什麼是企業級 AI 多模態模型？
企業級 AI 多模態模型是先進的視覺語言模型 (VLM)，能夠同時處理和理解文字、圖像、影片和文件。這些精密的人工智慧系統結合了自然語言處理與電腦視覺，用以分析複雜的商業數據，從財務報告和圖表到產品目錄和技術文件。企業級多模態模型使組織能夠自動化視覺化文件處理、透過視覺理解能力提升客戶服務、執行進階數據分析，並建構能夠跨多種數據類型進行推理的智慧應用程式——徹底改變企業利用 AI 獲取競爭優勢的方式。
GLM-4.5V
GLM-4.5V 是由智譜 AI 發布的最新一代視覺語言模型，採用專家混合 (MoE) 架構，總參數為 1060 億，啟用參數為 120 億。該模型建構於旗艦級 GLM-4.5-Air 文字模型之上，並引入 3D 旋轉位置編碼 (3D-RoPE) 以增強空間推理能力。它擅長處理包括圖像、影片和長文件在內的各種視覺內容，在 41 個公開多模態基準測試中達到頂尖效能，並提供靈活的「思考模式」以平衡效率與深度推理。
GLM-4.5V：企業級多模態智慧
GLM-4.5V 憑藉其精密的 1060 億參數架構，透過 MoE 技術僅啟用 120 億參數，代表了企業級多模態 AI 的最前沿。這種創新方法以較低的推論成本提供卓越效能，使其成為企業部署的理想選擇。該模型的 3D-RoPE 技術顯著增強了空間關係的理解能力，而其「思考模式」則允許企業根據具體的業務需求，在快速回應與深度分析推理之間取得平衡。
優點
- 在 41 個多模態基準測試中達到頂尖效能。
- 具成本效益的 MoE 架構，總參數 1060 億／啟用參數 120 億。
- 採用 3D-RoPE 技術的進階 3D 空間推理能力。
缺點
- 完整模型部署需要較高的計算資源。
- 對於高度專業化的企業應用場景，可能需要進行微調。
我們喜愛它的原因
- 它以具成本效益的架構提供企業級多模態智慧，使先進的 AI 技術能夠應用於大規模的商業場景。
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。這款 90 億參數的模型引入了革命性的「思考範式」，並利用課程取樣強化學習 (RLCS) 來增強複雜的推理能力。儘管其體積精簡，但其效能可與規模大得多的 720 億參數模型相媲美，在 STEM 問題解決、影片理解和長文件處理方面表現出色，並支援 4K 解析度的圖像。
GLM-4.1V-9B-Thinking：為企業推理打造的精簡強大模型
GLM-4.1V-9B-Thinking 以其突破性的「思考範式」徹底改變了企業級 AI，在一個精簡的 90 億參數模型中實現了複雜的推理能力。對於尋求強大多模態功能而又不想承擔巨大計算開銷的企業而言，這個開源解決方案提供了卓越的價值。該模型的 RLCS 訓練方法以及處理 4K 解析度圖像的能力，使其非常適合處理高品質視覺內容、技術文件和複雜分析任務的企業。
優點
- 卓越的效能體積比，可媲美 720 億參數模型。
- 革命性的「思考範式」增強了推理能力。
- 支援 4K 解析度，適用於高品質的企業內容。
缺點
- 較小的參數數量可能會限制極其複雜的任務。
- 開源模型可能需要更多的整合工作。
我們喜愛它的原因
- 它證明了巧妙的架構和訓練方法能夠以具成本效益、易於部署的方案提供企業級多模態智慧，非常適合中型企業。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是由 Qwen 團隊開發的一款精密的多模態大型語言模型，專為全面的視覺理解與互動而設計。該模型擅長分析圖像中的文字、圖表、圖示、圖形和佈局，可作為能夠操作電腦和手機的視覺代理。透過強化學習增強了數學和問題解決能力，它能準確定位物件，並為發票和表格等商業文件生成結構化輸出。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：為企業自動化打造的視覺代理
Qwen2.5-VL-32B-Instruct 作為企業自動化的終極視覺代理脫穎而出，能夠理解並與複雜的商業介面互動。它分析圖表、處理發票、從表格中提取結構化數據，甚至操作電腦介面的能力，使其在企業工作流程自動化方面具有無可估量的價值。該模型 131K 的上下文長度使其能夠處理大量文件，而其強化學習優化確保了回應符合業務需求和人類偏好。
優點
- 進階的視覺代理能力，可進行介面互動。
- 從商業文件中提取結構化數據的能力卓越。
- 131K 的上下文長度，可處理大量的企業內容。
缺點
- 中型模型可能比小型替代方案需要更長的推論時間。
- 針對特定的企業工作流程，其專業功能可能需要客製化。
我們喜愛它的原因
- 它徹底改變了企業文件處理和介面自動化，對於尋求全面視覺理解與互動能力的企業來說，是完美的選擇。
企業級多模態 AI 模型比較
在這份綜合比較中，我們分析了 2025 年領先的企業級 AI 應用多模態模型。GLM-4.5V 以其 MoE 效率提供極致效能；GLM-4.1V-9B-Thinking 以精簡的體積提供卓越的推理能力；而 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 則作為商業自動化的視覺代理表現出色。這份詳細的比較有助於企業根據其特定的 AI 需求、預算限制和部署場景，選擇最佳模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow 定價 | 企業優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | 智譜 AI | 視覺語言模型 | $0.14-$0.86/M Tokens | 頂尖的 MoE 架構 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM/智譜 AI | 視覺語言模型 | $0.035-$0.14/M Tokens | 具備思考範式的精簡強大模型 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen 團隊 | 視覺語言模型 | $0.27/M Tokens | 用於自動化的視覺代理 |
常見問題
我們 2025 年的前三名企業級多模態模型是 GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking 和 Qwen2.5-VL-32B-Instruct。每個模型都因其在企業環境中的卓越效能而入選，並在具成本效益的推理、視覺化文件處理和商業工作流程自動化等領域提供獨特的優勢。
對於追求最高效能和複雜推理任務的場景，具備先進 MoE 架構和「思考模式」的 GLM-4.5V 是理想選擇。對於需要強大推理能力且注重成本的企業，GLM-4.1V-9B-Thinking 提供了卓越的價值。對於文件處理、發票分析和介面自動化，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 作為一個全面的視覺代理表現出色。