什么是教育领域的多模态AI模型？
教育领域的多模态AI模型是先进的视觉-语言模型，能够同时处理和理解文本、图像、视频、图表和文档，以增强学习体验。这些复杂的AI系统将视觉感知与语言理解相结合，帮助学生分析复杂材料、解决STEM问题、解释教育内容并参与交互式学习场景。它们支持个性化辅导、自动评分、内容生成和自适应学习路径，使教育对不同的学习风格和需求更具可访问性和有效性。
GLM-4.5V
GLM-4.5V是智谱AI发布的最新一代视觉-语言模型，总参数量达1060亿，其中120亿为活跃参数，采用专家混合（MoE）架构。它擅长处理包括图像、视频和长文档在内的多样化视觉内容，在41个公共多模态基准测试中表现出最先进的性能。该模型具有“思考模式”，可在快速响应和深度推理之间灵活平衡，使其成为复杂教育场景的理想选择。
GLM-4.5V：先进的教育推理引擎
GLM-4.5V凭借其创新的3D旋转位置编码（3D-RoPE）代表了教育AI的前沿，该技术显著增强了对3D空间关系的感知和推理能力——这对于几何、物理和工程等学科至关重要。通过MoE架构优化的1060亿参数，它能够处理包括教科书、研究论文、图表和视频在内的复杂教育材料，同时保持成本效益。“思考模式”允许教育工作者在快速评估反馈和深度分析响应之间进行选择，非常适合从快速测验到全面问题解决课程等不同的教育场景。
优点
- 在41个多模态基准测试中表现出最先进的性能。
- 创新的3D-RoPE，在STEM学科中提供卓越的空间推理能力。
- 灵活的“思考模式”，适用于多种教育场景。
缺点
- 由于参数量大，计算要求较高。
- 可能需要技术专业知识才能实现最佳教育整合。
我们喜爱它的理由
- 它将尖端多模态AI与教育专用功能（如灵活的推理模式）相结合，非常适合高级STEM教育和复杂的学术分析。
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，专为通用多模态推理设计。它拥有90亿参数，却能达到与更大模型媲美的最先进性能，在STEM问题解决、视频理解和长文档分析方面表现出色，并支持4K分辨率图像。
GLM-4.1V-9B-Thinking：高效的教育问题解决者
GLM-4.1V-9B-Thinking引入了一种由课程采样强化学习（RLCS）增强的革命性“思维范式”，使其特别适合教育应用。尽管它是一个紧凑的90亿参数模型，但在18个基准测试中，其性能可与720亿参数的Qwen-2.5-VL-72B相媲美。它在STEM问题解决方面的卓越表现，结合先进的视频理解和长文档处理能力，使其非常适合分析教育材料、解释复杂概念和支持交互式学习体验。该模型能够处理高达4K分辨率、任意宽高比的高清教育内容。
优点
- 卓越的STEM问题解决能力，适用于数学和科学教育。
- 紧凑的90亿参数，性能可与更大模型媲美。
- 先进的视频理解能力，适用于多媒体教育内容。
缺点
- 较小的参数量可能限制其在极其复杂任务上的性能。
- 需要理解“思维范式”才能实现最佳教育应用。
我们喜爱它的理由
- 它以高效、开源的形式提供了大学级别的STEM问题解决能力，非常适合预算有限的教育机构。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct是通义团队推出的一款多模态大型语言模型，能够高效分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。它作为一个视觉智能体，具有增强的数学和问题解决能力，能够为表格和图表等教育数据生成结构化输出，其响应风格经过优化，更符合人类偏好。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：交互式教育助手
Qwen2.5-VL-32B-Instruct凭借其分析复杂视觉教育材料（包括教科书、科学图表、数学方程式和数据可视化）的能力，成为一款卓越的教育工具。通过强化学习增强，该模型在数学问题解决方面表现出色，并能生成结构化的教育输出，非常适合创建教案、分析学生作业和处理教育文档。其视觉智能体能力使其能够与教育软件和数字学习平台进行交互，而131K的上下文长度允许在单个会话中处理整本教科书或研究论文。
优点
- 擅长分析教育图表、示意图和复杂布局。
- 通过强化学习增强了数学和问题解决能力。
- 生成结构化输出，非常适合教育数据组织。
缺点
- 对于预算有限的机构来说，价格高于小型模型。
- 可能需要对教育工作者进行培训，才能充分利用其高级功能。
我们喜爱它的理由
- 它改变了教育工作者与视觉教育内容互动的方式，提供了前所未有的分析、组织和生成结构化教育材料的能力。
教育AI模型对比
在这份全面的对比中，我们分析了2025年专为教育应用设计的领先多模态AI模型。GLM-4.5V提供最先进的推理能力和灵活的思维模式。GLM-4.1V-9B-Thinking以经济高效的方式提供卓越的STEM问题解决能力，而Qwen2.5-VL-32B-Instruct则擅长视觉内容分析和结构化教育输出生成。这份对比旨在帮助教育工作者和机构根据其特定的教学目标选择合适的AI模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价 | 教育优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | 智谱AI | 视觉-语言模型 | $0.14-$0.86/M Tokens | 先进的3D推理和思维模式 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM/清华KEG | 视觉-语言模型 | $0.035-$0.14/M Tokens | 卓越的STEM问题解决能力 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | 通义团队 | 视觉-语言模型 | $0.27/M Tokens | 视觉内容分析和结构化 |
常见问题
我们2025年教育领域的三大AI模型是GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking和Qwen2.5-VL-32B-Instruct。每个模型都因其在教育场景中的卓越表现而被选中，涵盖从高级STEM问题解决到全面的文档分析和交互式学习支持。
对于高级STEM教育和复杂空间推理，GLM-4.5V是最佳选择。对于需要强大数学问题解决能力且预算有限的机构，GLM-4.1V-9B-Thinking提供了最佳性价比。对于分析教育材料、创建结构化内容和处理大型文档，Qwen2.5-VL-32B-Instruct是全面教育内容管理的最佳选择。