Что такое самые быстрые открытые мультимодальные модели?
Самые быстрые открытые мультимодальные модели — это передовые визуально-языковые модели, способные эффективно обрабатывать и понимать как визуальную, так и текстовую информацию одновременно. Эти модели объединяют возможности компьютерного зрения и обработки естественного языка для анализа изображений, видео, документов и текста с поразительной скоростью и точностью. Они позволяют разработчикам создавать приложения, которые могут понимать визуальный контент, отвечать на вопросы об изображениях, анализировать документы и выполнять сложные задачи рассуждения в различных модальностях — все это при сохранении высокой скорости вывода и экономической эффективности для реального развертывания.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking — это открытая визуально-языковая модель, совместно выпущенная Zhipu AI и лабораторией KEG Университета Цинхуа, разработанная для продвижения мультимодальных рассуждений общего назначения. Построенная на основе фундаментальной модели GLM-4-9B-0414, она представляет «парадигму мышления» и использует обучение с подкреплением с выборочным обучением (RLCS) для значительного улучшения своих возможностей в сложных задачах. Будучи моделью с 9 миллиардами параметров, она достигает передовой производительности среди моделей аналогичного размера, с производительностью, сравнимой или даже превосходящей гораздо более крупные модели с 72 миллиардами параметров на 18 различных бенчмарках.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Компактный мощный инструмент с продвинутыми рассуждениями
GLM-4.1V-9B-Thinking — это открытая визуально-языковая модель, совместно выпущенная Zhipu AI и лабораторией KEG Университета Цинхуа, разработанная для продвижения мультимодальных рассуждений общего назначения. Построенная на основе фундаментальной модели GLM-4-9B-0414, она представляет «парадигму мышления» и использует обучение с подкреплением с выборочным обучением (RLCS) для значительного улучшения своих возможностей в сложных задачах. Модель превосходно справляется с широким кругом задач, включая решение STEM-задач, понимание видео и длинных документов, а также может обрабатывать изображения с разрешением до 4K и произвольным соотношением сторон с длиной контекста 66K.
Плюсы
- Компактные 9 миллиардов параметров с исключительной скоростью и эффективностью.
- Передовая производительность, сравнимая с гораздо более крупными моделями на 72 миллиарда параметров.
- Обрабатывает изображения 4K с произвольным соотношением сторон.
Минусы
- Меньшее количество параметров может ограничивать некоторые сложные задачи рассуждения.
- Новая модель с менее обширным тестированием в реальных условиях.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает исключительную производительность с замечательной эффективностью, доказывая, что меньшие модели могут конкурировать с гигантами благодаря инновационным парадигмам мышления и передовым методам обучения.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct — это мультимодальная большая языковая модель, выпущенная командой Qwen, входящая в серию Qwen2.5-VL. Эта модель превосходно анализирует 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 на изображениях и генерировать структурированные выходные данные для таких данных, как счета и таблицы, с улучшенными математическими способностями и способностями к решению проблем благодаря обучению с подкреплением.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Продвинутый визуальный агент с интеграцией инструментов
Qwen2.5-VL-32B-Instruct — это мультимодальная большая языковая модель, выпущенная командой Qwen, входящая в серию Qwen2.5-VL. Эта модель не только хорошо распознает обычные объекты, но и обладает высокой способностью 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. Кроме того, модель может точно локализовать объекты на изображениях и генерировать структурированные выходные данные для таких данных, как счета и таблицы. По сравнению со своим предшественником Qwen2-VL, эта версия имеет улучшенные математические способности и способности к решению проблем благодаря обучению с подкреплением, с стилями ответов, скорректированными для лучшего соответствия человеческим предпочтениям, и огромной длиной контекста 131K.
Плюсы
- Действует как визуальный агент, способный использовать компьютер и телефон.
- Исключительная длина контекста 131K для обширной обработки документов.
- Продвинутая локализация объектов и извлечение структурированных данных.
