什麼是多模態AI模型？
多模態AI模型是先進的視覺語言模型（VLM），能夠同時處理和理解多種類型的輸入，包括文字、圖像、影片和文件。它們利用複雜的深度學習架構，分析視覺內容和文字資訊，以執行複雜的推理、視覺理解和內容生成任務。這項技術使開發者和創作者能夠構建能夠理解圖表、解決視覺問題、分析文件並作為視覺代理執行前所未有任務的應用程式。它們促進協作，加速創新，並使強大的多模態智能普及化，從教育工具到企業自動化解決方案，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）。該模型基於旗艦文字模型GLM-4.5-Air構建，擁有106B總參數和12B活躍參數，並採用專家混合（MoE）架構，以較低的推理成本實現卓越性能。通過預訓練、監督微調和強化學習階段的優化，該模型能夠處理多樣化的視覺內容，如圖像、影片和長文件。
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）。該模型基於旗艦文字模型GLM-4.5-Air構建，擁有106B總參數和12B活躍參數，並採用專家混合（MoE）架構，以較低的推理成本實現卓越性能。在技術上，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。通過預訓練、監督微調和強化學習階段的優化，該模型能夠處理多樣化的視覺內容，如圖像、影片和長文件，在41個公共多模態基準測試中，其規模的開源模型中達到了最先進的性能。此外，該模型還設有「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個多模態基準測試中達到最先進的性能。
- MoE架構以較低成本實現卓越性能。
- 3D-RoPE增強3D空間推理能力。
缺點
- 在SiliconFlow上，輸出價格較高，為$0.86/M tokens。
- 需要理解MoE架構以進行優化。
我們為何喜愛它
- 它結合了尖端的多模態推理和靈活的思考模式，在處理從圖像到影片和長文件的多樣化視覺內容時，實現了領先基準的性能。
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：高效多模態推理冠軍
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達到了最先進的性能，並且在18個不同的基準測試中，其性能可與甚至超越更大的72B參數Qwen-2.5-VL-72B。該模型在多種任務中表現出色，包括STEM問題解決、影片理解和長文件理解，並且能夠處理高達4K解析度和任意長寬比的圖像。
優點
- 在18個基準測試中超越更大的72B模型。
- 高效的9B參數，實現成本效益部署。
- 處理4K解析度圖像和任意長寬比。
缺點
- 參數數量少於旗艦模型。
- 可能需要針對特定領域進行微調。
我們為何喜愛它
- 它以更小的尺寸和成本提供旗艦級性能，憑藉創新的思考範式和強化學習優化，表現遠超其同類模型。
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字、圖表、圖標、圖形和佈局。它作為一個視覺代理，能夠推理並動態指揮工具，可用於電腦和手機操作。
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字、圖表、圖標、圖形和佈局。它作為一個視覺代理，能夠推理並動態指揮工具，可用於電腦和手機操作。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。
優點
- 作為視覺代理，用於電腦和手機控制。
- 擅長分析圖表、佈局和文件。
- 為發票和表格生成結構化輸出。
缺點
- 與大型模型相比，參數數量屬於中等範圍。
- 輸入和輸出價格結構相同。
我們為何喜愛它
- 它是一個真正的視覺代理，能夠控制電腦和手機，同時擅長文件分析和結構化數據提取，使其非常適合自動化和企業應用。
多模態AI模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的多模態AI模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於跨多樣視覺任務的最先進性能，GLM-4.5V以MoE效率提供旗艦級功能。對於與大型模型媲美的成本效益多模態推理，GLM-4.1V-9B-Thinking提供了卓越的價值。對於視覺代理功能和文件理解，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需求選擇合適的工具。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | 視覺語言模型 | $0.14/M input, $0.86/M output | 最先進的多模態推理 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM / Zhipu AI | 視覺語言模型 | $0.035/M input, $0.14/M output | 媲美72B模型的高效性能 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen | 視覺語言模型 | $0.27/M tokens | 具備文件分析能力的視覺代理 |
常見問題
我們2025年的三大推薦是GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking和Qwen2.5-VL-32B-Instruct。這些模型中的每一個都因其創新、性能以及解決多模態推理、視覺理解和視覺語言任務挑戰的獨特方法而脫穎而出。
我們的深入分析顯示，針對不同需求有幾個領先者。GLM-4.5V是跨41個多模態基準測試中，具有靈活思考模式的最先進性能的首選。對於預算有限但仍需要旗艦級性能的部署，GLM-4.1V-9B-Thinking提供了卓越的價值，其性能超越了其三倍大小的模型。對於視覺代理功能和文件分析，Qwen2.5-VL-32B-Instruct憑藉其控制電腦和提取結構化數據的能力而表現出色。