什么是多模态AI聊天和视觉模型？
多模态AI聊天和视觉模型是先进的视觉-语言模型（VLM），它们结合了自然语言理解和复杂的视觉处理能力。这些模型能够分析图像、视频、文档、图表和其他视觉内容，同时进行对话式交互。它们利用专家混合（MoE）等深度学习架构和高级推理范式，将视觉信息转化为有意义的对话和见解。这项技术使开发者能够创建能够“看”、理解和讨论视觉内容的应用程序，从而使强大的多模态AI工具民主化，应用于从文档分析到视觉辅助和教育应用程序的各个领域。
GLM-4.5V
GLM-4.5V是智谱AI发布的最新一代视觉-语言模型（VLM）。它基于旗舰文本模型GLM-4.5-Air构建，总参数量为106B，活跃参数量为12B，采用专家混合（MoE）架构，以较低的推理成本实现卓越性能。该模型引入了3D旋转位置编码（3D-RoPE）等创新，显著增强了其对3D空间关系的感知和推理能力，并具有“思维模式”开关，可灵活调整推理深度。
GLM-4.5V：最先进的多模态推理
GLM-4.5V是智谱AI发布的最新一代视觉-语言模型（VLM）。该模型基于旗舰文本模型GLM-4.5-Air构建，总参数量为106B，活跃参数量为12B，采用专家混合（MoE）架构，以较低的推理成本实现卓越性能。在技术上，GLM-4.5V引入了3D旋转位置编码（3D-RoPE）等创新，显著增强了其对3D空间关系的感知和推理能力。该模型能够处理图像、视频和长文档等多样化的视觉内容，在41个公共多模态基准测试中，其性能在同等规模的开源模型中达到了最先进水平。
优点
- 在41个多模态基准测试中表现出最先进的性能。
- 高效的MoE架构，总参数106B，活跃参数12B。
- 通过3D-RoPE编码实现高级3D空间推理。
缺点
- 与较小模型相比，输出定价更高。
- 可能需要更多计算资源以获得最佳性能。
我们喜爱它的理由
- 它将尖端的多模态能力与高效的MoE架构相结合，通过灵活的推理模式，在各种视觉理解任务中提供最先进的性能。
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的开源视觉-语言模型（VLM），旨在推进通用多模态推理。它基于GLM-4-9B-0414基础模型构建，引入了“思维范式”，并利用课程采样强化学习（RLCS）显著增强了其在复杂任务中的能力。
GLM-4.1V-9B-Thinking：具有高级推理能力的紧凑型强手
GLM-4.1V-9B-Thinking是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的开源视觉-语言模型（VLM），旨在推进通用多模态推理。它基于GLM-4-9B-0414基础模型构建，引入了“思维范式”，并利用课程采样强化学习（RLCS）显著增强了其在复杂任务中的能力。作为9B参数模型，它在同等规模的模型中实现了最先进的性能，并且在18个不同基准测试中的性能与更大的72B参数Qwen-2.5-VL-72B相当甚至超越。该模型在STEM问题解决、视频理解和长文档理解方面表现出色，能够处理高达4K分辨率和任意宽高比的图像。
优点
- 仅9B参数，具有卓越的性能与规模比。
- 通过RLCS训练实现高级“思维范式”。
- 处理4K分辨率图像，支持任意宽高比。
缺点
- 较小的参数量可能在某些场景下限制复杂推理。
- 作为开源模型可能需要更多的技术设置专业知识。
我们喜爱它的理由
- 它以紧凑的9B参数包提供了卓越的多模态推理性能，使得高级视觉-语言能力无需大量计算资源即可实现。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct是通义团队发布的多模态大型语言模型，属于Qwen2.5-VL系列。该模型擅长分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。它作为一个视觉代理，能够进行推理并动态指挥工具，能够使用电脑和手机，并能准确地定位物体，为发票和表格等数据生成结构化输出。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：具有工具集成的高级视觉代理
Qwen2.5-VL-32B-Instruct是通义团队发布的多模态大型语言模型，属于Qwen2.5-VL系列。该模型不仅擅长识别常见物体，而且能够高度分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。它作为一个视觉代理，能够进行推理并动态指挥工具，能够使用电脑和手机。此外，该模型能够准确地定位图像中的物体，并为发票和表格等数据生成结构化输出。与前身Qwen2-VL相比，此版本通过强化学习增强了数学和问题解决能力，响应风格也进行了调整，以更好地符合人类偏好。
优点
- 卓越的视觉代理能力，可用于电脑和手机操作。
- 高级物体定位和结构化数据提取。
- 131K的超长上下文长度，适用于长文档处理。
缺点
- 32B参数，计算要求更高。
- 输入和输出定价相同，对于大量使用可能成本较高。
我们喜爱它的理由
- 它作为具有高级工具集成能力的视觉代理表现出色，非常适合需要文档分析、物体定位和结构化数据提取的实际应用。
多模态AI模型对比
在此表中，我们对比了2025年领先的多模态AI聊天和视觉模型，每个模型都具有独特的优势。对于尖端性能，GLM-4.5V提供最先进的功能和高效的MoE架构。对于紧凑高效，GLM-4.1V-9B-Thinking以较小的封装提供卓越的推理能力，而Qwen2.5-VL-32B-Instruct则作为具有高级工具集成的视觉代理表现出色。这种并排比较有助于您为特定的聊天和视觉应用选择合适的多模态模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | 视觉-语言模型 | $0.14-$0.86/M Tokens | 最先进的多模态性能 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | 视觉-语言模型 | $0.035-$0.14/M Tokens | 具有高级推理能力的紧凑型强手 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | 视觉-语言模型 | $0.27/M Tokens | 具有工具集成的高级视觉代理 |
常见问题
我们2025年的前三名是GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking和Qwen2.5-VL-32B-Instruct。这些视觉-语言模型在创新性、性能以及解决多模态聊天和视觉理解应用挑战的独特方法方面脱颖而出。
我们的深入分析表明，针对不同需求有不同的领导者。GLM-4.5V是跨多样化多模态基准测试中具有灵活思维模式的最先进性能的首选。GLM-4.1V-9B-Thinking最适合需要在紧凑、经济高效的模型中实现高级推理能力的用户。Qwen2.5-VL-32B-Instruct在需要视觉代理、文档分析和结构化数据提取的应用中表现出色。