什麼是最快的開源多模態模型？
最快的開源多模態模型是先進的視覺語言模型，能夠高效地同時處理和理解視覺與文本資訊。這些模型結合了電腦視覺和自然語言處理能力，能以驚人的速度和準確性分析圖像、影片、文件和文本。它們使開發者能夠建構可以理解視覺內容、回答關於圖像的問題、分析文件以及執行跨多種模態的複雜推理任務的應用程式——同時在實際部署中保持高推理速度和成本效益。
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，旨在推進通用多模態推理。它建立在 GLM-4-9B-0414 基礎模型之上，引入了「思維範式」並利用課程取樣強化學習 (RLCS) 來顯著增強其在複雜任務中的能力。作為一個 9B 參數模型，它在同等規模的模型中達到了最先進的性能，在 18 個不同的基準測試中，其表現可與甚至超過體積更大的 72B 參數模型相媲美。
GLM-4.1V-9B-Thinking：具備先進推理能力的緊湊強大模型
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，旨在推進通用多模態推理。它建立在 GLM-4-9B-0414 基礎模型之上，引入了「思維範式」並利用課程取樣強化學習 (RLCS) 來顯著增強其在複雜任務中的能力。該模型在 STEM 問題解決、影片理解和長文件理解等多樣化任務中表現出色，並且能夠處理高達 4K 解析度和任意長寬比的圖像，上下文長度達 66K。
優點
- 緊湊的 9B 參數，具有卓越的速度和效率。
- 最先進的性能，可與體積更大的 72B 模型相媲美。
- 可處理任意長寬比的 4K 圖像。
缺點
- 較小的參數數量可能會限制某些複雜的推理任務。
- 較新的模型，實際應用測試較少。
我們喜愛它的原因
- 它以卓越的效率提供非凡的性能，證明了較小的模型可以透過創新的思維範式和先進的訓練技術與巨頭競爭。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是由 Qwen 團隊發布的多模態大型語言模型，屬於 Qwen2.5-VL 系列。該模型擅長分析圖像中的文本、圖表、圖標、圖形和佈局。它作為一個視覺代理，能夠進行推理並動態指導工具，具備操作電腦和手機的能力。該模型可以準確定位圖像中的物體，並為發票和表格等數據生成結構化輸出，並透過強化學習增強了數學和解決問題的能力。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：具備工具整合能力的先進視覺代理
Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是由 Qwen 團隊發布的多模態大型語言模型，屬於 Qwen2.5-VL 系列。該模型不僅精通識別常見物體，還非常擅長分析圖像中的文本、圖表、圖標、圖形和佈局。它作為一個視覺代理，能夠進行推理並動態指導工具，具備操作電腦和手機的能力。此外，該模型可以準確定位圖像中的物體，並為發票和表格等數據生成結構化輸出。與其前身 Qwen2-VL 相比，此版本透過強化學習增強了數學和解決問題的能力，回應風格也經過調整以更符合人類偏好，並擁有高達 131K 的龐大上下文長度。
優點
- 作為視覺代理，能夠操作電腦和手機。
- 卓越的 131K 上下文長度，適用於大量文件處理。
- 先進的物體定位和結構化數據提取能力。
缺點
- 32B 參數帶來較高的計算需求。
- 與較小模型相比，推理成本更高。
我們喜愛它的原因
- 它將強大的視覺理解與實用的工具整合相結合，非常適合需要視覺分析和自動化任務執行的實際應用。
GLM-4.5V
GLM-4.5V 是智譜 AI 發布的最新一代視覺語言模型。它建立在旗艦文本模型 GLM-4.5-Air 之上，總參數為 106B，活躍參數為 12B，利用專家混合 (MoE) 架構以較低的推理成本實現卓越性能。該模型引入了 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，並設有「思維模式」開關，可靈活優化回應。
GLM-4.5V：具備思維模式的新一代 MoE 架構
GLM-4.5V 是智譜 AI 發布的最新一代視覺語言模型。該模型建立在旗艦文本模型 GLM-4.5-Air 之上，總參數為 106B，活躍參數為 12B，並利用專家混合 (MoE) 架構以較低的推理成本實現卓越性能。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。透過在預訓練、監督式微調和強化學習階段的優化，該模型能夠處理圖像、影片和長文件等多樣化的視覺內容，在 41 個公開多模態基準測試中，於同等規模的開源模型中達到了最先進的性能。
優點
- MoE 架構，僅 12B 活躍參數，實現高效推理。
- 在 41 個公開多模態基準測試中達到最先進的性能。
- 創新的 3D-RoPE 技術，增強 3D 空間理解能力。
缺點
- 總參數數量龐大 (106B)，可能需要大量儲存空間。
- 複雜的 MoE 架構可能需要專業的部署知識。
我們喜愛它的原因
- 它憑藉其創新的 MoE 架構代表了多模態 AI 的前沿，透過智能的參數激活，在保持推理效率的同時，提供旗艦級的性能。
最快多模態 AI 模型比較
在此表格中，我們比較了 2025 年最快的開源多模態模型，每個模型都各具獨特優勢。對於追求緊湊效率的用戶，GLM-4.1V-9B-Thinking 以小巧的體積提供卓越性能。對於需要先進視覺代理能力的用戶，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 提供無與倫比的工具整合和上下文長度。對於尋求尖端 MoE 架構的用戶，GLM-4.5V 以高效的推理提供旗艦級性能。這個並排比較圖表能幫助您根據特定的多模態 AI 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-4.1V-9B-Thinking | THUDM | 視覺語言模型 | 每百萬 token $0.035/$0.14 | 緊湊高效，具備先進推理能力 |
| 2 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | 視覺語言模型 | 每百萬 token $0.27/$0.27 | 具備 131K 上下文長度的視覺代理 |
| 3 | GLM-4.5V | zai | 視覺語言模型 | 每百萬 token $0.14/$0.86 | 具備思維模式的 MoE 架構 |
常見問題
我們 2025 年最快開源多模態模型的前三名是 GLM-4.1V-9B-Thinking、Qwen2.5-VL-32B-Instruct 和 GLM-4.5V。這些模型中的每一款都因其速度、創新、性能以及在解決視覺語言理解和多模態推理挑戰方面的獨特方法而脫穎而出。
我們的深入分析顯示，針對不同需求有不同的領先者。GLM-4.1V-9B-Thinking 非常適合需要緊湊效率和強大推理能力的應用。Qwen2.5-VL-32B-Instruct 作為視覺代理，在工具整合和長文件處理方面表現出色。GLM-4.5V 則憑藉其 MoE 架構，非常適合需要旗艦級性能且具成本效益推理的應用。