什么是用于文档问答的LLM？
用于文档问答的LLM是专门设计用于理解、分析和回答有关文档问题的专业大型语言模型。这些模型将自然语言处理与文档理解能力相结合，使其能够解析复杂的文档结构、提取相关信息并为用户查询提供准确答案。它们可以处理各种文档格式，包括PDF、图像、图表、表格和长篇文本，使其成为需要高效处理和查询大量基于文档信息的企业、研究人员和组织不可或缺的工具。
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL是Qwen2.5系列中的一个视觉语言模型，在多个方面表现出显著增强：它具有强大的视觉理解能力，在分析图像中的文本、图表和布局的同时识别常见对象；它作为一个视觉智能体，能够进行推理并动态指导工具；它能理解超过1小时的视频并捕捉关键事件；它通过生成边界框或点来精确地定位图像中的对象；并且它支持对发票和表格等扫描数据进行结构化输出。
Qwen2.5-VL-72B-Instruct：卓越的文档分析利器
Qwen2.5-VL-72B-Instruct是一款拥有720亿参数的先进视觉语言模型，专为全面的文档理解和分析而设计。该模型擅长分析图像中的文本、图表和布局，使其非常适合复杂的文档问答任务。凭借其131K的上下文长度，它可以在处理大量文档的同时保持准确性。该模型在图像、视频和智能体任务等各种基准测试中表现出色，并支持对发票和表格等扫描数据进行结构化输出。
优点
- 凭借720亿参数，实现卓越的文档和视觉理解能力。
- 131K的上下文长度，可处理大量文档。
- 为发票和表格生成结构化输出。
缺点
- 由于参数量大，计算要求更高。
- 比小型替代方案更昂贵。
我们喜爱它的理由
- 它将强大的视觉语言能力与文档专用优化相结合，使其成为企业级文档问答应用的理想选择。
GLM-4.5V
GLM-4.5V是智谱AI发布的最新一代视觉语言模型（VLM）。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。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。
GLM-4.5V：高效多模态文档处理器
GLM-4.5V是一款尖端的视觉语言模型，拥有1060亿总参数和120亿活跃参数，采用专家混合架构以实现最佳效率。该模型引入了3D旋转位置编码（3D-RoPE）等创新，显著增强了其在文档分析方面的感知和推理能力。通过其“思考模式”开关，用户可以在快速响应和深度推理之间进行选择，使其适用于各种文档问答场景。该模型在41个多模态基准测试中达到了最先进的性能，同时保持了成本效益。
优点
- MoE架构以更低的成本提供卓越性能。
- 灵活的“思考模式”可平衡速度和准确性。
- 在41个多模态基准测试中达到最先进的性能。
缺点
- 与某些替代方案相比，上下文窗口较小。
- 需要理解思考模式与非思考模式的区别。
我们喜爱它的理由
- 它为文档问答提供了性能和效率的完美平衡，并具有灵活推理模式等创新功能，可适应不同的用例。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一个由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复性和可读性问题。在RL之前，DeepSeek-R1整合了冷启动数据以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务上取得了与OpenAI-o1相当的性能，并通过精心设计的训练方法，提升了整体有效性。
DeepSeek-R1：复杂文档的高级推理
DeepSeek-R1是一款复杂的推理模型，拥有6710亿参数，采用专家混合架构，专为复杂推理任务进行优化。凭借其164K的上下文长度，它可以在处理大量文档的同时保持高准确性。该模型由强化学习驱动，在推理任务中取得了与OpenAI-o1相当的性能。其先进的推理能力使其非常适合需要深度理解和逻辑推理的复杂文档问答场景。
优点
- 拥有6710亿参数的巨型模型，具备高级推理能力。
- 164K的上下文长度，用于全面的文档分析。
- 在推理任务中性能与OpenAI-o1相当。
缺点
- 高计算要求和成本。
- 由于复杂的推理过程，推理时间更长。
我们喜爱它的理由
- 它为最复杂的文档分析任务提供了无与伦比的推理能力，使其成为需要深度文档理解的研究和企业应用的理想选择。
文档问答LLM对比
在此表中，我们对比了2025年文档问答领域的领先LLM，每个模型都拥有独特的优势。对于全面的视觉文档分析，Qwen2.5-VL-72B-Instruct提供了卓越的能力。对于高效的多模态处理，GLM-4.5V提供了最佳的性能成本比。对于复杂的推理任务，DeepSeek-R1提供了无与伦比的分析深度。此对比将帮助您根据特定的文档问答需求选择合适的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | 视觉语言模型 | $0.59/百万Tokens | 全面的文档分析 |
| 2 | GLM-4.5V | zai | 视觉语言模型 | $0.14-$0.86/百万Tokens | 高效多模态处理 |
| 3 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理模型 | $0.5-$2.18/百万Tokens | 高级推理能力 |
常见问题
我们2025年的三大推荐是Qwen2.5-VL-72B-Instruct、GLM-4.5V和DeepSeek-R1。这些模型都因其卓越的文档理解能力、高级推理能力以及处理各种文档格式和回答复杂问题的独特方法而脱颖而出。
我们的分析显示，针对特定需求有不同的领先模型。Qwen2.5-VL-72B-Instruct擅长包括图表和表格在内的全面视觉文档分析。GLM-4.5V是具有灵活推理模式的经济高效多模态文档处理的理想选择。DeepSeek-R1最适合需要深度文档理解和逻辑推理的复杂推理任务。