什么是用于文档+图像问答的小型模型？
用于文档和图像问答的小型模型是紧凑型视觉语言模型，专门用于理解和回答有关视觉内容（包括文档、图表、示意图和图像）的问题。这些高效模型将视觉理解与自然语言处理相结合，以提取信息、分析布局、解释图像中的文本，并为用户查询提供准确答案。它们拥有7B-9B的参数量，在性能和资源效率之间提供了最佳平衡，使其成为在资源受限环境中部署的理想选择，同时仍能为文档理解、视觉问答和智能信息提取提供强大的多模态推理能力。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL是通义系列的新成员，具备强大的视觉理解能力。它能够分析图像中的文本、图表和布局，理解长视频并捕捉事件。它能够进行推理、操作工具、支持多格式对象定位并生成结构化输出。该模型已针对视频理解中的动态分辨率和帧率训练进行了优化，并提高了视觉编码器的效率。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct：强大的文档视觉理解能力
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是通义系列中一款紧凑而强大的视觉语言模型，拥有70亿参数。它擅长分析图像中的文本、图表和复杂布局，使其成为文档问答应用的理想选择。该模型可以解释结构化内容，从表格和图表中提取信息，并为视觉查询提供准确答案。凭借优化的视觉编码器和对33K上下文长度的支持，它能高效处理长文档和多页内容。该模型处理多格式对象定位和生成结构化输出的能力，使其在企业文档处理和视觉问答任务中特别有效。SiliconFlow以每百万输入和输出令牌0.05美元的价格提供此模型。
优点
- 出色的文本、图表和布局分析能力。
- 优化的视觉编码器，实现高效处理。
- 支持33K上下文长度，适用于长文档。
缺点
- 与大型视觉语言模型相比，参数量较小。
- 对于高度专业化的领域可能需要微调。
我们喜爱它的理由
- 它在一个紧凑的7B参数模型中提供了卓越的文档理解和视觉理解能力，非常适合高效的文档问答部署。
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking是一个开源的视觉语言模型，旨在推进通用多模态推理。它引入了“思维范式”，并利用课程采样强化学习显著增强了在复杂任务中的能力。该模型在同等规模模型中取得了最先进的性能，并在STEM问题解决、视频理解和长文档理解方面表现出色，可处理高达4K分辨率的图像。
GLM-4.1V-9B-Thinking：用于复杂文档的高级多模态推理
GLM-4.1V-9B-Thinking是由智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的一款突破性视觉语言模型，拥有90亿参数，并采用独特的“思维范式”以增强推理能力。该模型擅长复杂文档理解、图像中的STEM问题解决以及长篇文档分析，其上下文窗口达66K。它能处理高达4K分辨率、任意宽高比的图像，使其成为处理详细文档、技术图表和多页PDF的理想选择。该模型的课程采样强化学习（RLCS）训练使其能够对视觉内容进行复杂的推理，回答需要多步逻辑和视觉理解的复杂问题。在SiliconFlow上，其定价为每百万输入令牌0.035美元，每百万输出令牌0.14美元。
优点
- 用于复杂推理的先进“思维范式”。
- 支持66K上下文长度，适用于大量文档。
- 处理4K分辨率、任意宽高比的图像。
缺点
- 在SiliconFlow上，输出定价较高，为每百万令牌0.14美元。
- 比简单模型计算量更大。
我们喜爱它的理由
- 它将企业级多模态推理引入紧凑的9B模型，凭借先进的思维能力在复杂文档问答方面表现出色。
GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414是GLM系列中的一款小型模型，拥有90亿参数。尽管规模较小，它在代码生成、网页设计、SVG图形生成和基于搜索的写作任务中展现出卓越的能力。该模型支持函数调用功能，使其能够调用外部工具以扩展其能力范围，并在资源受限场景中展现出效率和效果之间的良好平衡。
GLM-4-9B-0414：高效多模态处理与工具集成
GLM-4-9B-0414是GLM系列中一款多功能的90亿参数模型，在保持轻量级部署的同时，提供出色的文档理解和问答能力。虽然主要以代码生成和网页设计闻名，但其多模态理解能力使其在文档问答任务中表现出色，尤其是在结合其函数调用功能时。该模型可以调用外部工具来增强其文档处理能力，例如OCR引擎或专业解析器。凭借33K上下文长度支持和具有竞争力的性能基准，GLM-4-9B-0414为需要高效文档问答而又不想承担大型模型开销的组织提供了经济高效的解决方案。SiliconFlow以每百万输入和输出令牌0.086美元的价格提供此模型。
优点
- 函数调用，实现扩展工具集成。
- 在资源受限场景中表现出卓越效率。
- 支持33K上下文长度，适用于长文档。
缺点
- 与专用视觉语言模型相比，在视觉任务方面专业性较低。
- 可能无法有效处理高分辨率图像。
我们喜爱它的理由
- 它为文档问答提供了一个平衡、高效的解决方案，具有独特的函数调用能力，可通过外部工具扩展其应用范围。
文档+图像问答小型模型对比
在此表中，我们对比了2025年领先的文档和图像问答小型模型，每个模型都具有独特的优势。Qwen2.5-VL-7B-Instruct以最低的参数量提供强大的视觉理解能力。GLM-4.1V-9B-Thinking提供高级推理能力，支持扩展上下文和4K图像。GLM-4-9B-0414通过工具集成实现高效。这种并排对比视图有助于您为特定的文档理解和视觉问答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 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | 通义 | 视觉语言模型 | $0.05/百万令牌 | 文档与图表分析 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | 视觉语言模型 | $0.035-$0.14/百万令牌 | 高级多模态推理 |
| 3 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | 多模态聊天模型 | $0.086/百万令牌 | 函数调用与效率 |
常见问题
我们2025年的三大推荐模型是Qwen2.5-VL-7B-Instruct、GLM-4.1V-9B-Thinking和GLM-4-9B-0414。这些紧凑型模型（7B-9B参数）都因其卓越的文档理解、视觉理解以及在回答有关文档和图像问题方面的出色表现而脱颖而出，同时保持了成本效益和部署灵活性。
对于高分辨率文档处理，GLM-4.1V-9B-Thinking是首选，它能够处理高达4K分辨率、任意宽高比的图像，并具有66K的上下文窗口，适用于大量文档。对于优化布局和图表分析，同时具有出色成本效益的模型，Qwen2.5-VL-7B-Instruct是理想选择，在SiliconFlow上仅需每百万令牌0.05美元即可提供强大的视觉理解能力。这两个模型都擅长理解复杂的文档结构、表格、图表和多页内容。