什么是用于创意任务的多模态模型？
用于创意任务的多模态模型是先进的视觉-语言模型（VLM），它们结合了文本和视觉理解，以增强创意工作流程。这些AI系统可以分析图像、视频、文档和布局，同时生成创意内容，提供视觉反馈，并对复杂的创意挑战进行推理。它们使艺术家、设计师和创意专业人士能够通过文本和视觉输入与AI互动，使其成为视觉叙事、设计分析、内容创作和跨不同媒体格式的创意问题解决等任务的理想选择。
GLM-4.5V
GLM-4.5V是智谱AI发布的最新一代视觉-语言模型，采用专家混合（Mixture-of-Experts）架构，总参数量达106B，其中活跃参数为12B。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。该模型具有创新的3D旋转位置编码（3D Rotated Positional Encoding），可增强3D空间推理能力，并提供“思考模式”（Thinking Mode），以平衡快速响应和深度创意分析。
GLM-4.5V：高级创意视觉-语言处理
GLM-4.5V代表了创意多模态AI的前沿，它基于GLM-4.5-Air构建，总参数量达106B，其中12B为活跃参数，采用专家混合（Mixture-of-Experts）架构，以更低的推理成本实现卓越性能。该模型引入了开创性的3D旋转位置编码（3D-RoPE），显著增强了对3D空间关系的感知和推理能力——这对于涉及空间设计和可视化的创意任务至关重要。通过预训练、监督微调和强化学习阶段进行优化，GLM-4.5V能够处理包括图像、视频和长文档在内的多样化视觉内容，并在41个公共多模态基准测试中表现出最先进的性能。创新的“思考模式”开关允许创意专业人士在快速创意反馈和深度分析推理之间进行选择。
优点
- 106B参数，采用高效的12B活跃MoE架构，适用于创意任务。
- 在41个多模态基准测试中表现出最先进的性能。
- 通过3D-RoPE实现高级3D空间推理，适用于设计应用。
缺点
- 最大模型尺寸的计算要求更高。
- 在SiliconFlow上输出令牌的溢价定价为$0.86/M。
我们喜爱它的理由
- 它将大规模与高效的MoE架构和创新的3D空间推理相结合，使其成为需要深度视觉理解和灵活思考模式的复杂创意任务的理想选择。
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking是智谱AI和清华大学联合发布的开源视觉-语言模型，具有革命性的“思考范式”和课程采样强化学习（Reinforcement Learning with Curriculum Sampling）。尽管只有9B参数，但其性能可与72B模型媲美，在创意问题解决、视频理解和文档分析方面表现出色，并支持4K图像和任意宽高比。
GLM-4.1V-9B-Thinking：高效创意推理的强大引擎
GLM-4.1V-9B-Thinking通过其创新的“思考范式”和先进的课程采样强化学习（RLCS）彻底改变了创意多模态AI。该9B参数模型基于GLM-4-9B-0414基础构建，表现超越其参数量级，在18个基准测试中达到或超越了参数量更大的72B模型Qwen-2.5-VL-72B的性能。该模型在各种创意应用中表现出色，包括STEM问题解决、创意内容的视频理解以及创意简报的长文档分析。其处理4K分辨率图像和任意宽高比的能力使其非常适合高分辨率创意工作，而思考范式则实现了更深层次的创意推理和问题解决。
优点
- 卓越的效率：9B参数，72B级别的性能。
- 革命性的“思考范式”，实现深度创意推理。
- 处理4K图像和任意宽高比，适用于创意工作。
缺点
- 较小的参数量可能会限制非常复杂的创意任务。
- 较新的模型，实际创意测试较少。
我们喜爱它的理由
- 它以高效的9B规模提供卓越的创意AI能力，并具有创新的思考范式，使其非常适合需要深度视觉推理的经济高效的创意工作流程。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct是通义千问团队推出的一款强大的多模态模型，擅长视觉内容分析，包括文本、图表、图标、图形和布局。它可作为视觉代理，能够进行推理和工具指导，并通过强化学习增强了数学能力。该模型能准确地定位对象并生成结构化输出，使其成为创意文档处理和视觉设计分析的理想选择。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：卓越的创意视觉代理
Qwen2.5-VL-32B-Instruct作为一款多功能的创意多模态AI脱颖而出，不仅擅长识别常见对象，而且能够高度分析对创意工作至关重要的复杂视觉元素：文本、图表、图标、图形和布局。该模型可作为智能视觉代理，能够对创意内容进行推理，并动态指导工具以增强创意工作流程。通过强化学习增强了数学和问题解决能力，它在需要精确分析的创意任务中表现出色。该模型能够准确地定位图像中的对象并生成发票和表格等数据的结构化输出，这对于处理复杂视觉文档和设计系统的创意专业人士来说是无价的。
优点
- 对文本、图表、图标、图形和布局进行高级分析。
- 作为具有工具指导能力的视觉代理。
- 通过强化学习增强数学能力。
缺点
- 在SiliconFlow上输入和输出令牌的平衡定价为$0.27/M。
- 中等参数量可能会限制极其复杂的创意任务。
我们喜爱它的理由
- 它作为创意视觉代理表现出色，具有卓越的布局分析能力，使其非常适合需要对复杂视觉文档和创意资产进行结构化理解的设计工作流程。
创意多模态AI模型对比
在此表中，我们对比了2025年领先的创意任务多模态模型，每个模型都具有独特的创意优势。GLM-4.5V提供具有高级3D推理的优质创意能力，GLM-4.1V-9B-Thinking通过创新的思考范式提供卓越的效率，而Qwen2.5-VL-32B-Instruct则作为具有卓越布局分析能力的创意视觉代理表现出色。这种并排比较有助于您根据特定的创意工作流程和预算要求选择合适的多模态AI。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价 | 创意优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | 智谱AI | 视觉-语言模型 | $0.86/M 输出令牌 | 用于创意设计的高级3D空间推理 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | 清华大学 | 视觉-语言模型 | $0.14/M 输出令牌 | 通过思考范式实现高效创意推理 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | 通义千问 | 视觉-语言模型 | $0.27/M 令牌 | 具有布局分析能力的创意视觉代理 |
常见问题
我们2025年创意多模态AI的三大推荐是GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking和Qwen2.5-VL-32B-Instruct。每个模型都因其卓越的创意能力、创新的视觉推理方法以及在处理涉及图像、视频和文档的复杂创意工作流程方面的独特优势而被选中。
我们的分析显示，针对不同的创意需求有不同的领导者：GLM-4.5V凭借其先进的推理能力，在复杂的3D设计和空间创意工作中表现出色。GLM-4.1V-9B-Thinking非常适合需要深度视觉分析和4K图像处理的经济高效的创意工作流程。Qwen2.5-VL-32B-Instruct是处理复杂布局、文档和结构化创意内容分析的创意专业人士的理想选择。