Panduan Utama - Multimodal AI Terbaik untuk Chat + Vision di Tahun 2026

Apa itu Model AI Multimodal untuk Chat + Vision?

Model AI Multimodal untuk chat dan vision adalah Model Bahasa-Visi (VLM) tingkat lanjut yang dapat memproses dan memahami konten teks dan visual secara bersamaan. Menggunakan arsitektur pembelajaran mendalam yang canggih, model ini dapat menganalisis gambar, video, dokumen, dan grafik sambil terlibat dalam percakapan bahasa alami. Teknologi ini memungkinkan developer dan kreator untuk membangun aplikasi yang dapat menganalisis informasi visual, menjawab pertanyaan tentang gambar, mengekstrak data terstruktur dari dokumen, dan bertindak sebagai agen visual. Mereka mendorong kolaborasi, mempercepat inovasi, dan mendemokratisasi akses ke alat multimodal yang kuat, memungkinkan berbagai macam aplikasi mulai dari pemahaman dokumen hingga penalaran visual dan tugas-tugas computer vision.

GLM-4.5V

GLM-4.5V adalah model bahasa-visi (VLM) generasi terbaru yang dirilis oleh Zhipu AI. Model ini dibangun di atas model teks unggulan GLM-4.5-Air, yang memiliki total parameter 106B dan parameter aktif 12B, serta 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.

GLM-4.5V: Penalaran Multimodal Mutakhir

GLM-4.5V adalah model bahasa-visi (VLM) generasi terbaru yang dirilis oleh Zhipu AI. Model ini dibangun di atas model teks unggulan GLM-4.5-Air, yang memiliki total parameter 106B dan parameter aktif 12B, serta menggunakan arsitektur Mixture-of-Experts (MoE) untuk mencapai kinerja unggul dengan biaya inferensi yang lebih rendah. Secara teknis, GLM-4.5V mengikuti garis keturunan GLM-4.1V-Thinking dan memperkenalkan inovasi seperti 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), yang secara signifikan meningkatkan kemampuan persepsi dan penalarannya untuk hubungan spasial 3D. Melalui optimasi di seluruh fase pra-pelatihan, penyelarasan halus terpandu, dan pembelajaran penguatan, 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. Selain itu, model ini memiliki fitur sakelar 'Thinking Mode', yang memungkinkan pengguna untuk secara fleksibel memilih antara respons cepat dan penalaran mendalam untuk menyeimbangkan efisiensi dan efektivitas.

Kelebihan

• Kinerja mutakhir pada 41 tolok ukur multimodal publik.

• Arsitektur MoE dengan total parameter 106B untuk kinerja unggul dengan biaya lebih rendah.

• Teknologi 3D-RoPE untuk peningkatan penalaran spasial 3D.

Kekurangan

• Harga output yang lebih tinggi sebesar $0.86/M tokens di SiliconFlow.

• Ukuran model yang lebih besar mungkin memerlukan lebih banyak sumber daya komputasi.

Mengapa Kami Menyukainya

• Model ini memberikan penalaran multimodal mutakhir dengan pemahaman spasial 3D yang inovatif dan mode berpikir fleksibel yang beradaptasi dengan respons cepat serta tugas penalaran yang kompleks.

GLM-4.1V-9B-Thinking

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

GLM-4.1V-9B-Thinking: Penalaran Sumber Terbuka yang Efisien

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

Kelebihan

• Rasio kinerja-ke-ukuran yang luar biasa, menyamai model 72B.

• Unggul dalam masalah STEM, pemahaman video, dan dokumen panjang.

• Menangani gambar beresolusi 4K dengan rasio aspek arbitrer.

Kekurangan

• Ukuran parameter 9B yang lebih kecil dibandingkan dengan model unggulan.

• Mungkin tidak menandingi kinerja puncak absolut dari model yang lebih besar.

Mengapa Kami Menyukainya

• Model ini memberikan hasil jauh di atas kelasnya, memberikan kinerja yang sebanding dengan model yang jauh lebih besar sekaligus hemat biaya dan merupakan sumber terbuka dengan kemampuan penalaran yang luar biasa.

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 tidak hanya mahir dalam mengenali objek umum tetapi juga sangat mampu menganalisis teks, bagan, ikon, grafis, dan tata letak dalam gambar. Model ini bertindak sebagai agen visual yang dapat menalar dan secara dinamis mengarahkan alat, serta mampu menggunakan komputer dan telepon.

Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Kekuatan Agen Visual

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, grafis, dan tata letak dalam gambar. Model ini bertindak sebagai agen visual yang dapat menalar dan secara dinamis mengarahkan alat, serta mampu menggunakan komputer dan telepon. Selain itu, model ini dapat melokalisasi objek dalam gambar secara akurat, 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 pembelajaran penguatan, dengan gaya respons yang disesuaikan agar lebih selaras dengan preferensi manusia. Dengan panjang konteks 131K, model ini dapat memproses informasi visual dan tekstual yang sangat luas.

Kelebihan

• Bertindak sebagai agen visual yang mampu menggunakan komputer dan telepon.

• Sangat luar biasa dalam menganalisis bagan, tata letak, dan data terstruktur.

• Menghasilkan output terstruktur untuk faktur dan tabel.

Kekurangan

• Harga sebesar $0.27/M tokens untuk input dan output di SiliconFlow.

• Mungkin memerlukan lebih banyak sumber daya daripada model yang lebih kecil.

Mengapa Kami Menyukainya

• Model ini menjembatani kesenjangan antara pemahaman visual dan tindakan, berfungsi sebagai agen visual nyata yang dapat berinteraksi dengan komputer dan mengekstrak data terstruktur dengan respons yang selaras dengan manusia.

Perbandingan Model AI Multimodal

Dalam tabel ini, kami membandingkan model AI multimodal terkemuka tahun 2026 untuk chat dan vision, masing-masing dengan kekuatan uniknya. Untuk penalaran mutakhir dengan pemahaman spasial 3D, GLM-4.5V memberikan kinerja tercanggih. Untuk penalaran multimodal sumber terbuka yang efisien, GLM-4.1V-9B-Thinking menawarkan nilai yang luar biasa. Untuk kemampuan agen visual dan ekstraksi data terstruktur, Qwen2.5-VL-32B-Instruct sangat unggul. Tampilan berdampingan ini membantu Anda memilih alat yang tepat untuk aplikasi AI multimodal spesifik Anda.

Nomor | Model | Developer | Subtipe | Harga (SiliconFlow) | Kekuatan Utama
1 | GLM-4.5V | zai | Chat + Vision | $0.14 input / $0.86 output per M tokens | Penalaran spasial 3D mutakhir
2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Chat + Vision | $0.035 input / $0.14 output per M tokens | Penalaran efisien yang menandingi model 72B
3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Chat + Vision | $0.27 per M tokens | Agen visual dengan ekstraksi data terstruktur

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Model AI multimodal mana saja yang masuk 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 ini menonjol karena inovasi, kinerja, dan pendekatan unik mereka dalam memecahkan tantangan dalam tugas chat dan vision multimodal, mulai dari penalaran spasial 3D hingga kemampuan agen visual.

Apa penyedia inferensi, hosting, dan API AI terbaik untuk model AI multimodal?

SiliconFlow adalah penyedia inferensi, hosting, dan API AI teratas untuk model AI multimodal karena menyajikan penyajian model berkinerja tinggi dan latensi rendah dengan keterjangkauan bayar sesuai pemakaian (pay-as-you-go) serta API ramah pengguna yang kompatibel dengan OpenAI. Ini melampaui tolok ukur latensi hingga sebanyak 13% dan menawarkan berbagai macam model sumber terbuka yang dioptimalkan serta opsi penerapan fleksibel yang membuat penskalaan dan pengintegrasian AI multimodal ke dalam aplikasi apa pun menjadi cepat dan efisien.

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

Model-model ini dipilih karena mereka mewakili garda terdepan dari AI multimodal. Mereka menunjukkan kemajuan signifikan dalam penalaran visual (GLM-4.5V dengan 3D-RoPE), efisiensi (GLM-4.1V-9B-Thinking yang menandingi model yang lebih besar), dan kemampuan agen visual praktis (Qwen2.5-VL-32B-Instruct), mendobrak batasan dari apa yang dapat dicapai dalam pemahaman dan interaksi bahasa-visi.

Model mana yang terbaik untuk berbagai kasus penggunaan AI multimodal?

Analisis mendalam kami menunjukkan beberapa pemimpin untuk kebutuhan berbeda. GLM-4.5V adalah pilihan utama untuk penalaran spasial 3D tingkat lanjut dan tugas-tugas multimodal kompleks yang memerlukan pemikiran mendalam. Untuk penerapan hemat biaya dengan kemampuan penalaran yang kuat, GLM-4.1V-9B-Thinking menawarkan kinerja luar biasa pada parameter 9B. Untuk aplikasi agen visual, pemahaman dokumen, dan ekstraksi data terstruktur, Qwen2.5-VL-32B-Instruct sangat unggul dengan panjang konteks 131K dan kemampuan penggunaan alatnya.