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），能夠同時處理和理解文本及視覺內容。它們利用複雜的深度學習架構，在進行自然語言對話的同時，分析圖像、影片、文件和圖表。這項技術使開發者和創作者能夠構建應用程式，這些應用程式可以對視覺資訊進行推理、回答有關圖像的問題、從文件中提取結構化數據，並充當視覺代理。它們促進協作、加速創新，並普及強大的多模態工具，從文件理解到視覺推理和電腦視覺任務，實現了廣泛的應用。
GLM-4.5V
GLM-4.5V是智譜AI發布的最新一代視覺語言模型（VLM）。該模型基於旗艦文本模型GLM-4.5-Air構建，總參數為106B，活躍參數為12B，並採用專家混合（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。
GLM-4.5V：最先進的多模態推理
GLM-4.5V是智譜AI發布的最新一代視覺語言模型（VLM）。該模型基於旗艦文本模型GLM-4.5-Air構建，總參數為106B，活躍參數為12B，並採用專家混合（MoE）架構，以較低的推理成本實現卓越性能。技術上，GLM-4.5V繼承了GLM-4.1V-Thinking的血統，並引入了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。通過在預訓練、監督微調和強化學習階段的優化，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個公共多模態基準測試中，在其規模的開源模型中實現了最先進的性能。此外，該模型還具有「思考模式」開關，允許用戶靈活選擇快速響應或深度推理，以平衡效率和效果。
優點
- 在41個公共多模態基準測試中達到最先進的性能。
- 採用106B總參數的MoE架構，以較低成本實現卓越性能。
- 3D-RoPE技術增強3D空間推理能力。
缺點
- 在SiliconFlow上，輸出定價較高，為每百萬代幣0.86美元。
- 模型尺寸較大，可能需要更多計算資源。
我們為何喜愛它
- 它以創新的3D空間理解和靈活的思考模式，提供尖端的多模態推理能力，適應快速響應和複雜推理任務。
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking是由智譜AI和清華大學KEG實驗室聯合發布的開源視覺語言模型（VLM），旨在推進通用多模態推理。它基於GLM-4-9B-0414基礎模型構建，引入了「思考範式」，並利用課程採樣強化學習（RLCS）顯著增強其在複雜任務中的能力。
GLM-4.1V-9B-Thinking：高效開源推理
GLM-4.1V-9B-Thinking是由智譜AI和清華大學KEG實驗室聯合發布的開源視覺語言模型（VLM），旨在推進通用多模態推理。它基於GLM-4-9B-0414基礎模型構建，引入了「思考範式」，並利用課程採樣強化學習（RLCS）顯著增強其在複雜任務中的能力。作為一個9B參數模型，它在同等規模的模型中實現了最先進的性能，其性能在18個不同的基準測試中與更大的72B參數Qwen-2.5-VL-72B相當甚至超越。該模型在STEM問題解決、影片理解和長文件理解等多種任務中表現出色，並且可以處理高達4K解析度和任意長寬比的圖像。
優點
- 卓越的性能與尺寸比，媲美72B模型。
- 擅長STEM問題、影片理解和長文件處理。
- 處理4K解析度圖像，支援任意長寬比。
缺點
- 與旗艦模型相比，參數規模較小（9B）。
- 可能無法達到更大模型的絕對峰值性能。
我們為何喜愛它
- 它表現遠超其規模，提供與更大模型媲美的性能，同時具有成本效益和開源特性，並擁有卓越的推理能力。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct是通義團隊發布的多模態大型語言模型，屬於Qwen2.5-VL系列。該模型不僅擅長識別常見物體，還能高度分析圖像中的文本、圖表、圖標、圖形和佈局。它作為一個視覺代理，能夠進行推理並動態指揮工具，具備電腦和手機操作能力。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：視覺代理強者
Qwen2.5-VL-32B-Instruct是通義團隊發布的多模態大型語言模型，屬於Qwen2.5-VL系列。該模型不僅擅長識別常見物體，還能高度分析圖像中的文本、圖表、圖標、圖形和佈局。它作為一個視覺代理，能夠進行推理並動態指揮工具，具備電腦和手機操作能力。此外，該模型能夠精確定位圖像中的物體，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，此版本通過強化學習增強了數學和問題解決能力，並調整了響應風格以更好地符合人類偏好。憑藉131K的上下文長度，它能夠處理大量的視覺和文本資訊。
優點
- 作為視覺代理，具備電腦和手機操作能力。
- 擅長分析圖表、佈局和結構化數據。
- 為發票和表格生成結構化輸出。
缺點
- 在SiliconFlow上，輸入和輸出代幣定價均為每百萬代幣0.27美元。
- 可能比小型模型需要更多資源。
我們為何喜愛它
- 它彌合了視覺理解與行動之間的鴻溝，作為一個真正的視覺代理，能夠與電腦互動並提取結構化數據，同時提供符合人類偏好的響應。
多模態AI模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的多模態AI聊天與視覺模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於具有3D空間理解的最先進推理，GLM-4.5V提供了尖端性能。對於高效的開源多模態推理，GLM-4.1V-9B-Thinking提供了卓越的價值。對於視覺代理能力和結構化數據提取，Qwen2.5-VL-32B-Instruct表現出色。這種並排比較有助於您為特定的多模態AI應用選擇合適的工具。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | 聊天 + 視覺 | 每百萬代幣輸入0.14美元 / 輸出0.86美元 | 最先進的3D空間推理 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | 聊天 + 視覺 | 每百萬代幣輸入0.035美元 / 輸出0.14美元 | 高效推理，媲美72B模型 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | 聊天 + 視覺 | 每百萬代幣0.27美元 | 具備結構化數據提取能力的視覺代理 |
常見問題
我們2025年的三大推薦模型是GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking和Qwen2.5-VL-32B-Instruct。這些模型各自在創新、性能以及解決多模態聊天與視覺任務挑戰的獨特方法上脫穎而出，涵蓋了從3D空間推理到視覺代理能力等領域。
我們的深入分析顯示，針對不同需求有幾個領先模型。GLM-4.5V是需要深度思考的進階3D空間推理和複雜多模態任務的首選。對於具有強大推理能力的成本效益部署，GLM-4.1V-9B-Thinking在9B參數下提供了卓越性能。對於視覺代理應用、文件理解和結構化數據提取，Qwen2.5-VL-32B-Instruct憑藉其131K上下文長度和工具使用能力而表現出色。