什麼是文件與圖像問答小型模型？
文件和圖像問答小型模型是緊湊型視覺語言模型，專門用於理解和回答有關視覺內容（包括文件、圖表、示意圖和圖像）的問題。這些高效模型結合了視覺理解和自然語言處理，以提取信息、分析佈局、解釋圖像中的文本，並為用戶查詢提供準確答案。憑藉7B-9B的參數數量，它們在性能和資源效率之間提供了最佳平衡，使其成為在資源受限環境中部署的理想選擇，同時仍為文件理解、視覺問答和智能信息提取提供強大的多模態推理能力。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL是通義系列的新成員，具備強大的視覺理解能力。它能分析圖像中的文本、圖表和佈局，理解長視頻並捕捉事件。它能夠進行推理、操作工具、支持多格式對象定位，並生成結構化輸出。該模型已針對視頻理解中的動態分辨率和幀率訓練進行了優化，並提高了視覺編碼器的效率。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct：強大的文件視覺理解能力
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是通義系列中一款緊湊而強大的視覺語言模型，擁有70億參數。它擅長分析圖像中的文本、圖表和複雜佈局，使其成為文件問答應用的理想選擇。該模型可以解釋結構化內容，從表格和圖表中提取信息，並為視覺查詢提供準確答案。憑藉優化的視覺編碼器和對33K上下文長度的支持，它能高效處理長文件和多頁內容。該模型處理多格式對象定位和生成結構化輸出的能力，使其在企業文件處理和視覺問答任務中特別有效。SiliconFlow以每百萬輸入和輸出令牌0.05美元的價格提供此模型。
優點
- 出色的文本、圖表和佈局分析能力。
- 優化的視覺編碼器，實現高效處理。
- 支持33K上下文長度，適用於長文件。
缺點
- 與大型視覺語言模型相比，參數數量較少。
- 對於高度專業化的領域可能需要微調。
我們為何喜愛它
- 它在緊湊的70億參數模型中提供了卓越的文件理解和視覺理解能力，非常適合高效的文件問答部署。
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking是一個開源的視覺語言模型，旨在推進通用多模態推理。它引入了「思維範式」，並利用課程採樣強化學習顯著增強了在複雜任務中的能力。該模型在同等規模模型中實現了最先進的性能，並在STEM問題解決、視頻理解和長文件理解方面表現出色，可處理高達4K分辨率的圖像。
GLM-4.1V-9B-Thinking：針對複雜文件的進階多模態推理
GLM-4.1V-9B-Thinking是由智譜AI和清華大學KEG實驗室聯合發布的一款突破性視覺語言模型，擁有90億參數，並採用獨特的「思維範式」以增強推理能力。該模型憑藉其66K上下文窗口，擅長複雜文件理解、圖像中的STEM問題解決以及長篇文件分析。它能處理高達4K分辨率且任意長寬比的圖像，使其成為處理詳細文件、技術圖表和多頁PDF的理想選擇。該模型的課程採樣強化學習（RLCS）訓練使其能夠對視覺內容進行複雜推理，回答需要多步驟邏輯和視覺理解的複雜問題。在SiliconFlow上，其定價為每百萬輸入令牌0.035美元，每百萬輸出令牌0.14美元。
優點
- 用於複雜推理的進階「思維範式」。
- 支持66K上下文長度，適用於大量文件。
- 處理4K分辨率且任意長寬比的圖像。
缺點
- 在SiliconFlow上輸出定價較高，為每百萬令牌0.14美元。
- 比簡單模型需要更多的計算資源。
我們為何喜愛它
- 它將企業級多模態推理帶入緊湊的90億參數模型，憑藉先進的思維能力在複雜文件問答方面表現出色。
GLM-4-9B-0414
GLM-4-9B-0414是GLM系列中的一款小型模型，擁有90億參數。儘管規模較小，它在代碼生成、網頁設計、SVG圖形生成和基於搜索的寫作任務中展現出卓越的能力。該模型支持函數調用功能，使其能夠調用外部工具以擴展其能力範圍，並在資源受限的場景中展現出效率和有效性之間的良好平衡。
GLM-4-9B-0414：高效多模態處理與工具整合
GLM-4-9B-0414是GLM系列中一款多功能的90億參數模型，提供出色的文件理解和問答能力，同時保持輕量級部署。雖然主要以代碼生成和網頁設計聞名，但其多模態理解使其在文件問答任務中表現出色，特別是結合其函數調用能力時。該模型可以調用外部工具來增強其文件處理能力，例如OCR引擎或專用解析器。憑藉33K上下文長度支持和具有競爭力的性能基準，GLM-4-9B-0414為需要高效文件問答而無需大型模型開銷的組織提供了成本效益高的解決方案。SiliconFlow以每百萬輸入和輸出令牌0.086美元的價格提供此模型。
優點
- 函數調用，實現擴展工具整合。
- 在資源受限場景中表現出卓越效率。
- 支持33K上下文長度，適用於長文件。
缺點
- 與專用視覺語言模型相比，在視覺任務方面專業性較低。
- 可能無法有效處理高分辨率圖像。
我們為何喜愛它
- 它為文件問答提供了一個平衡、高效的解決方案，並具有獨特的函數調用能力，可通過外部工具擴展其應用範圍。
文件與圖像問答小型模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的文件和圖像問答小型模型，每個模型都具有獨特的優勢。Qwen2.5-VL-7B-Instruct以最低的參數數量提供強大的視覺理解能力。GLM-4.1V-9B-Thinking提供具有擴展上下文和4K圖像支持的進階推理能力。GLM-4-9B-0414通過工具整合提供效率。這種並排視圖有助於您為特定的文件理解和視覺問答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 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | 通義 | 視覺語言模型 | 0.05美元/百萬令牌 | 文件與圖表分析 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | 視覺語言模型 | 0.035-0.14美元/百萬令牌 | 進階多模態推理 |
| 3 | GLM-4-9B-0414 | THUDM | 多模態聊天模型 | 0.086美元/百萬令牌 | 函數調用與效率 |
常見問題
我們2025年的三大推薦是Qwen2.5-VL-7B-Instruct、GLM-4.1V-9B-Thinking和GLM-4-9B-0414。這些緊湊型模型（70億-90億參數）都因其卓越的文件理解、視覺理解以及在回答有關文件和圖像問題時的高效性能而脫穎而出，同時保持了成本效益和部署靈活性。
對於高分辨率文件處理，GLM-4.1V-9B-Thinking是首選，它能夠處理高達4K分辨率且任意長寬比的圖像，並具有66K上下文窗口，適用於大量文件。對於優化的佈局和圖表分析，以及出色的成本效益，Qwen2.5-VL-7B-Instruct是理想選擇，在SiliconFlow上以每百萬令牌0.05美元的價格提供強大的視覺理解能力。這兩個模型都擅長理解複雜的文件結構、表格、示意圖和多頁內容。