Что такое LLM для вопросов и ответов по документам?
LLM для вопросов и ответов по документам — это специализированные большие языковые модели, разработанные для понимания, анализа и ответа на вопросы о документах. Эти модели сочетают обработку естественного языка с возможностями понимания документов, что позволяет им анализировать сложные структуры документов, извлекать соответствующую информацию и предоставлять точные ответы на запросы пользователей. Они могут обрабатывать различные форматы документов, включая PDF, изображения, диаграммы, таблицы и длинные тексты, что делает их незаменимыми инструментами для предприятий, исследователей и организаций, которым необходимо эффективно обрабатывать и запрашивать большие объемы информации, основанной на документах.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
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 обычные 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: Ведущий центр анализа документов
Qwen2.5-VL-72B-Instruct — это передовая визуально-языковая модель с 72 миллиардами параметров, специально разработанная для всестороннего понимания и анализа документов. Модель превосходно анализирует тексты, диаграммы и макеты на изображениях, что делает ее идеальной для сложных задач вопросов и ответов по документам. Благодаря длине контекста 131K она может обрабатывать обширные документы, сохраняя при этом точность. Модель демонстрирует отличную производительность в различных тестах, включая задачи с изображениями, видео и агентами, а также поддерживает структурированные выводы для отсканированных данных, таких как счета и формы.
Плюсы
- Исключительное понимание документов и визуальных данных с 72 миллиардами параметров.
- Длина контекста 131K для обработки обширных документов.
- Генерация структурированных выводов для счетов и форм.
Минусы
- Более высокие вычислительные требования из-за большого размера параметров.
- Дороже, чем более мелкие альтернативы.
Почему мы ее любим
- Она сочетает мощные визуально-языковые возможности с оптимизациями, специфичными для документов, что делает ее идеальным выбором для корпоративных приложений вопросов и ответов по документам.
GLM-4.5V
GLM-4.5V — это визуально-языковая модель (VLM) 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. Модель способна обрабатывать разнообразный визуальный контент, такой как изображения, видео и длинные документы, достигая передовой производительности среди моделей с открытым исходным кодом своего масштаба в 41 публичном мультимодальном тесте.
GLM-4.5V: Эффективный мультимодальный процессор документов
GLM-4.5V — это передовая визуально-языковая модель с 106 миллиардами общих параметров и 12 миллиардами активных параметров, использующая архитектуру Mixture-of-Experts для оптимальной эффективности. Модель внедряет такие инновации, как 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), значительно улучшая ее способности восприятия и рассуждения для анализа документов. Благодаря переключателю «Режим мышления» пользователи могут выбирать между быстрыми ответами и глубоким рассуждением, что делает ее универсальной для различных сценариев вопросов и ответов по документам. Модель достигает передовой производительности в 41 мультимодальном тесте, сохраняя при этом экономическую эффективность.
Плюсы
- Архитектура MoE обеспечивает превосходную производительность при более низкой стоимости.
- Гибкий «Режим мышления» для баланса скорости и точности.
- Передовая производительность в 41 мультимодальном тесте.
Минусы
- Меньшее окно контекста по сравнению с некоторыми альтернативами.
- Требует понимания режимов мышления и немышления.
Почему мы ее любим
- Она предлагает идеальный баланс производительности и эффективности для вопросов и ответов по документам, с инновационными функциями, такими как гибкие режимы рассуждения, которые адаптируются к различным сценариям использования.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждения, основанная на обучении с подкреплением (RL), которая решает проблемы повторения и читаемости. До RL DeepSeek-R1 включала данные холодного старта для дальнейшей оптимизации своей производительности рассуждения. Она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, коду и рассуждению, и благодаря тщательно разработанным методам обучения повысила общую эффективность.
DeepSeek-R1: Расширенное рассуждение для сложных документов
DeepSeek-R1 — это сложная модель рассуждения с 671 миллиардом параметров, использующая архитектуру Mixture-of-Experts, специально оптимизированную для сложных задач рассуждения. Благодаря длине контекста 164K она может обрабатывать обширный анализ документов, сохраняя при этом высокую точность. Модель основана на обучении с подкреплением и достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах рассуждения. Ее расширенные возможности рассуждения делают ее исключительно подходящей для сложных сценариев вопросов и ответов по документам, требующих глубокого понимания и логического вывода.
Плюсы
- Массивная модель с 671 миллиардом параметров и расширенным рассуждением.
- Длина контекста 164K для всестороннего анализа документов.
- Производительность, сравнимая с OpenAI-o1, в задачах рассуждения.
Минусы
- Высокие вычислительные требования и стоимость.
- Более длительное время вывода из-за сложных процессов рассуждения.
Почему мы ее любим
- Она обеспечивает непревзойденные возможности рассуждения для самых сложных задач анализа документов, что делает ее идеальной для исследовательских и корпоративных приложений, требующих глубокого понимания документов.
Сравнение LLM для вопросов и ответов по документам
В этой таблице мы сравниваем ведущие LLM 2025 года для вопросов и ответов по документам, каждая из которых обладает уникальными преимуществами. Для всестороннего визуального анализа документов Qwen2.5-VL-72B-Instruct предоставляет исключительные возможности. Для эффективной мультимодальной обработки GLM-4.5V предлагает оптимальное соотношение производительности и стоимости. Для сложных задач рассуждения DeepSeek-R1 обеспечивает беспрецедентную аналитическую глубину. Это сравнение поможет вам выбрать подходящую модель для ваших конкретных требований к вопросам и ответам по документам.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены (SiliconFlow) | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | Визуально-языковая модель | $0.59/ M Tokens | Всесторонний анализ документов |
| 2 | GLM-4.5V | zai | Визуально-языковая модель | $0.14-$0.86/ M Tokens | Эффективная мультимодальная обработка |
| 3 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Модель рассуждения | $0.5-$2.18/ M Tokens | Расширенные возможности рассуждения |
Часто задаваемые вопросы
Наши три главные рекомендации на 2025 год — это Qwen2.5-VL-72B-Instruct, GLM-4.5V и DeepSeek-R1. Каждая из этих моделей выделяется своими исключительными возможностями понимания документов, расширенными способностями рассуждения и уникальными подходами к обработке различных форматов документов и ответам на сложные вопросы.
Наш анализ показывает разных лидеров для конкретных потребностей. Qwen2.5-VL-72B-Instruct превосходно справляется с всесторонним визуальным анализом документов, включая диаграммы и формы. GLM-4.5V идеально подходит для экономичной мультимодальной обработки документов с гибкими режимами рассуждения. DeepSeek-R1 лучше всего подходит для сложных задач рассуждения, требующих глубокого понимания документов и логического вывода.