什么是用于聊天与视觉的多模态AI模型？
用于聊天与视觉的多模态AI模型是先进的视觉语言模型（VLM），能够同时处理和理解文本及视觉内容。它们利用复杂的深度学习架构，分析图像、视频、文档和图表，同时进行自然语言对话。这项技术允许开发者和创作者构建能够对视觉信息进行推理、回答有关图像的问题、从文档中提取结构化数据并充当视觉代理的应用程序。它们促进协作，加速创新，并使强大的多模态工具普及化，从而实现从文档理解到视觉推理和计算机视觉任务的广泛应用。
GLM-4.5V
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，并采用专家混合（MoE）架构，以更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。
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，并采用专家混合（MoE）架构，以更低的推理成本实现卓越性能。在技术上，GLM-4.5V沿袭了GLM-4.1V-Thinking的血统，并引入了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。通过在预训练、监督微调和强化学习阶段的优化，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，其规模的开源模型中达到了最先进的性能。此外，该模型还具有“思考模式”开关，允许用户灵活选择快速响应或深度推理，以平衡效率和效果。
优点
- 在41个公共多模态基准测试中达到最先进的性能。
- 采用106B总参数的MoE架构，以更低成本实现卓越性能。
- 3D-RoPE技术增强3D空间推理能力。
缺点
- 在SiliconFlow上输出定价较高，为$0.86/M tokens。
- 模型尺寸较大，可能需要更多计算资源。
我们喜爱它的理由
- 它通过创新的3D空间理解和灵活的思考模式，提供尖端的多模态推理，能够适应快速响应和复杂的推理任务。
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），旨在推动通用多模态推理。它基于GLM-4-9B-0414基础模型构建，引入了“思考范式”，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：高效的开源推理
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），旨在推动通用多模态推理。它基于GLM-4-9B-0414基础模型构建，引入了“思考范式”，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，它在同等规模模型中达到了最先进的性能，并且在18个不同基准测试中，其性能与更大的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等多种任务中表现出色，并且能够处理高达4K分辨率和任意宽高比的图像。
优点
- 卓越的性能与尺寸比，媲美72B模型。
- 擅长STEM问题、视频理解和长文档。
- 处理4K分辨率和任意宽高比的图像。
缺点
- 与旗舰模型相比，参数量较小（9B）。
- 可能无法达到更大模型的绝对峰值性能。
我们喜爱它的理由
- 它以小博大，提供了与更大模型媲美的性能，同时具有成本效益和开源特性，并具备卓越的推理能力。
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。该模型不仅擅长识别常见物体，还能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，具备计算机和手机使用能力。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：视觉代理的强大引擎
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，还能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，具备计算机和手机使用能力。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。凭借131K的上下文长度，它能够处理大量的视觉和文本信息。
优点
- 作为视觉代理，能够使用计算机和手机。
- 擅长分析图表、布局和结构化数据。
- 为发票和表格生成结构化输出。
缺点
- 在SiliconFlow上输入和输出令牌定价为$0.27/M。
- 可能比小型模型需要更多资源。
我们喜爱它的理由
- 它弥合了视觉理解与行动之间的鸿沟，作为一个真正的视觉代理，能够与计算机交互并提取结构化数据，同时提供符合人类偏好的响应。
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聊天与视觉模型，每个模型都具有独特的优势。对于具有3D空间理解的最先进推理，GLM-4.5V提供了尖端性能。对于高效的开源多模态推理，GLM-4.1V-9B-Thinking提供了卓越的价值。对于视觉代理能力和结构化数据提取，Qwen2.5-VL-32B-Instruct表现出色。这种并排视图有助于您为特定的多模态AI应用选择合适的工具。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | 聊天 + 视觉 | 输入 $0.14 / 输出 $0.86 每百万令牌 | 最先进的3D空间推理 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | 聊天 + 视觉 | 输入 $0.035 / 输出 $0.14 每百万令牌 | 媲美72B模型的高效推理 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | 聊天 + 视觉 | 每百万令牌 $0.27 | 具有结构化数据提取能力的视觉代理 |
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。这些模型在创新、性能以及解决多模态聊天和视觉任务挑战（从3D空间推理到视觉代理能力）的独特方法方面脱颖而出。
我们的深入分析显示，针对不同需求有几个领先者。GLM-4.5V是高级3D空间推理和需要深度思考的复杂多模态任务的首选。对于具有强大推理能力的经济高效部署，GLM-4.1V-9B-Thinking以9B参数提供了卓越的性能。对于视觉代理应用、文档理解和结构化数据提取，Qwen2.5-VL-32B-Instruct凭借其131K上下文长度和工具使用能力表现出色。