什麼是教育領域的多模態AI模型？
教育領域的多模態AI模型是先進的視覺語言模型，能夠同時處理和理解文字、圖像、影片、圖表和文件，以增強學習體驗。這些複雜的AI系統將視覺感知與語言理解相結合，幫助學生分析複雜材料、解決STEM問題、解讀教育內容，並參與互動式學習情境。它們能夠實現個人化輔導、自動評分、內容生成和適性學習路徑，使教育對不同學習風格和需求的學生更具可及性和效率。
GLM-4.5V
GLM-4.5V是智譜AI發布的最新一代視覺語言模型，採用專家混合（Mixture-of-Experts）架構，總參數達1060億，其中120億為活躍參數。它在處理包括圖像、影片和長文件在內的各種視覺內容方面表現出色，在41個公開多模態基準測試中達到頂尖水平。該模型具有「思維模式」，可在快速回應和深度推理之間靈活平衡，非常適合複雜的教育場景。
GLM-4.5V：先進的教育推理強者
GLM-4.5V憑藉其創新的3D旋轉位置編碼（3D-RoPE）技術，代表了教育AI的最前沿，該技術顯著增強了對3D空間關係的感知和推理能力——這對於幾何、物理和工程等學科至關重要。透過MoE架構優化的1060億參數，它能處理包括教科書、研究論文、圖表和影片在內的複雜教育材料，同時保持成本效益。「思維模式」讓教育工作者能夠在快速評估回饋和深度分析回應之間進行選擇，完美適用於從快速測驗到綜合問題解決等不同教育情境。
優點
- 在41個多模態基準測試中達到頂尖水平。
- 創新的3D-RoPE技術，為STEM學科提供卓越的空間推理能力。
- 靈活的「思維模式」，提供教育上的多功能性。
缺點
- 由於參數數量龐大，計算要求較高。
- 要達到最佳的教育整合效果，可能需要技術專業知識。
我們喜愛它的原因
- 它將尖端的多模態AI與靈活的推理模式等教育特定功能相結合，使其非常適合高階STEM教育和複雜的學術分析。
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，專為通用多模態推理而設計。它擁有90億參數，卻達到了與許多更大型模型相當的頂尖性能，在STEM問題解決、影片理解和長文件分析方面表現出色，並支援4K解析度圖像。
GLM-4.1V-9B-Thinking：高效的教育問題解決者
GLM-4.1V-9B-Thinking引入了一種革命性的「思維範式」，並透過課程抽樣強化學習（RLCS）進行增強，使其特別適合教育應用。儘管是一個精簡的90億參數模型，它在18個基準測試中的表現可與720億參數的Qwen-2.5-VL-72B相媲美。其在STEM問題解決方面的卓越表現，結合先進的影片理解和長文件處理能力，使其非常適合分析教育材料、解釋複雜概念和支援互動式學習體驗。該模型能處理高達4K解析度且任意長寬比的教育內容。
優點
- 在數學和科學教育方面具有卓越的STEM問題解決能力。
- 精簡的90億參數，性能可與更大型模型匹敵。
- 先進的影片理解能力，適用於多媒體教育內容。
缺點
- 較小的參數數量可能限制其在極其複雜任務上的表現。
- 要達到最佳的教育應用效果，需要理解其「思維範式」。
我們喜愛它的原因
- 它以一個高效、開源的套件提供了大學級的STEM問題解決能力，非常適合有預算限制的教育機構。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct是Qwen團隊推出的一款多模態大型語言模型，非常擅長分析圖像中的文字、圖表、圖標、圖形和佈局。它作為一個視覺代理，具有增強的數學和問題解決能力，能夠為表格和圖表等教育數據生成結構化輸出，其回應風格經過優化，以符合人類偏好。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：互動式教育助理
Qwen2.5-VL-32B-Instruct作為一款卓越的教育工具脫穎而出，它能夠分析複雜的視覺教育材料，包括教科書、科學圖表、數學方程式和數據視覺化。透過強化學習的增強，該模型在數學問題解決方面表現出色，並能生成結構化的教育輸出，非常適合創建教案、分析學生作業和處理教育文件。其視覺代理能力使其能夠與教育軟體和數位學習平台互動，而其131K的上下文長度允許在單次會話中處理整本教科書或研究論文。
優點
- 在分析教育圖表、圖解和複雜佈局方面表現出色。
- 透過強化學習增強了數學和問題解決能力。
- 能生成結構化輸出，非常適合教育數據的組織。
缺點
- 對於預算有限的機構而言，定價高於較小的模型。
- 教育工作者可能需要接受培訓才能充分利用其進階功能。
我們喜愛它的原因
- 它改變了教育工作者與視覺教育內容的互動方式，提供了前所未有的分析、組織和生成結構化教育材料的能力。
教育AI模型比較
在這份綜合比較中，我們專門針對教育應用分析了2025年領先的多模態AI模型。GLM-4.5V提供最先進的推理能力和靈活的思維模式。GLM-4.1V-9B-Thinking以高性價比的方式提供卓越的STEM問題解決能力，而Qwen2.5-VL-32B-Instruct則擅長視覺內容分析和結構化教育輸出生成。此比較有助於教育工作者和機構根據其特定的教學目標選擇合適的AI模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow 定價 | 教育優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | 智譜AI | 視覺語言模型 | $0.14-$0.86/百萬 Tokens | 先進的3D推理與思維模式 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM/清華大學KEG | 視覺語言模型 | $0.035-$0.14/百萬 Tokens | 卓越的STEM問題解決能力 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen團隊 | 視覺語言模型 | $0.27/百萬 Tokens | 視覺內容分析與結構化 |
常見問題
我們2025年的三大教育AI模型推薦是GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking和Qwen2.5-VL-32B-Instruct。每個模型都因其在教育場景中的卓越表現而入選，涵蓋從高階STEM問題解決到全面的文件分析和互動式學習支援。
對於高階STEM教育和複雜的空間推理，GLM-4.5V是最佳選擇。對於需要強大數學問題解決能力且預算有限的機構，GLM-4.1V-9B-Thinking提供了最佳價值。對於分析教育材料、創建結構化內容和處理大型文件，Qwen2.5-VL-32B-Instruct是全面教育內容管理的首選。