什麼是多模態任務的開源AI模型？
多模態任務的開源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。這些複雜的模型將自然語言處理與電腦視覺相結合，以執行跨不同模態的複雜推理、分析和生成。它們的應用範圍從文件理解和視覺問答，到3D空間推理和互動式AI代理，為全球的研究人員、開發者和企業普及了最先進的多模態AI能力。
GLM-4.5V
GLM-4.5V是智譜AI發布的最新一代視覺語言模型，基於旗艦級的GLM-4.5-Air建構，總參數為1060億，啟用參數為120億。它利用專家混合（MoE）架構，以較低的推理成本實現了卓越的性能。該模型引入了3D旋轉位置編碼（3D-RoPE）以增強3D空間推理能力，並設有「思考模式」開關，用於在圖像、影片和長文件中平衡快速回應與深度推理。
GLM-4.5V：最先進的多模態推理
GLM-4.5V代表了開源多模態AI的巔峰，透過創新的MoE架構，擁有1060億總參數和120億啟用參數。這款最新一代的VLM在處理包括圖像、影片和長文件在內的多樣化視覺內容方面表現出色，在41個公開的多模態基準測試中達到了最先進的性能。其突破性的3D-RoPE技術顯著增強了對3D空間關係的感知和推理能力，而靈活的「思考模式」則允許使用者在速度和分析深度之間進行優化。
優點
- 在41個多模態基準測試中達到最先進的性能。
- 創新的3D-RoPE技術，提供卓越的3D空間推理能力。
- MoE架構在大規模應用中提供出色的效率。
缺點
- 由於擁有1060億參數，計算要求較高。
- 與較小的模型相比，部署更為複雜。
我們喜愛它的原因
- 它以突破性的3D空間推理和適用於多樣化應用的靈活思考模式，為多模態AI設立了新標準。
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。它基於GLM-4-9B-0414建構，引入了採用課程抽樣強化學習（RLCS）的「思考範式」。儘管只有90億參數，它卻達到了與大得多的720億參數模型相當的性能，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圖像解析度。
GLM-4.1V-9B-Thinking：用於複雜推理的精簡強大模型
GLM-4.1V-9B-Thinking證明了參數效率並不會犧牲性能。這款90億參數的模型憑藉其創新的「思考範式」和RLCS訓練方法，足以媲美大得多的替代模型。它在包括STEM問題解決、影片理解和長文件理解在內的多樣化多模態任務中表現出色，同時支援任意長寬比的高解析度4K圖像。該模型代表了以極低的計算成本實現最先進多模態推理的突破。
優點
- 卓越性能，可媲美720億參數模型。
- 創新的「思考範式」增強了推理能力。
- 支援任意長寬比的4K圖像解析度。
缺點
- 較小的模型尺寸可能會限制某些複雜的推理任務。
- 與較大的替代模型相比，上下文長度較短。
我們喜愛它的原因
- 它證明了巧妙的架構和訓練可以在一個精簡、高效的套件中提供世界級的多模態性能，非常適合注重資源的部署。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct是來自Qwen團隊的一款多模態大型語言模型，擅長分析圖像中的文字、圖表、圖標、圖形和佈局。它可作為一個能夠進行推理和工具導向的視覺代理，支援電腦和手機的使用。該模型能準確定位物體，並為發票和表格等資料生成結構化輸出，並透過強化學習和人類偏好對齊增強了數學能力。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：多功能視覺代理
Qwen2.5-VL-32B-Instruct作為一個為實際應用而設計的綜合性多模態解決方案脫穎而出。除了標準的物體識別外，它在文件分析、圖表解讀以及從複雜視覺內容中提取結構化資料方面表現出色。其視覺代理能力使其能夠動態使用工具和執行互動式計算任務，而透過強化學習增強的數學推理能力使其成為分析工作流程的理想選擇。憑藉131K的上下文長度和與人類對齊的回應，它彌合了AI能力與現實世界可用性之間的差距。
優點
- 出色的文件分析和結構化資料擷取能力。
- 具備視覺代理能力，可執行互動式計算任務。
- 131K的上下文長度，可處理長文件。
缺點
- 中等參數數量可能會限制某些專業任務。
- 與較小的高效模型相比，定價較高。
我們喜愛它的原因
- 它作為一個實用的視覺代理表現出色，能夠以與人類對齊的回應無縫處理文件分析、結構化資料擷取和互動式計算任務。
多模態AI模型比較
在這份綜合比較中，我們分析了2025年領先的開源多模態AI模型，每一款都針對視覺語言任務的不同方面進行了優化。GLM-4.5V以創新的3D推理提供最先進的性能，GLM-4.1V-9B-Thinking在不犧牲能力的情況下提供了卓越的效率，而Qwen2.5-VL-32B-Instruct則在實際應用和文件分析方面表現出色。這個並排比較有助於您根據特定的多模態AI需求選擇最佳模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 價格 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | 視覺語言模型 | $0.14-$0.86/M Tokens | 3D空間推理與思考模式 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | 視覺語言模型 | $0.035-$0.14/M Tokens | 效率媲美720億參數模型 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen Team | 視覺語言模型 | $0.27/M Tokens | 視覺代理與文件分析 |
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。每個模型在多模態AI的不同方面都表現出色：GLM-4.5V擁有最先進的性能和3D推理能力，GLM-4.1V-9B-Thinking以其效率和精簡的卓越表現著稱，而Qwen2.5-VL-32B-Instruct則在實用的視覺代理能力方面表現優異。
對於前沿研究和3D空間任務，GLM-4.5V是最佳選擇。對於需要強大推理能力的資源高效型部署，GLM-4.1V-9B-Thinking是理想之選。對於涉及文件分析、圖表解讀和結構化資料擷取的商業應用，Qwen2.5-VL-32B-Instruct提供了最佳的實用性能。