什么是开源多模态模型？
开源多模态模型是先进的AI系统，能够同时处理和理解多种类型的数据，包括文本、图像、视频和文档。这些视觉语言模型（VLM）将自然语言处理与计算机视觉相结合，以执行跨不同模态的复杂推理任务。它们使开发者和研究人员能够构建分析视觉内容、理解空间关系、处理长文档并充当视觉代理的应用程序。这项技术使强大的多模态AI能力得以普及，促进了从科学研究到商业应用等领域的创新和协作。
GLM-4.5V
GLM-4.5V是智谱AI发布的最新一代视觉语言模型，基于旗舰模型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），显著增强了对3D空间关系的感知和推理能力，并在41个公共多模态基准测试中，在开源模型中取得了最先进的性能。
GLM-4.5V：最先进的多模态推理
GLM-4.5V凭借其创新的MoE架构和3D-RoPE技术，代表了视觉语言模型的前沿。通过在预训练、监督微调和强化学习阶段的优化，该模型在处理包括图像、视频和长文档在内的多样化视觉内容方面表现出色。其“思考模式”开关允许用户在快速响应和深度推理之间进行平衡，使其适用于注重效率和侧重分析的应用。凭借66K的上下文长度和在41个基准测试中的卓越性能，它为开源多模态AI设定了标准。
优点
- 在41个多模态基准测试中表现最先进。
- 创新的3D-RoPE，增强空间推理能力。
- 高效的MoE架构，拥有120亿活跃参数。
缺点
- 由于总参数达1060亿，计算要求更高。
- 与较小模型相比，推理成本更高。
我们喜爱它的理由
- 它将尖端的MoE架构与3D空间推理能力相结合，在各种多模态任务中提供无与伦比的性能，同时通过其创新设计保持效率。
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“思考范式”并利用课程采样强化学习（RLCS）。作为一款90亿参数的模型，它实现了与720亿参数模型相媲美的最先进性能，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图像分辨率。
GLM-4.1V-9B-Thinking：高效多模态推理
GLM-4.1V-9B-Thinking证明了小型模型通过创新的训练方法也能实现卓越性能。其“思考范式”和RLCS方法使其能够与四倍于其大小的模型竞争，对于资源受限的部署来说效率极高。该模型能够处理包括复杂STEM问题、视频分析和文档理解在内的多样化任务，同时支持任意宽高比的4K图像。凭借66K的上下文长度和SiliconFlow上的竞争力价格，它在能力和效率之间提供了出色的平衡。
优点
- 仅用90亿参数即可媲美720亿参数模型的性能。
- 创新的“思考范式”，增强推理能力。
- 出色的STEM问题解决能力。
缺点
- 较小的参数量可能会限制某些复杂任务。
- 可能需要更复杂的提示才能获得最佳结果。
我们喜爱它的理由
- 它证明了创新的训练方法可以使小型模型发挥出超乎其体量的能力，以极低的计算成本提供卓越的多模态推理。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct是通义团队的多模态大语言模型，能够高效分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。它作为一个视觉代理，能够进行推理并动态指挥工具，具备计算机和手机操作能力。该模型可以精确地定位物体，为发票和表格等数据生成结构化输出，并通过强化学习增强了数学和问题解决能力。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：高级视觉代理
Qwen2.5-VL-32B-Instruct作为视觉代理表现出色，能够进行复杂的推理和工具指挥。除了标准的图像识别，它还专注于从发票、表格和复杂文档中提取结构化数据。其作为计算机和手机界面代理的能力，结合精确的物体定位和布局分析，使其成为自动化和生产力应用的理想选择。凭借131K的上下文长度和通过强化学习增强的数学能力，它代表了实用多模态AI应用的重大进步。
优点
- 先进的视觉代理能力，可指挥工具。
- 出色的文档结构化数据提取能力。
- 具备计算机和手机界面自动化能力。
缺点
- 中等参数量可能会限制某些复杂推理。
- SiliconFlow上的平衡定价反映了计算需求。
我们喜爱它的理由
- 它将多模态AI从被动分析转变为主动代理能力，实现了自动化和结构化数据处理，弥合了AI与实际应用之间的鸿沟。
多模态AI模型对比
在此表格中，我们对比了2025年领先的开源多模态模型，每个模型都拥有独特的优势。GLM-4.5V凭借先进的3D推理提供最先进的性能，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则作为视觉代理在实际应用中表现出色。此对比有助于您根据特定的多模态AI需求选择合适的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | 视觉语言模型 | $0.14 input / $0.86 output per M tokens | 最先进的3D推理 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | 视觉语言模型 | $0.035 input / $0.14 output per M tokens | 高效思考范式 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | 视觉语言模型 | $0.27 per M tokens | 高级视觉代理 |
常见问题
我们2025年的三大推荐模型是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、视觉理解和实际代理应用挑战方面的独特方法而脱颖而出。
对于追求最大性能和3D推理，GLM-4.5V是首选，具有最先进的基准测试结果。对于具有强大推理能力的经济高效部署，GLM-4.1V-9B-Thinking提供了卓越的价值。对于视觉代理应用和结构化数据提取，Qwen2.5-VL-32B-Instruct提供了最实用的功能。