什么是多模态AI模型？
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多种类型的输入，包括文本、图像、视频和文档。它们利用复杂的深度学习架构，分析视觉内容和文本信息，以执行复杂的推理、视觉理解和内容生成任务。这项技术使开发者和创作者能够构建能够理解图表、解决视觉问题、分析文档并以前所未有的能力充当视觉代理的应用程序。它们促进协作，加速创新，并使强大的多模态智能普及化，从而实现从教育工具到企业自动化解决方案的广泛应用。
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，拥有1060亿总参数和120亿活跃参数，并采用专家混合（MoE）架构，以较低的推理成本实现卓越性能。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。
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，拥有1060亿总参数和120亿活跃参数，并采用专家混合（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，在其规模的开源模型中取得了最先进的性能。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个多模态基准测试中表现最先进。
- MoE架构，以更低成本实现卓越性能。
- 3D-RoPE，增强3D空间推理能力。
缺点
- 在SiliconFlow上输出价格较高，为$0.86/百万token。
- 需要理解MoE架构才能进行优化。
我们喜爱它的理由
- 它将尖端的多模态推理与灵活的思考模式相结合，在处理从图像到视频和长文档的各种视觉内容时，实现了基准领先的性能。
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking是由智谱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：高效多模态推理冠军
GLM-4.1V-9B-Thinking是由智谱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。作为一款90亿参数模型，它在同等规模的模型中取得了最先进的性能，并且在18个不同的基准测试中，其性能与参数量大得多的720亿参数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
- 在18个基准测试中超越了更大的720亿参数模型。
- 高效的90亿参数，实现经济高效的部署。
- 处理4K分辨率和任意宽高比的图像。
缺点
- 参数量小于旗舰模型。
- 可能需要针对特定领域进行微调。
我们喜爱它的理由
- 它以更小的规模和更低的成本提供了旗舰级的性能，凭借创新的思考范式和强化学习优化，表现远超同类模型。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct是通义团队发布的Qwen2.5-VL系列中的多模态大语言模型。该模型不仅擅长识别常见物体，还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，可用于计算机和手机操作。
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Qwen2.5-VL系列中的多模态大语言模型。该模型不仅擅长识别常见物体，还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，可用于计算机和手机操作。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，并调整了响应风格，使其更符合人类偏好。
优点
- 作为视觉代理，可控制计算机和手机。
- 擅长分析图表、布局和文档。
- 为发票和表格生成结构化输出。
缺点
- 与大型模型相比，参数量处于中等水平。
- 输入和输出定价结构相同。
我们喜爱它的理由
- 它是一个真正的视觉代理，能够控制计算机和手机，同时擅长文档分析和结构化数据提取，非常适合自动化和企业应用。
多模态AI模型对比
在此表格中，我们对比了2025年领先的多模态AI模型，每个模型都拥有独特的优势。对于跨多样视觉任务的最先进性能，GLM-4.5V以MoE效率提供旗舰级能力。对于与大型模型媲美的经济高效的多模态推理，GLM-4.1V-9B-Thinking提供了卓越的价值。对于视觉代理能力和文档理解，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需求选择合适的工具。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | 智谱AI | 视觉语言模型 | $0.14/百万输入， $0.86/百万输出 | 最先进的多模态推理 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM / 智谱AI | 视觉语言模型 | $0.035/百万输入， $0.14/百万输出 | 媲美720亿参数模型的高效性能 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | 通义 | 视觉语言模型 | $0.27/百万token | 具备文档分析能力的视觉代理 |
常见问题
我们2025年的三大推荐是GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking和Qwen2.5-VL-32B-Instruct。这些模型都因其创新性、性能以及在解决多模态推理、视觉理解和视觉语言任务挑战方面的独特方法而脱颖而出。
我们的深入分析显示，针对不同需求有几个领先者。GLM-4.5V是首选，它在41个多模态基准测试中表现最先进，并具有灵活的思考模式。对于预算有限但仍需要旗舰级性能的部署，GLM-4.1V-9B-Thinking提供了卓越的价值，其性能超越了自身三倍大小的模型。对于视觉代理能力和文档分析，Qwen2.5-VL-32B-Instruct表现出色，能够控制计算机并提取结构化数据。