.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает исключительное понимание документов и визуальное восприятие в компактной модели с 7B параметрами, идеально подходящей для эффективного развертывания систем вопросов и ответов по документам.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking — это открытая визуально-языковая модель, разработанная для продвижения мультимодального рассуждения общего назначения. Она представляет «парадигму мышления» и использует обучение с подкреплением с выборочным обучением (Reinforcement Learning with Curriculum Sampling) для значительного улучшения возможностей в сложных задачах. Модель достигает передовой производительности среди моделей аналогичного размера и превосходно справляется с решением STEM-задач, пониманием видео и длинных документов, обрабатывая изображения с разрешением до 4K.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Расширенное мультимодальное рассуждение для сложных документов
GLM-4.1V-9B-Thinking — это прорывная визуально-языковая модель, совместно выпущенная Zhipu AI и лабораторией KEG Университета Цинхуа, с 9 миллиардами параметров и уникальной «парадигмой мышления» для улучшенного рассуждения. Эта модель превосходно справляется со сложным пониманием документов, решением STEM-задач внутри изображений и анализом длинных документов благодаря своему контекстному окну в 66K. Она может обрабатывать изображения высокого разрешения до 4K с произвольным соотношением сторон, что делает ее идеальной для обработки детализированных документов, технических диаграмм и многостраничных PDF-файлов. Обучение модели с подкреплением с выборочным обучением (RLCS) позволяет ей выполнять сложные рассуждения над визуальным контентом, отвечая на сложные вопросы, требующие многоступенчатой логики и визуального понимания. На SiliconFlow она стоит $0.035 за миллион входных токенов и $0.14 за миллион выходных токенов.
Плюсы
- Продвинутая «парадигма мышления» для сложных рассуждений.
- Поддерживает контекстную длину 66K для обширных документов.
- Обрабатывает изображения разрешением 4K с произвольным соотношением сторон.
Минусы
- Более высокая цена вывода — $0.14/M токенов на SiliconFlow.
- Более вычислительно интенсивна, чем более простые модели.
Почему нам это нравится
- Она привносит мультимодальное рассуждение корпоративного уровня в компактную модель с 9B параметрами, превосходно справляясь со сложными вопросами и ответами по документам благодаря продвинутым мыслительным способностям.
GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414 — это небольшая модель серии GLM с 9 миллиардами параметров. Несмотря на свой меньший размер, она демонстрирует отличные возможности в генерации кода, веб-дизайне, генерации SVG-графики и задачах написания на основе поиска. Модель поддерживает функции вызова, позволяя ей вызывать внешние инструменты для расширения своих возможностей, и показывает хороший баланс между эффективностью и результативностью в условиях ограниченных ресурсов.
GLM-4-9B-0414: Эффективная мультимодальная обработка с интеграцией инструментов
GLM-4-9B-0414 — это универсальная модель с 9 миллиардами параметров из серии GLM, которая предлагает отличные возможности понимания документов и ответов на вопросы, сохраняя при этом легковесное развертывание. Хотя она в первую очередь известна генерацией кода и веб-дизайном, ее мультимодальное понимание делает ее эффективной для задач вопросов и ответов по документам, особенно в сочетании с ее возможностями вызова функций. Модель может вызывать внешние инструменты для улучшения своих способностей по обработке документов, такие как OCR-движки или специализированные парсеры. Благодаря поддержке контекстной длины 33K и конкурентоспособным показателям производительности, GLM-4-9B-0414 предоставляет экономичное решение для организаций, нуждающихся в эффективных вопросах и ответах по документам без накладных расходов более крупных моделей. SiliconFlow предлагает эту модель по цене $0.086 за миллион токенов как для ввода, так и для вывода.
Плюсы
- Вызов функций для расширенной интеграции инструментов.
- Отличная эффективность в условиях ограниченных ресурсов.
- Поддерживает контекстную длину 33K для длинных документов.
Минусы
- Менее специализирована на задачах зрения по сравнению с выделенными VLM.
- Может не так эффективно обрабатывать изображения высокого разрешения.
Почему нам это нравится
- Она предоставляет сбалансированное, эффективное решение для вопросов и ответов по документам с уникальными возможностями вызова функций для расширения ее охвата через внешние инструменты.
Сравнение небольших моделей для вопросов и ответов по документам + изображениям
В этой таблице мы сравниваем ведущие небольшие модели 2025 года для вопросов и ответов по документам и изображениям, каждая из которых обладает уникальными преимуществами. Qwen2.5-VL-7B-Instruct предлагает мощное визуальное понимание при наименьшем количестве параметров. GLM-4.1V-9B-Thinking предоставляет расширенные возможности рассуждения с увеличенным контекстом и поддержкой изображений 4K. GLM-4-9B-0414 обеспечивает эффективность с интеграцией инструментов. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать подходящую модель для ваших конкретных требований к пониманию документов и визуальным вопросам и ответам.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены SiliconFlow | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | Визуально-языковая модель | $0.05/M tokens | Анализ документов и диаграмм |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Визуально-языковая модель | $0.035-$0.14/M tokens | Продвинутое мультимодальное рассуждение |
| 3 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | Мультимодальная чат-модель | $0.086/M tokens | Вызов функций и эффективность |
Часто задаваемые вопросы
Наши три главные рекомендации на 2025 год: Qwen2.5-VL-7B-Instruct, GLM-4.1V-9B-Thinking и GLM-4-9B-0414. Каждая из этих компактных моделей (с параметрами 7B-9B) выделяется исключительным пониманием документов, визуальным восприятием и эффективной производительностью в ответах на вопросы о документах и изображениях, сохраняя при этом экономичность и гибкость развертывания.
Для обработки документов высокого разрешения GLM-4.1V-9B-Thinking является лучшим выбором, способным обрабатывать изображения разрешением до 4K с произвольным соотношением сторон и имеющим контекстное окно 66K для обширных документов. Для оптимизированного анализа макетов и диаграмм с отличной экономичностью Qwen2.5-VL-7B-Instruct идеален, предлагая мощное визуальное понимание всего за $0.05 за миллион токенов на SiliconFlow. Обе модели превосходно справляются с пониманием сложных структур документов, таблиц, диаграмм и многостраничного контента.