什麼是文件問答大型語言模型？
文件問答大型語言模型是專門設計用於理解、分析和回答有關文件問題的語言模型。這些模型將自然語言處理與文件理解能力相結合，使其能夠解析複雜的文件結構、提取相關資訊並為用戶查詢提供準確答案。它們可以處理各種文件格式，包括 PDF、圖像、圖表、表格和長篇文本，使其成為需要高效處理和查詢大量基於文件資訊的企業、研究人員和組織的必備工具。
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL 是 Qwen2.5 系列中的一個視覺語言模型，在多個方面顯示出顯著增強：它具有強大的視覺理解能力，能夠在分析圖像中的文本、圖表和佈局時識別常見物體；它作為一個視覺代理，能夠進行推理並動態引導工具；它能理解超過 1 小時的影片並捕捉關鍵事件；它通過生成邊界框或點來精確定位圖像中的物體；並且它支持掃描數據（如發票和表格）的結構化輸出。
Qwen2.5-VL-72B-Instruct：頂級文件分析強者
Qwen2.5-VL-72B-Instruct 是一個擁有 720 億參數的尖端視覺語言模型，專為全面的文件理解和分析而設計。該模型擅長分析圖像中的文本、圖表和佈局，使其非常適合複雜的文件問答任務。憑藉其 131K 的上下文長度，它可以在處理大量文件的同時保持準確性。該模型在圖像、影片和代理任務等多個基準測試中表現出色，並支持掃描數據（如發票和表格）的結構化輸出。
優點
- 憑藉 720 億參數，具備卓越的文件和視覺理解能力。
- 131K 上下文長度，可處理大量文件。
- 為發票和表格生成結構化輸出。
缺點
- 由於參數規模龐大，計算要求更高。
- 比小型替代方案更昂貴。
我們為何喜愛它
- 它將強大的視覺語言能力與文件專用優化相結合，使其成為企業級文件問答應用的理想選擇。
GLM-4.5V
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 1060 億，活躍參數為 120 億，並採用專家混合 (MoE) 架構，以較低的推理成本實現卓越性能。該模型能夠處理多種視覺內容，如圖像、影片和長文件，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：高效多模態文件處理器
GLM-4.5V 是一個尖端視覺語言模型，總參數為 1060 億，活躍參數為 120 億，採用專家混合架構以實現最佳效率。該模型引入了 3D 旋轉位置編碼 (3D-RoPE) 等創新，顯著增強了其文件分析的感知和推理能力。憑藉其「思考模式」開關，用戶可以在快速響應和深度推理之間進行選擇，使其適用於各種文件問答場景。該模型在 41 個多模態基準測試中實現了最先進的性能，同時保持了成本效益。
優點
- MoE 架構以較低成本提供卓越性能。
- 靈活的「思考模式」可平衡速度和準確性。
- 在 41 個多模態基準測試中表現最先進。
缺點
- 與某些替代方案相比，上下文窗口較小。
- 需要理解思考模式與非思考模式。
我們為何喜愛它
- 它為文件問答提供了性能和效率的完美平衡，並具有靈活推理模式等創新功能，可適應不同的使用案例。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 是一個由強化學習 (RL) 驅動的推理模型，解決了重複性和可讀性問題。在 RL 之前，DeepSeek-R1 結合了冷啟動數據以進一步優化其推理性能。它在數學、程式碼和推理任務中實現了與 OpenAI-o1 相當的性能，並且通過精心設計的訓練方法，它增強了整體有效性。
DeepSeek-R1：複雜文件的高級推理
DeepSeek-R1 是一個複雜的推理模型，擁有 6710 億參數，採用專家混合架構，專為複雜推理任務進行優化。憑藉其 164K 的上下文長度，它可以在處理大量文件的同時保持高準確性。該模型由強化學習驅動，在推理任務中實現了與 OpenAI-o1 相當的性能。其高級推理能力使其非常適合需要深度理解和邏輯推斷的複雜文件問答場景。
優點
- 擁有 6710 億參數的巨型模型，具備高級推理能力。
- 164K 上下文長度，用於全面的文件分析。
- 在推理任務中性能與 OpenAI-o1 相當。
缺點
- 高計算要求和成本。
- 由於複雜的推理過程，推理時間更長。
我們為何喜愛它
- 它為最複雜的文件分析任務提供了無與倫比的推理能力，使其成為需要深度文件理解的研究和企業應用的理想選擇。
文件問答大型語言模型比較
在此表中，我們比較了 2025 年領先的文件問答大型語言模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於全面的視覺文件分析，Qwen2.5-VL-72B-Instruct 提供了卓越的能力。對於高效的多模態處理，GLM-4.5V 提供了最佳的性能成本比。對於複雜的推理任務，DeepSeek-R1 提供了無與倫比的分析深度。此比較有助於您為特定的文件問答需求選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | 視覺語言模型 | $0.59/ M Tokens | 全面文件分析 |
| 2 | GLM-4.5V | zai | 視覺語言模型 | $0.14-$0.86/ M Tokens | 高效多模態處理 |
| 3 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理模型 | $0.5-$2.18/ M Tokens | 高級推理能力 |
常見問題
我們 2025 年的三大推薦是 Qwen2.5-VL-72B-Instruct、GLM-4.5V 和 DeepSeek-R1。這些模型都因其卓越的文件理解能力、高級推理能力以及處理各種文件格式和回答複雜問題的獨特方法而脫穎而出。
我們的分析顯示，針對特定需求有不同的領先模型。Qwen2.5-VL-72B-Instruct 擅長包括圖表和表格在內的全面視覺文件分析。GLM-4.5V 適用於具有靈活推理模式的經濟高效的多模態文件處理。DeepSeek-R1 最適合需要深度文件理解和邏輯推斷的複雜推理任務。