什麼是開源LLM文件篩選模型？
用於文件篩選的開源LLM是專門的大型語言模型，旨在分析、理解和從各種文件格式中提取信息，包括文本文件、PDF、掃描圖像、表格、圖表和表單。這些視覺語言模型結合了先進的自然語言處理、光學字符識別（OCR）和視覺理解能力，以處理複雜的文件佈局、提取結構化數據、識別關鍵信息並自動化文件審查工作流程。它們使開發人員和組織能夠構建智能文件處理系統，以空前的準確性和效率處理發票處理、合同分析、表單提取、合規性篩選和自動文件分類等任務。
GLM-4.5V
GLM-4.5V是智譜AI發布的最新一代視覺語言模型（VLM），基於專家混合（MoE）架構構建，總參數為106B，活躍參數為12B。該模型擅長處理多樣化的視覺內容，包括圖像、視頻和長文件，其3D-RoPE等創新顯著增強了其感知和推理能力。它具有「思考模式」開關，可實現靈活響應，並在41個公共多模態基準測試中，在其規模的開源模型中實現了最先進的性能。
GLM-4.5V：先進的多模態文件理解
GLM-4.5V是智譜AI發布的最新一代視覺語言模型（VLM）。該模型基於旗艦文本模型GLM-4.5-Air構建，總參數為106B，活躍參數為12B，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。通過在預訓練、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、視頻和長文件，並在41個公共多模態基準測試中，在其規模的開源模型中實現了最先進的性能。此外，該模型還具有「思考模式」開關，允許用戶靈活選擇快速響應或深度推理，以平衡效率和有效性。在SiliconFlow上，輸出令牌的定價為每百萬0.86美元，輸入令牌的定價為每百萬0.14美元。
優點
- 卓越的長文件理解能力，上下文長度達66K。
- 創新的3D-RoPE增強了空間關係感知。
- 思考模式實現了複雜文件分析的深度推理。
缺點
- 與一些較新的模型相比，上下文窗口較小。
- 可能需要專業知識來優化思考模式的使用。
我們為何喜愛它
- 它結合了強大的文件理解能力和靈活的推理模式，使其成為需要速度和深度分析的複雜文件篩選任務的理想選擇。
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL-72B-Instruct是Qwen2.5系列中的視覺語言模型，擁有72B參數和131K上下文長度。它展示了卓越的視覺理解能力，能夠識別常見物體，同時分析圖像中的文本、圖表和佈局。該模型可作為視覺代理，能夠推理並動態引導工具，理解超過1小時的視頻，精確定位圖像中的物體，並支持對發票和表單等掃描數據的結構化輸出。
Qwen2.5-VL-72B-Instruct：全面的文件處理強者
Qwen2.5-VL是Qwen2.5系列中的視覺語言模型，在多個方面顯示出顯著增強：它具有強大的視覺理解能力，能夠識別常見物體，同時分析圖像中的文本、圖表和佈局；它可作為視覺代理，能夠推理並動態引導工具；它能理解超過1小時的視頻並捕捉關鍵事件；它通過生成邊界框或點來精確定位圖像中的物體；並且它支持對發票和表單等掃描數據的結構化輸出。該模型在圖像、視頻和代理任務等多個基準測試中表現出色。憑藉72B參數和131K上下文長度，它提供了全面的文件理解和提取能力。在SiliconFlow上，輸出令牌和輸入令牌的定價均為每百萬0.59美元。
優點
- 131K的大上下文窗口可處理大量文件。
- 卓越的文件內文本、圖表和佈局分析能力。
- 支持發票、表單和表格的結構化輸出。
缺點
- 由於72B參數，計算要求較高。
- 與較小型號相比，定價較高。
我們為何喜愛它
- 它擅長從複雜文件中提取結構化數據，並支持全面的視覺理解，使其非常適合企業級文件篩選應用。
DeepSeek-VL2
DeepSeek-VL2是一個混合專家（MoE）視覺語言模型，總參數為27B，活躍參數僅為4.5B，採用稀疏激活的MoE架構以實現卓越效率。該模型在視覺問答、光學字符識別、文件/表格/圖表理解和視覺定位方面表現出色。它使用比同類模型更少的活躍參數，展示了具有競爭力或最先進的性能，使其在文件篩選應用中具有極高的成本效益。
DeepSeek-VL2：高效文件智能
DeepSeek-VL2是一個混合專家（MoE）視覺語言模型，基於DeepSeekMoE-27B開發，採用稀疏激活的MoE架構，僅用4.5B活躍參數即可實現卓越性能。該模型在視覺問答、光學字符識別、文件/表格/圖表理解和視覺定位等多種任務中表現出色。與現有的開源密集模型和基於MoE的模型相比，它使用相同或更少的活躍參數，展示了具有競爭力或最先進的性能。這使得它在OCR準確性和文件結構理解至關重要的文件篩選任務中效率極高。該模型的高效架構實現了更快的推理時間，同時在多樣化的文件類型中保持高準確性。在SiliconFlow上，輸出令牌和輸入令牌的定價均為每百萬0.15美元。
優點
- 僅用4.5B活躍參數，效率極高。
- 卓越的OCR和文件理解能力。
- 出色的文件、表格和圖表理解能力。
缺點
- 較小的4K上下文窗口限制了長文件處理。
- 可能無法有效處理極其複雜的多頁文件。
我們為何喜愛它
- 它以極低的計算成本提供卓越的OCR和文件理解性能，使其成為高容量文件篩選應用的理想選擇。
文件篩選LLM比較
在此表中，我們比較了2025年領先的開源LLM文件篩選模型，每個模型都具有獨特的優勢。GLM-4.5V提供靈活的思考模式，用於深度文件分析；Qwen2.5-VL-72B-Instruct提供具有最大上下文窗口的全面結構化數據提取；DeepSeek-VL2則以卓越的效率提供出色的OCR和文件理解。這種並排比較有助於您為特定的文件篩選需求選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | 視覺語言模型 | 每百萬令牌0.86美元/0.14美元 | 思考模式，用於複雜分析 |
| 2 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | 視覺語言模型 | 每百萬令牌0.59美元/0.59美元 | 131K上下文及結構化輸出 |
| 3 | DeepSeek-VL2 | deepseek-ai | 視覺語言模型 | 每百萬令牌0.15美元/0.15美元 | 卓越的OCR效率 |
常見問題
我們2025年文件篩選的三大首選是GLM-4.5V、Qwen2.5-VL-72B-Instruct和DeepSeek-VL2。這些視覺語言模型都因其卓越的文件理解能力、OCR性能以及從包括發票、表單、表格和圖表在內的複雜文件格式中提取結構化信息的能力而脫穎而出。
對於需要深度推理和上下文理解的複雜文件分析，帶有思考模式的GLM-4.5V是理想選擇。對於需要從發票、表單和表格中提取結構化數據的企業級文件處理，具有131K上下文窗口的Qwen2.5-VL-72B-Instruct是首選。對於OCR準確性至關重要的高容量、成本效益高的文件篩選，DeepSeek-VL2憑藉其稀疏MoE架構和在SiliconFlow上的競爭性定價，提供了性能和效率的最佳平衡。