Panduan Utama - Multimodal AI Terbaik Untuk Model Chat Dan Vision di Tahun 2026

Apa itu Multimodal AI Chat dan Vision Model?

Multimodal AI chat dan vision model adalah Vision-Language Models (VLMs) canggih yang menggabungkan pemahaman bahasa alami dengan kemampuan pemrosesan visual yang canggih. Model-model ini dapat menganalisis gambar, video, dokumen, bagan, dan konten visual lainnya sambil terlibat dalam interaksi percakapan. Menggunakan arsitektur pembelajaran mendalam seperti Mixture-of-Experts (MoE) dan paradigma penalaran tingkat lanjut, mereka menerjemahkan informasi visual menjadi dialog dan wawasan yang bermakna. Teknologi ini memungkinkan pengembang untuk membuat aplikasi yang dapat melihat, memahami, dan mendiskusikan konten visual, mendemokrasikan akses ke alat AI multimodal yang kuat untuk segala hal mulai dari analisis dokumen hingga bantuan visual dan aplikasi pendidikan.

GLM-4.5V

GLM-4.5V adalah vision-language model (VLM) generasi terbaru yang dirilis oleh Zhipu AI. Dibangun di atas model text unggulan GLM-4.5-Air dengan total 106B parameter dan 12B parameter aktif, ia memanfaatkan arsitektur Mixture-of-Experts (MoE) untuk mencapai kinerja unggul dengan biaya inferensi yang lebih rendah. Model ini memperkenalkan inovasi seperti 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), yang secara signifikan meningkatkan kemampuan persepsi dan penalarannya untuk hubungan spasial 3D, dan memiliki fitur sakelar 'Thinking Mode' untuk kedalaman penalaran yang fleksibel.

GLM-4.5V: State-of-the-Art Multimodal Reasoning

GLM-4.5V adalah vision-language model (VLM) generasi terbaru yang dirilis oleh Zhipu AI. Model ini dibangun di atas model text unggulan GLM-4.5-Air, yang memiliki total 106B parameter dan 12B parameter aktif, dan menggunakan arsitektur Mixture-of-Experts (MoE) untuk mencapai kinerja unggul dengan biaya inferensi yang lebih rendah. Secara teknis, GLM-4.5V memperkenalkan inovasi seperti 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), yang secara signifikan meningkatkan kemampuan persepsi dan penalarannya untuk hubungan spasial 3D. Model ini mampu memproses berbagai konten visual seperti gambar, video, dan dokumen panjang, mencapai kinerja mutakhir di antara model sumber terbuka berskala sejenis pada 41 tolok ukur multimodal publik.

Kelebihan

• Kinerja mutakhir pada 41 tolok ukur multimodal.

• Arsitektur MoE yang efisien dengan total parameter 106B, 12B aktif.

• Penalaran spasial 3D tingkat lanjut dengan pengodean 3D-RoPE.

Kekurangan

• Harga output yang lebih tinggi dibandingkan dengan model yang lebih kecil.

• Mungkin memerlukan lebih banyak sumber daya komputasi untuk kinerja optimal.

Mengapa Kami Menyukainya

• Model ini menggabungkan kemampuan multimodal mutakhir dengan arsitektur MoE yang efisien, memberikan kinerja terbaik di berbagai tugas pemahaman visual dengan mode penalaran yang fleksibel.

GLM-4.1V-9B-Thinking

GLM-4.1V-9B-Thinking adalah Vision-Language Model (VLM) sumber terbuka yang dirilis bersama oleh Zhipu AI dan lab KEG Universitas Tsinghua, dirancang untuk memajukan penalaran multimodal tujuan umum. Dibangun di atas model dasar GLM-4-9B-0414, ia memperkenalkan 'paradigma berpikir' dan memanfaatkan Reinforcement Learning dengan Curriculum Sampling (RLCS) untuk meningkatkan kemampuannya secara signifikan dalam tugas-tugas kompleks.

GLM-4.1V-9B-Thinking: Kekuatan Ringkas dengan Penalaran Tingkat Lanjut

GLM-4.1V-9B-Thinking adalah Vision-Language Model (VLM) sumber terbuka yang dirilis bersama oleh Zhipu AI and lab KEG Universitas Tsinghua, dirancang untuk memajukan penalaran multimodal tujuan umum. Dibangun di atas model dasar GLM-4-9B-0414, ia memperkenalkan 'paradigma berpikir' dan memanfaatkan Reinforcement Learning dengan Curriculum Sampling (RLCS) untuk secara signifikan meningkatkan kemampuannya dalam tugas-tugas kompleks. Sebagai model berparameter 9B, ia mencapai kinerja mutakhir di antara model-model dengan ukuran serupa, dan kinerjanya sebanding dengan atau bahkan melampaui Qwen-2.5-VL-72B berparameter 72B yang jauh lebih besar pada 18 tolok ukur yang berbeda. Model ini unggul dalam pemecahan masalah STEM, pemahaman video, dan pemahaman dokumen panjang, menangani gambar dengan resolusi hingga 4K dan rasio aspek sewenang-wenang.

Kelebihan

• Rasio kinerja-terhadap-ukuran yang luar biasa dengan hanya 9B parameter.

• 'Paradigma berpikir' tingkat lanjut dengan pelatihan RLCS.

• Menangani gambar resolusi 4K dengan rasio aspek sewenang-wenang.

Kekurangan

• Jumlah parameter yang lebih kecil dapat membatasi penalaran kompleks dalam beberapa skenario.

• Menjadi sumber terbuka mungkin memerlukan lebih banyak keahlian penyiapan teknis.

Mengapa Kami Menyukainya

• Ini memberikan kinerja penalaran multimodal yang luar biasa dalam paket parameter 9B yang ringkas, membuat kemampuan vision-language tingkat lanjut dapat diakses tanpa persyaratan komputasi yang besar.

Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Qwen2.5-VL-32B-Instruct adalah model bahasa besar multimodal yang dirilis oleh tim Qwen, bagian dari seri Qwen2.5-VL. Model ini unggul dalam menganalisis teks, bagan, ikon, grafik, dan tata letak dalam gambar. Ia bertindak sebagai agen visual yang dapat bernalar dan mengarahkan alat secara dinamis, mampu menggunakan komputer dan telepon, dengan lokalisasi objek yang akurat dan pembuatan output terstruktur untuk data seperti faktur dan tabel.

Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Agen Visual Tingkat Lanjut dengan Integrasi Alat

Qwen2.5-VL-32B-Instruct adalah model bahasa besar multimodal yang dirilis oleh tim Qwen, bagian dari seri Qwen2.5-VL. Model ini tidak hanya mahir dalam mengenali objek umum tetapi juga sangat mampu menganalisis teks, bagan, ikon, grafik, dan tata letak dalam gambar. Ia bertindak sebagai agen visual yang dapat bernalar dan mengarahkan alat secara dinamis, mampu menggunakan komputer dan telepon. Selain itu, model ini dapat secara akurat melokalisasi objek dalam gambar, dan menghasilkan output terstruktur untuk data seperti faktur dan tabel. Dibandingkan dengan pendahulunya Qwen2-VL, versi ini memiliki peningkatan kemampuan matematika dan pemecahan masalah melalui reinforcement learning, dengan gaya respons yang disesuaikan agar lebih selaras dengan preferensi manusia.

Kelebihan

• Kemampuan agen visual yang luar biasa untuk penggunaan komputer dan telepon.

• Lokalisasi objek tingkat lanjut dan ekstraksi data terstruktur.

• Panjang konteks 131K yang luas untuk pemrosesan dokumen panjang.

Kekurangan

• Persyaratan komputasi yang lebih tinggi dengan parameter 32B.

• Harga input dan output yang sama mungkin mahal untuk penggunaan yang ekstensif.

Mengapa Kami Menyukainya

• Ia unggul sebagai agen visual dengan kemampuan integrasi alat tingkat lanjut, menjadikannya sempurna untuk aplikasi praktis yang memerlukan analisis dokumen, lokalisasi objek, dan ekstraksi data terstruktur.

Perbandingan Model AI Multimodal

Dalam tabel ini, kami membandingkan model AI multimodal terkemuka tahun 2026 untuk chat dan vision, masing-masing dengan kekuatan unik. Untuk kinerja mutakhir, GLM-4.5V menawarkan kemampuan tercanggih dengan arsitektur MoE yang efisien. Untuk efisiensi yang ringkas, GLM-4.1V-9B-Thinking memberikan penalaran yang luar biasa dalam paket yang lebih kecil, sementara Qwen2.5-VL-32B-Instruct unggul sebagai agen visual dengan integrasi alat tingkat lanjut. Tampilan berdampingan ini membantu Anda memilih model multimodal yang tepat untuk aplikasi chat dan vision spesifik Anda.

Nomor | Model | Pengembang | Subtipe | Harga SiliconFlow | Kekuatan Utama
1 | GLM-4.5V | zai | Vision-Language Model | $0.14-$0.86/M Tokens | Kinerja multimodal mutakhir
2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Vision-Language Model | $0.035-$0.14/M Tokens | Kekuatan ringkas dengan penalaran tingkat lanjut
3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Vision-Language Model | $0.27/M Tokens | Agen visual tingkat lanjut dengan integrasi alat

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Model AI multimodal mana yang masuk ke dalam tiga pilihan teratas kami?

Tiga pilihan teratas kami untuk tahun 2026 adalah GLM-4.5V, GLM-4.1V-9B-Thinking, dan Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Masing-masing model vision-language ini menonjol karena inovasi, kinerja, dan pendekatan uniknya untuk memecahkan tantangan dalam aplikasi pemahaman multimodal chat dan vision.

Kriteria apa yang kami gunakan saat memeringkat model AI multimodal ini?

Kami mengevaluasi setiap model berdasarkan beberapa faktor kunci: kinerja pada tolok ukur multimodal, inovasi arsitektur (seperti MoE dan paradigma berpikir), kemampuan chat dan percakapan, kualitas pemahaman visual, kemampuan penalaran, panjang konteks, efisiensi harga di SiliconFlow, dan kegunaan di dunia nyata untuk tugas-tugas vision-language.

Mengapa kami memilih model-model ini sebagai AI multimodal terbaik untuk chat dan vision di tahun 2026?

Model-model ini dipilih karena mewakili garis depan AI multimodal. Mereka menunjukkan kemajuan signifikan dalam pemahaman vision-language (GLM-4.5V), penalaran yang efisien dalam model ringkas (GLM-4.1V-9B-Thinking), dan kemampuan agen visual praktis (Qwen2.5-VL-32B-Instruct), mendorong batasan dari apa yang dapat dicapai dalam aplikasi multimodal chat dan vision.

Model mana yang terbaik untuk berbagai kasus penggunaan multimodal chat dan vision?

Analisis mendalam kami menunjukkan pemimpin yang berbeda untuk berbagai kebutuhan. GLM-4.5V adalah pilihan utama untuk kinerja mutakhir di berbagai tolok ukur multimodal dengan mode berpikir yang fleksibel. GLM-4.1V-9B-Thinking adalah yang terbaik untuk pengguna yang membutuhkan kemampuan penalaran tingkat lanjut dalam model yang ringkas dan hemat biaya. Qwen2.5-VL-32B-Instruct unggul untuk aplikasi yang memerlukan agen visual, analisis dokumen, dan ekstraksi data terstruktur.