什麼是多模態AI聊天與視覺模型？
多模態AI聊天與視覺模型是先進的視覺語言模型（VLM），它們將自然語言理解與複雜的視覺處理能力相結合。這些模型能夠分析圖像、影片、文件、圖表和其他視覺內容，同時進行對話式互動。透過使用專家混合（MoE）等深度學習架構和先進的推理範式，它們將視覺資訊轉化為有意義的對話和見解。這項技術使開發者能夠創建可以看見、理解和討論視覺內容的應用程式，從而普及了從文件分析到視覺輔助和教育應用等各種強大的多模態AI工具。
GLM-4.5V
GLM-4.5V 是由智譜AI發布的最新一代視覺語言模型（VLM）。它基於旗艦文字模型 GLM-4.5-Air 構建，總參數為1060億，啟用參數為120億，利用專家混合（MoE）架構以較低的推理成本實現卓越性能。該模型引入了3D旋轉位置編碼（3D-RoPE）等創新，顯著增強了其對3D空間關係的感知和推理能力，並設有「思考模式」開關，可靈活調整推理深度。
GLM-4.5V：頂尖的多模態推理能力
GLM-4.5V 是由智譜AI發布的最新一代視覺語言模型（VLM）。該模型基於旗艦文字模型 GLM-4.5-Air 構建，總參數為1060億，啟用參數為120億，並利用專家混合（MoE）架構以較低的推理成本實現卓越性能。技術上，GLM-4.5V 引入了3D旋轉位置編碼（3D-RoPE）等創新，顯著增強了其對3D空間關係的感知和推理能力。該模型能夠處理圖像、影片和長文件等多樣化的視覺內容，在41個公開多模態基準測試中，於同等規模的開源模型中達到了頂尖水準。
優點
- 在41個多模態基準測試中達到頂尖性能。
- 高效的 MoE 架構，總參數1060億，啟用參數120億。
- 採用 3D-RoPE 編碼，具備進階的3D空間推理能力。
缺點
- 與較小模型相比，輸出定價較高。
- 可能需要更多計算資源以達最佳性能。
我們喜愛它的原因
- 它結合了尖端的多模態能力與高效的 MoE 架構，透過靈活的推理模式，在多樣化的視覺理解任務中提供頂尖性能。
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking 是由智譜AI與清華大學KEG實驗室聯合發布的一款開源視覺語言模型（VLM），旨在推動通用多模態推理的發展。它基於 GLM-4-9B-0414 基礎模型構建，引入了「思考範式」，並利用課程取樣強化學習（RLCS）顯著增強其在複雜任務中的能力。
GLM-4.1V-9B-Thinking：具備進階推理能力的精簡強者
GLM-4.1V-9B-Thinking 是由智譜AI與清華大學KEG實驗室聯合發布的一款開源視覺語言模型（VLM），旨在推動通用多模態推理的發展。它基於 GLM-4-9B-0414 基礎模型構建，引入了「思考範式」，並利用課程取樣強化學習（RLCS）顯著增強其在複雜任務中的能力。作為一個90億參數的模型，它在同等規模的模型中達到了頂尖性能，並且在18個不同的基準測試中，其表現可與甚至超越了規模大得多的720億參數模型 Qwen-2.5-VL-72B。該模型在STEM問題解決、影片理解和長文件理解方面表現出色，能夠處理高達4K解析度和任意長寬比的圖像。
優點
- 僅90億參數，性能與尺寸比極佳。
- 採用 RLCS 訓練的進階「思考範式」。
- 可處理4K解析度及任意長寬比的圖像。
缺點
- 較小的參數數量可能在某些情境下限制複雜推理。
- 作為開源模型，可能需要更多的技術設定專業知識。
我們喜愛它的原因
- 它在一個精簡的90億參數套件中提供了卓越的多模態推理性能，使得無需龐大的計算需求即可獲得進階的視覺語言能力。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是由Qwen團隊發布的一款多模態大型語言模型，屬於 Qwen2.5-VL 系列。該模型擅長分析圖像中的文字、圖表、圖標、圖形和佈局。它能作為一個視覺代理，進行推理並動態調用工具，能夠操作電腦和手機，並能準確定位物件，為發票和表格等數據生成結構化輸出。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：具備工具整合能力的進階視覺代理
Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是由Qwen團隊發布的一款多模態大型語言模型，屬於 Qwen2.5-VL 系列。該模型不僅精通識別常見物件，還非常擅長分析圖像中的文字、圖表、圖標、圖形和佈局。它能作為一個視覺代理，進行推理並動態調用工具，能夠操作電腦和手機。此外，該模型能準確定位圖像中的物件，並為發票和表格等數據生成結構化輸出。與其前身 Qwen2-VL 相比，此版本透過強化學習增強了數學和問題解決能力，並調整了回應風格以更符合人類偏好。
優點
- 卓越的視覺代理能力，可用於操作電腦和手機。
- 進階的物件定位和結構化數據提取功能。
- 支援13.1萬的上下文長度，適用於長文件處理。
缺點
- 320億參數帶來較高的計算需求。
- 輸入和輸出定價相同，大量使用時成本可能較高。
我們喜愛它的原因
- 它作為一個具備進階工具整合能力的視覺代理表現出色，非常適合需要文件分析、物件定位和結構化數據提取的實際應用。
多模態AI模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的聊天與視覺多模態AI模型，每個模型都各具優勢。若追求頂尖性能，GLM-4.5V 憑藉其高效的 MoE 架構提供最先進的能力。若注重精簡高效，GLM-4.1V-9B-Thinking 在較小的體積中提供了卓越的推理能力。而 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 則作為一個具備進階工具整合能力的視覺代理表現出色。這個並排比較有助於您為特定的聊天與視覺應用選擇合適的多模態模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow 定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | 視覺語言模型 | 每百萬 Tokens $0.14-$0.86 | 頂尖的多模態性能 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | 視覺語言模型 | 每百萬 Tokens $0.035-$0.14 | 具備進階推理能力的精簡強者 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | 視覺語言模型 | 每百萬 Tokens $0.27 | 具備工具整合能力的進階視覺代理 |
常見問題
我們2025年的前三名是 GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking 和 Qwen2.5-VL-32B-Instruct。這些視覺語言模型中的每一款都因其創新、性能以及解決多模態聊天與視覺理解應用挑戰的獨特方法而脫穎而出。
我們的深入分析顯示，不同的需求有不同的領導者。GLM-4.5V 是在多樣化的多模態基準測試中尋求頂尖性能與靈活思考模式的最佳選擇。GLM-4.1V-9B-Thinking 最適合需要在精簡、具成本效益的模型中獲得進階推理能力的用戶。Qwen2.5-VL-32B-Instruct 則在需要視覺代理、文件分析和結構化數據提取的應用中表現出色。