什麼是創意任務的多模態模型？
創意任務的多模態模型是先進的視覺語言模型（VLM），它們結合了文本和視覺理解能力，以增強創意工作流程。這些AI系統能夠分析圖像、影片、文件和版面配置，同時生成創意內容、提供視覺回饋，並對複雜的創意挑戰進行推理。它們使藝術家、設計師和創意專業人士能夠透過文本和視覺輸入與AI互動，使其成為視覺敘事、設計分析、內容創作以及跨多種媒體格式的創意問題解決等任務的理想選擇。
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，其中活躍參數為120億。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，並在41個公開多模態基準測試中達到頂尖水平。該模型採用創新的3D旋轉位置編碼，以增強3D空間推理能力，並設有「思考模式」，以平衡快速回應與深度創意分析。
GLM-4.5V：進階創意視覺語言處理
GLM-4.5V代表了創意多模態AI的尖端技術，它建立在GLM-4.5-Air的基礎上，總參數達1060億，並利用專家混合（Mixture-of-Experts）架構的120億活躍參數，以較低的推理成本實現卓越性能。該模型引入了突破性的3D旋轉位置編碼（3D-RoPE），顯著增強了對3D空間關係的感知和推理能力——這對於涉及空間設計和視覺化的創意任務至關重要。透過預訓練、監督式微調和強化學習階段的優化，GLM-4.5V能夠處理包括圖像、影片和長文件在內的各種視覺內容，並在41個公開多模態基準測試中達到頂尖水平。創新的「思考模式」開關讓創意專業人士可以在快速創意回饋和深度分析推理之間進行選擇。
優點
- 擁有1060億參數，並採用高效的120億活躍MoE架構，適用於創意任務。
- 在41個多模態基準測試中達到頂尖水平。
- 具備先進的3D-RoPE 3D空間推理能力，適用於設計應用。
缺點
- 最大模型尺寸的計算要求較高。
- 在SiliconFlow上的定價較高，輸出為每百萬token 0.86美元。
我們喜愛它的原因
- 它將龐大的規模與高效的MoE架構及創新的3D空間推理相結合，使其成為需要深度視覺理解和靈活思考模式的複雜創意任務的理想選擇。
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking是由智譜AI和清華大學聯合發布的開源視覺語言模型，其特色是革命性的「思考範式」和課程取樣強化學習。儘管只有90億參數，其性能卻可與720億參數的模型相媲美，在創意問題解決、影片理解和文件分析方面表現出色，並支援4K圖像和任意長寬比。
GLM-4.1V-9B-Thinking：高效創意推理的強大引擎
GLM-4.1V-9B-Thinking憑藉其創新的「思考範式」和先進的課程取樣強化學習（RLCS），為創意多模態AI帶來了革命。該模型建立在GLM-4-9B-0414的基礎上，僅用90億參數便達到了與體量遠大於它的720億參數模型Qwen-2.5-VL-72B相當甚至超越的性能，涵蓋18個基準測試。該模型在多樣化的創意應用中表現出色，包括STEM問題解決、創意內容的影片理解以及創意簡報的長文件分析。其處理4K解析度和任意長寬比圖像的能力，使其非常適合高解析度的創意工作，而思考範式則能實現更深層次的創意推理和問題解決。
優點
- 卓越的效率：以90億參數達到720億參數級別的性能。
- 革命性的「思考範式」，實現深度創意推理。
- 支援4K圖像和任意長寬比，適用於創意工作。
缺點
- 較少的參數數量可能會限制其處理極其複雜的創意任務。
- 作為較新的模型，在真實世界創意場景中的測試較少。
我們喜愛它的原因
- 它以高效的90億參數規模提供了頂級的創意AI能力，其創新的思考範式使其成為需要深度視覺推理且注重成本效益的創意工作流程的完美選擇。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct是來自Qwen團隊的強大多模態模型，擅長分析視覺內容，包括文本、圖表、圖標、圖形和版面配置。它能作為一個視覺代理進行推理和工具導向，並透過強化學習增強了數學能力。該模型能準確定位物件並生成結構化輸出，是創意文件處理和視覺設計分析的理想選擇。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：卓越的創意視覺代理
Qwen2.5-VL-32B-Instruct作為一款多功能的創意多模態AI脫穎而出，它不僅能識別常見物件，還能高效分析對創意工作至關重要的複雜視覺元素：文本、圖表、圖標、圖形和版面配置。該模型可作為一個智慧視覺代理，能夠對創意內容進行推理，並動態地導向工具以增強創意工作流程。透過強化學習，它增強了數學和問題解決能力，在需要精確分析的創意任務中表現出色。該模型能夠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，這對於處理複雜視覺文件和設計系統的創意專業人士來說極具價值。
優點
- 對文本、圖表、圖標、圖形和版面配置進行進階分析。
- 可作為具備工具導向能力的視覺代理。
- 透過強化學習增強了數學能力。
缺點
- 在SiliconFlow上的定價均衡，輸入和輸出均為每百萬token 0.27美元。
- 中等範圍的參數數量可能會限制其處理極其複雜的創意任務。
我們喜愛它的原因
- 它作為一個創意視覺代理表現卓越，具備出色的版面分析能力，非常適合需要對複雜視覺文件和創意資產進行結構化理解的設計工作流程。
創意多模態AI模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的創意任務多模態模型，每一款都具有獨特的創意優勢。GLM-4.5V提供頂級的創意能力和先進的3D推理；GLM-4.1V-9B-Thinking以創新的思考範式提供卓越的效率；而Qwen2.5-VL-32B-Instruct則作為一個創意視覺代理，在版面分析方面表現出色。這個並排比較能幫助您根據特定的創意工作流程和預算需求，選擇合適的多模態AI。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow 定價 | 創意優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | 視覺語言模型 | 輸出每百萬token 0.86美元 | 適用於創意設計的進階3D空間推理 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | 視覺語言模型 | 輸出每百萬token 0.14美元 | 以思考範式實現高效的創意推理 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | 視覺語言模型 | 每百萬token 0.27美元 | 具備版面分析能力的創意視覺代理 |
常見問題
我們2025年創意多模態AI的前三名是GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking和Qwen2.5-VL-32B-Instruct。每個模型都因其卓越的創意能力、創新的視覺推理方法，以及在處理涉及圖像、影片和文件的複雜創意工作流程中的獨特優勢而入選。
我們的分析顯示，針對不同的創意需求，有不同的領先者：GLM-4.5V憑藉其先進的推理能力，在複雜的3D設計和空間創意工作中表現出色。GLM-4.1V-9B-Thinking非常適合需要深度視覺分析和4K圖像處理且注重成本效益的創意工作流程。Qwen2.5-VL-32B-Instruct則是處理複雜版面、文件和結構化創意內容分析的創意專業人士的理想選擇。