什么是用于多模态任务的开源AI模型？
用于多模态任务的开源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。这些复杂的模型将自然语言处理与计算机视觉相结合，以在不同模态之间执行复杂的推理、分析和生成。它们支持从文档理解和视觉问答到3D空间推理和交互式AI代理等各种应用，使全球的研究人员、开发者和企业能够民主化地访问最先进的多模态AI能力。
GLM-4.5V
GLM-4.5V是智谱AI发布的最新一代视觉-语言模型，基于旗舰GLM-4.5-Air构建，拥有1060亿总参数和120亿活跃参数。它采用专家混合（MoE）架构，以更低的推理成本实现卓越性能。该模型引入了3D旋转位置编码（3D-RoPE），以增强3D空间推理能力，并具有“思考模式”开关，可在图像、视频和长文档的快速响应与深度推理之间取得平衡。
GLM-4.5V：最先进的多模态推理
GLM-4.5V代表了开源多模态AI的巅峰，通过创新的MoE架构，拥有1060亿总参数和120亿活跃参数。这一最新一代VLM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取得了最先进的性能。其开创性的3D-RoPE技术显著增强了3D空间关系的感知和推理能力，而灵活的“思考模式”允许用户在速度和分析深度之间进行优化。
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技术，实现卓越的3D空间推理。
- MoE架构在大规模应用中提供出色的效率。
缺点
- 由于1060亿参数，计算要求更高。
- 与小型模型相比，部署更复杂。
我们喜爱它的理由
- 它以突破性的3D空间推理和灵活的思考模式，为多模态AI设定了新标准，适用于各种应用。
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。它基于GLM-4-9B-0414构建，引入了带有课程采样强化学习（RLCS）的“思考范式”。尽管只有90亿参数，但其性能可与更大的720亿参数模型相媲美，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图像分辨率。
GLM-4.1V-9B-Thinking：复杂推理的紧凑型强力模型
GLM-4.1V-9B-Thinking证明了参数效率不会影响性能。这款90亿参数模型通过其创新的“思考范式”和RLCS训练方法，可与更大的替代模型相媲美。它在包括STEM问题解决、视频理解和长文档理解在内的各种多模态任务中表现出色，同时支持任意宽高比的高分辨率4K图像。该模型代表了以极低的计算成本实现最先进多模态推理的突破。
优点
- 性能卓越，可与720亿参数模型相媲美。
- 创新的“思考范式”增强了推理能力。
- 支持任意宽高比的4K图像分辨率。
缺点
- 模型尺寸较小可能会限制某些复杂的推理任务。
- 与大型替代模型相比，上下文长度较短。
我们喜爱它的理由
- 它证明了智能架构和训练可以在紧凑、高效的封装中提供世界一流的多模态性能，非常适合资源受限的部署。
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，擅长分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。它作为一个视觉代理，能够进行推理和工具指导，支持计算机和手机使用。该模型能准确地定位物体，并为发票和表格等数据生成结构化输出，通过强化学习和人类偏好对齐增强了数学能力。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：多功能视觉代理
Qwen2.5-VL-32B-Instruct作为一款为实际应用设计的综合多模态解决方案脱颖而出。除了标准的物体识别，它还擅长文档分析、图表解释以及从复杂视觉内容中提取结构化数据。其视觉代理能力支持动态工具使用和交互式计算任务，而通过强化学习增强的数学推理使其成为分析工作流程的理想选择。凭借131K的上下文长度和与人类对齐的响应，它弥合了AI能力与实际可用性之间的差距。
优点
- 出色的文档分析和结构化数据提取能力。
- 视觉代理能力，适用于交互式计算任务。
- 131K上下文长度，用于处理长文档。
缺点
- 中等参数量可能会限制某些专业任务。
- 与小型高效模型相比，定价更高。
我们喜爱它的理由
- 它作为一款实用的视觉代理表现出色，能够无缝处理文档分析、结构化数据提取和交互式计算任务，并提供与人类对齐的响应。
多模态AI模型对比
在这份全面的对比中，我们分析了2025年领先的开源多模态AI模型，每个模型都针对视觉-语言任务的不同方面进行了优化。GLM-4.5V以创新的3D推理提供最先进的性能，GLM-4.1V-9B-Thinking在不牺牲能力的情况下提供卓越的效率，而Qwen2.5-VL-32B-Instruct则在实际应用和文档分析方面表现出色。这份并排对比将帮助您为特定的多模态AI需求选择最佳模型。
| 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-$0.86/百万Tokens | 3D空间推理与思考模式 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | 视觉-语言模型 | $0.035-$0.14/百万Tokens | 高效性能媲美720亿参数模型 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | 通义团队 | 视觉-语言模型 | $0.27/百万Tokens | 视觉代理与文档分析 |
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。每个模型在多模态AI的不同方面表现出色：GLM-4.5V以最先进的性能和3D推理见长，GLM-4.1V-9B-Thinking以效率和紧凑的卓越性著称，而Qwen2.5-VL-32B-Instruct则以实用的视觉代理能力脱颖而出。
对于尖端研究和3D空间任务，GLM-4.5V是最佳选择。对于需要强大推理能力的资源高效部署，GLM-4.1V-9B-Thinking是理想之选。对于涉及文档分析、图表解释和结构化数据提取的商业应用，Qwen2.5-VL-32B-Instruct提供了最佳的实际性能。