Минусы
- Более высокие вычислительные требования с 32 миллиардами параметров.
- Более высокие затраты на вывод по сравнению с меньшими моделями.
Почему нам это нравится
- Она сочетает мощное визуальное понимание с практической интеграцией инструментов, что делает ее идеальной для реальных приложений, требующих как визуального анализа, так и автоматизированного выполнения задач.
GLM-4.5V
GLM-4.5V — это визуально-языковая модель последнего поколения, выпущенная Zhipu AI. Построенная на основе флагманской текстовой модели GLM-4.5-Air, она имеет 106 миллиардов общих параметров и 12 миллиардов активных параметров, используя архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) для достижения превосходной производительности при более низкой стоимости вывода. Модель представляет такие инновации, как 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), значительно улучшающие ее способности восприятия и рассуждения для 3D пространственных отношений, и оснащена переключателем «Режим мышления» для гибкой оптимизации ответов.
GLM-4.5V: Архитектура MoE нового поколения с режимом мышления
GLM-4.5V — это визуально-языковая модель последнего поколения, выпущенная Zhipu AI. Модель построена на основе 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 восприятия и рассуждения для 3D пространственных отношений. Благодаря оптимизации на этапах предварительного обучения, контролируемой донастройки 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 на 41 публичном мультимодальном бенчмарке.
Плюсы
- Архитектура MoE с всего 12 миллиардами активных параметров для эффективного вывода.
- Передовая производительность на 41 публичном мультимодальном бенчмарке.
- Инновация 3D-RoPE для улучшенного понимания 3D пространства.
Минусы
- Большое общее количество параметров (106 миллиардов) может потребовать значительного объема хранения.
- Сложная архитектура MoE может потребовать специализированного опыта развертывания.
Почему нам это нравится
- Она представляет собой передовой край мультимодального ИИ с ее инновационной архитектурой MoE, обеспечивая производительность флагманского уровня при сохранении эффективности вывода за счет интеллектуальной активации параметров.
Сравнение самых быстрых мультимодальных моделей ИИ
В этой таблице мы сравниваем самые быстрые открытые мультимодальные модели 2025 года, каждая из которых обладает уникальными преимуществами. Для компактной эффективности GLM-4.1V-9B-Thinking обеспечивает исключительную производительность в небольшом пакете. Для продвинутых возможностей визуального агента Qwen2.5-VL-32B-Instruct предлагает непревзойденную интеграцию инструментов и длину контекста. Для передовой архитектуры MoE GLM-4.5V обеспечивает флагманскую производительность с эффективным выводом. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать подходящую модель для ваших конкретных требований к мультимодальному ИИ.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены SiliconFlow | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Визуально-языковая модель | $0.035/$0.14 за М токенов | Компактная эффективность с продвинутыми рассуждениями |
| 2 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Визуально-языковая модель | $0.27/$0.27 за М токенов | Визуальный агент с длиной контекста 131K |
| 3 | GLM-4.5V | zai | Визуально-языковая модель | $0.14/$0.86 за М токенов | Архитектура MoE с режимом мышления |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучшие модели среди самых быстрых открытых мультимодальных моделей 2025 года — это GLM-4.1V-9B-Thinking, Qwen2.5-VL-32B-Instruct и GLM-4.5V. Каждая из этих моделей выделяется своей скоростью, инновациями, производительностью и уникальным подходом к решению задач в области визуально-языкового понимания и мультимодальных рассуждений.
Наш углубленный анализ показывает разных лидеров для различных потребностей. GLM-4.1V-9B-Thinking идеально подходит для приложений, требующих компактной эффективности с сильными рассуждениями. Qwen2.5-VL-32B-Instruct превосходен в качестве визуального агента для интеграции инструментов и обработки длинных документов. GLM-4.5V идеально подходит для приложений, требующих производительности флагманского уровня с экономически эффективным выводом благодаря своей архитектуре MoE.