什么是用于文档分析的多模态模型？
用于文档分析的多模态模型是专门的视觉语言模型（VLM），它们结合了自然语言处理和计算机视觉，以理解和分析复杂文档。这些模型可以处理文档中多样化的视觉内容，包括文本、图表、表格、图示和布局，提取结构化信息并提供智能洞察。它们擅长发票处理、表单理解、图表分析以及将视觉文档转换为可操作数据等任务，使其成为寻求自动化文档工作流程和增强信息提取能力的企业必不可少的工具。
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（MoE）架构，总参数量达1060亿，活跃参数量为120亿。该模型擅长处理包括长文档在内的多样化视觉内容，在41个公开多模态基准测试中取得了最先进的性能。它具有创新的3D旋转位置编码（3D-RoPE）和“思考模式”开关，以实现灵活的推理方法。
GLM-4.5V：高级文档分析主力
GLM-4.5V凭借其1060亿参数的MoE架构，以更低的推理成本提供卓越性能，代表了文档分析的尖端技术。该模型以卓越的准确性处理复杂文档、图像、视频和长篇内容。其3D-RoPE创新增强了空间关系理解，这对于文档布局分析至关重要。灵活的“思考模式”允许用户平衡速度和深度推理，使其成为快速文档处理和需要详细理解的复杂分析任务的理想选择。
优点
- 在41个多模态基准测试中达到最先进的性能。
- MoE架构提供卓越的效率和成本效益。
- 先进的3D空间关系理解，适用于复杂布局。
缺点
- 由于高级功能，输出定价较高。
- 模型尺寸较大，可能需要大量计算资源。
我们喜爱它的原因
- 它提供无与伦比的文档分析能力和灵活的推理模式，使其成为企业级文档处理工作流程的完美选择。
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking是智谱AI与清华大学KEG实验室联合发布的开源视觉语言模型。这款90亿参数模型引入了基于强化学习的“思考范式”，并取得了与更大规模的720亿参数模型相媲美的性能。它擅长长文档理解，并能处理高达4K分辨率、任意宽高比的图像。
GLM-4.1V-9B-Thinking：高效文档推理冠军
GLM-4.1V-9B-Thinking以紧凑的90亿参数封装提供了卓越的性能，彻底改变了文档分析。该模型通过课程采样强化学习（RLCS）增强的创新“思考范式”，能够对复杂文档进行复杂的推理。尽管尺寸较小，它在18个基准测试中与更大的720亿参数模型持平或超越，使其成为长文档理解、STEM问题解决以及高达4K分辨率、灵活宽高比的高分辨率文档处理的理想选择。
优点
- 卓越的性能与尺寸比，可与720亿参数模型竞争。
- 用于复杂文档推理的先进“思考范式”。
- 支持4K分辨率、任意宽高比的文档。
缺点
- 参数量小于高级替代品。
- 对于高度专业化的文档类型可能需要微调。
我们喜爱它的原因
- 它以紧凑、成本效益高的封装提供了卓越的文档分析性能，通过创新的思考范式与更大规模的模型相媲美。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct是通义团队的多模态大型语言模型，能够高度分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。它作为具有工具推理能力的视觉代理，可以准确地定位对象，为发票和表格生成结构化输出，并通过强化学习增强了数学和问题解决能力。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：结构化文档处理专家
Qwen2.5-VL-32B-Instruct专注于全面的文档分析，在文本识别、图表解释和布局理解方面具有卓越能力。该模型擅长从发票和表格等复杂文档中生成结构化输出，这对于业务流程自动化来说是无价的。通过强化学习增强，它提供了卓越的数学推理和问题解决能力，同时其视觉代理能力支持动态工具交互和文档内精确对象定位。
优点
- 擅长为发票和表格生成结构化输出。
- 先进的图表、图标和图形分析能力。
- 具有工具推理功能的视觉代理。
缺点
- 与某些替代品相比，上下文长度较短。
- 对于读取密集型任务，输入和输出定价相同可能成本效益较低。
我们喜爱它的原因
- 它擅长将复杂的视觉文档转换为结构化、可操作的数据，使其成为业务自动化和文档处理工作流程的完美选择。
文档分析模型比较
在此表中，我们比较了2025年领先的多模态文档分析模型，每个模型在处理复杂视觉文档方面都具有独特的优势。GLM-4.5V提供具有灵活推理模式的高级功能，GLM-4.1V-9B-Thinking提供卓越的效率和思考范式，而Qwen2.5-VL-32B-Instruct则专注于结构化输出生成。此比较有助于您根据文档分析需求和预算选择合适的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | 视觉语言模型 | $0.14-$0.86/M Tokens | 高级多模态性能 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | 视觉语言模型 | $0.035-$0.14/M Tokens | 高效思考范式 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | 视觉语言模型 | $0.27/M Tokens | 结构化输出生成 |
常见问题
我们2025年文档分析的三大首选是GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking和Qwen2.5-VL-32B-Instruct。每个模型在文档处理的不同方面表现出色，从高级多模态性能到高效推理和结构化输出生成。
GLM-4.5V最适合需要灵活推理的全面、高精度文档分析。GLM-4.1V-9B-Thinking擅长具有高级思考能力的经济高效的长文档处理。Qwen2.5-VL-32B-Instruct非常适合从发票、表格和表单中生成结构化输出，需要精确的数据提取。