什么是速度最快的开源多模态模型？
速度最快的开源多模态模型是先进的视觉语言模型，能够高效地同时处理和理解视觉及文本信息。这些模型结合了计算机视觉和自然语言处理能力，以卓越的速度和准确性分析图像、视频、文档和文本。它们使开发者能够构建理解视觉内容、回答图像相关问题、分析文档以及执行跨多种模态的复杂推理任务的应用程序——同时保持高推理速度和实际部署的成本效益。
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，旨在推动通用多模态推理的发展。它基于GLM-4-9B-0414基础模型构建，引入了“思维范式”并利用课程采样强化学习（RLCS）显著增强了其在复杂任务中的能力。作为90亿参数模型，它在同等规模模型中实现了最先进的性能，在18个不同基准测试中，其性能可与甚至超越更大的720亿参数模型。
GLM-4.1V-9B-Thinking：紧凑型强力模型，具备高级推理能力
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，旨在推动通用多模态推理的发展。它基于GLM-4-9B-0414基础模型构建，引入了“思维范式”并利用课程采样强化学习（RLCS）显著增强了其在复杂任务中的能力。该模型在STEM问题解决、视频理解和长文档理解等多种任务中表现出色，并且能够处理高达4K分辨率和任意宽高比的图像，上下文长度为66K。
优点
- 紧凑的90亿参数，具有卓越的速度和效率。
- 最先进的性能，可与更大的720亿参数模型媲美。
- 处理4K图像，支持任意宽高比。
缺点
- 较小的参数量可能会限制某些复杂推理任务。
- 较新的模型，实际应用测试较少。
我们喜爱它的理由
- 它以卓越的效率提供出色的性能，证明了小型模型可以通过创新的思维范式和先进的训练技术与大型模型竞争。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct是通义千问团队发布的Qwen2.5-VL系列中的多模态大语言模型。该模型擅长分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。它作为一个视觉智能体，能够进行推理并动态指挥工具，可用于计算机和手机操作。该模型能够准确地定位图像中的物体，并为发票和表格等数据生成结构化输出，通过强化学习增强了数学和问题解决能力。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：具备工具集成的高级视觉智能体
Qwen2.5-VL-32B-Instruct是通义千问团队发布的Qwen2.5-VL系列中的多模态大语言模型。该模型不仅擅长识别常见物体，还非常擅长分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。它作为一个视觉智能体，能够进行推理并动态指挥工具，可用于计算机和手机操作。此外，该模型能够准确地定位图像中的物体，并为发票和表格等数据生成结构化输出。与前身Qwen2-VL相比，此版本通过强化学习增强了数学和问题解决能力，响应风格也经过调整，更符合人类偏好，并拥有高达131K的上下文长度。
优点
- 作为视觉智能体，可用于计算机和手机操作。
- 卓越的131K上下文长度，适用于大量文档处理。
- 高级物体定位和结构化数据提取。
缺点
- 320亿参数，计算要求更高。
- 与小型模型相比，推理成本更高。
我们喜爱它的理由
- 它将强大的视觉理解与实用的工具集成相结合，非常适合需要视觉分析和自动化任务执行的实际应用。
GLM-4.5V
GLM-4.5V是智谱AI发布的最新一代视觉语言模型。它基于旗舰文本模型GLM-4.5-Air构建，拥有1060亿总参数和120亿活跃参数，采用专家混合（MoE）架构，以较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）等创新，显著增强了其对3D空间关系的感知和推理能力，并具有“思维模式”开关，可实现灵活的响应优化。
GLM-4.5V：具备思维模式的下一代MoE架构
GLM-4.5V是智谱AI发布的最新一代视觉语言模型。该模型基于旗舰文本模型GLM-4.5-Air构建，拥有1060亿总参数和120亿活跃参数，并采用专家混合（MoE）架构，以较低的推理成本实现卓越性能。技术上，GLM-4.5V沿袭了GLM-4.1V-Thinking的血统，并引入了3D旋转位置编码（3D-RoPE）等创新，显著增强了其对3D空间关系的感知和推理能力。通过预训练、监督微调和强化学习阶段的优化，该模型能够处理图像、视频和长文档等多样化的视觉内容，在41个公共多模态基准测试中，在其规模的开源模型中达到了最先进的性能。
优点
- MoE架构，仅120亿活跃参数，实现高效推理。
- 在41个公共多模态基准测试中达到最先进性能。
- 3D-RoPE创新，增强3D空间理解能力。
缺点
- 总参数量大（1060亿），可能需要大量存储空间。
- 复杂的MoE架构可能需要专业的部署经验。
我们喜爱它的理由
- 它以其创新的MoE架构代表了多模态AI的前沿，通过智能参数激活，在提供旗舰级性能的同时保持推理效率。
最快多模态AI模型对比
在此表格中，我们对比了2025年最快的开源多模态模型，每个模型都具有独特的优势。GLM-4.1V-9B-Thinking以紧凑高效的特点，在小封装中提供卓越性能。Qwen2.5-VL-32B-Instruct则以其先进的视觉智能体能力、无与伦比的工具集成和上下文长度脱颖而出。GLM-4.5V凭借尖端的MoE架构，以高效推理提供旗舰级性能。这份并排对比视图将帮助您为特定的多模态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-4.1V-9B-Thinking | THUDM | 视觉语言模型 | $0.035/$0.14 每百万tokens | 紧凑高效，具备高级推理能力 |
| 2 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | 视觉语言模型 | $0.27/$0.27 每百万tokens | 具备131K上下文长度的视觉智能体 |
| 3 | GLM-4.5V | zai | 视觉语言模型 | $0.14/$0.86 每百万tokens | 具备思维模式的MoE架构 |
常见问题
我们2025年最快开源多模态模型的前三名是GLM-4.1V-9B-Thinking、Qwen2.5-VL-32B-Instruct和GLM-4.5V。这些模型都因其速度、创新、性能以及解决视觉语言理解和多模态推理挑战的独特方法而脱颖而出。
我们的深入分析表明，针对不同需求有不同的领先模型。GLM-4.1V-9B-Thinking非常适合需要紧凑高效且具备强大推理能力的应用。Qwen2.5-VL-32B-Instruct作为视觉智能体，在工具集成和长文档处理方面表现出色。GLM-4.5V则非常适合需要旗舰级性能并通过其MoE架构实现成本效益推理的应用。