Panduan Utama - Model AI Multimodal Terbaik di 2026

Apa itu Model AI Multimodal?

Model AI Multimodal adalah model bahasa-visi (VLM) canggih yang dapat memproses dan memahami beberapa jenis Input secara bersamaan, termasuk teks, gambar, video, dan dokumen. Menggunakan arsitektur pembelajaran mendalam yang canggih, mereka menganalisis konten visual bersama dengan informasi tekstual untuk melakukan penalaran kompleks, pemahaman visual, dan tugas pembuatan konten. Teknologi ini memungkinkan pengembang dan pembuat konten untuk membangun aplikasi yang dapat memahami bagan, menyelesaikan masalah visual, menganalisis dokumen, dan bertindak sebagai agen visual dengan kemampuan yang belum pernah ada sebelumnya. Mereka mendorong kolaborasi, mempercepat inovasi, dan mendemokratisasi akses ke kecerdasan multimodal yang kuat, memungkinkan berbagai aplikasi mulai dari alat pendidikan hingga solusi otomatisasi perusahaan.

GLM-4.5V

GLM-4.5V adalah model bahasa-visi (VLM) generasi terbaru yang dirilis oleh Zhipu AI. Model ini dibangun di atas model Text unggulan GLM-4.5-Air, yang memiliki total parameter 106B dan parameter aktif 12B, dan menggunakan arsitektur Mixture-of-Experts (MoE) untuk mencapai kinerja unggul dengan biaya inferensi yang lebih rendah. Melalui pengoptimalan di seluruh fase pra-pelatihan, penyetelan halus yang diawasi, dan pembelajaran penguatan, model ini mampu memproses berbagai konten visual seperti Image, Video, dan dokumen panjang.

GLM-4.5V: Penalaran Multimodal yang Canggih (State-of-the-Art)

GLM-4.5V adalah model bahasa-visi (VLM) generasi terbaru yang dirilis oleh Zhipu AI. Model ini dibangun di atas model Text unggulan GLM-4.5-Air, yang memiliki total parameter 106B dan parameter aktif 12B, dan 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 pengoptimalan di seluruh fase pra-pelatihan, penyetelan halus yang diawasi, dan pembelajaran penguatan, model ini mampu memproses berbagai konten visual seperti Image, Video, dan dokumen panjang, mencapai kinerja canggih di antara model sumber terbuka berskala sejenis pada 41 tolok ukur multimodal publik. Selain itu, model ini dilengkapi dengan sakelar 'Mode Berpikir', yang memungkinkan pengguna memilih secara fleksibel antara respons cepat dan penalaran mendalam untuk menyeimbangkan efisiensi dan efektivitas.

Kelebihan

• Kinerja canggih (state-of-the-art) pada 41 tolok ukur multimodal.

• Arsitektur MoE untuk kinerja unggul dengan biaya lebih rendah.

• 3D-RoPE untuk penalaran spasial 3D yang ditingkatkan.

Kekurangan

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

• Memerlukan pemahaman tentang arsitektur MoE untuk pengoptimalan.

Mengapa Kami Menyukainya

• Model ini menggabungkan penalaran multimodal mutakhir dengan mode berpikir yang fleksibel, mencapai kinerja yang memimpin tolok ukur sambil memproses berbagai konten visual dari Image hingga Video dan dokumen panjang.

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 Pembelajaran Penguatan dengan Sampling Kurikulum (RLCS) untuk secara signifikan meningkatkan kemampuannya dalam tugas-tugas kompleks.

GLM-4.1V-9B-Thinking: Juara Penalaran Multimodal yang Efisien

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 Pembelajaran Penguatan dengan Sampling Kurikulum (RLCS) untuk secara signifikan meningkatkan kemampuannya dalam tugas-tugas kompleks. Sebagai model dengan parameter 9B, model ini mencapai kinerja canggih 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 yang berbeda. Model ini unggul dalam berbagai tugas, termasuk penyelesaian masalah STEM, pemahaman video, dan pemahaman dokumen panjang, serta dapat menangani Image dengan resolusi hingga 4K dan rasio aspek arbitrer.

Kelebihan

• Mengungguli model 72B yang jauh lebih besar pada 18 tolok ukur.

• Parameter 9B yang efisien untuk penerapan yang hemat biaya.

• Menangani Image resolusi 4K dengan rasio aspek arbitrer.

Kekurangan

• Jumlah parameter lebih kecil daripada model unggulan.

• Mungkin memerlukan penyetelan halus untuk domain khusus.

Mengapa Kami Menyukainya

• Model ini memberikan kinerja tingkat unggulan dengan sebagian kecil dari ukuran dan biaya, berkinerja jauh melampaui kelasnya dengan paradigma berpikir inovatif dan pengoptimalan pembelajaran penguatan.

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, grafik, dan tata letak dalam Image. Model ini bertindak sebagai agen visual yang dapat menalar dan mengarahkan alat secara dinamis, mampu menggunakan komputer dan ponsel.

Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Pembangkit Tenaga 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, grafik, dan tata letak dalam Image. Model ini bertindak sebagai agen visual yang dapat menalar dan mengarahkan alat secara dinamis, mampu menggunakan komputer dan ponsel. Selain itu, model ini dapat melokalisasi objek dalam Image 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.

Kelebihan

• Bertindak sebagai agen visual untuk kontrol komputer dan ponsel.

• Sangat baik dalam menganalisis bagan, tata letak, dan dokumen.

• Menghasilkan Output terstruktur untuk faktur dan tabel.

Kekurangan

• Jumlah parameter kelas menengah dibandingkan dengan model yang lebih besar.

• Struktur harga Input dan Output yang setara.

Mengapa Kami Menyukainya

• Ini adalah agen visual sejati yang dapat mengontrol komputer dan ponsel sambil unggul dalam analisis dokumen dan ekstraksi data terstruktur, menjadikannya sempurna untuk otomatisasi dan aplikasi perusahaan.

Perbandingan Model AI Multimodal

Dalam tabel ini, kami membandingkan model-model AI multimodal terkemuka di tahun 2026, masing-masing dengan kekuatan unik. Untuk kinerja canggih di berbagai tugas visual, GLM-4.5V menyediakan kemampuan tingkat unggulan dengan efisiensi MoE. Untuk penalaran multimodal hemat biaya yang menyaingi model yang lebih besar, GLM-4.1V-9B-Thinking menawarkan nilai yang luar biasa. Untuk kemampuan agen visual dan pemahaman dokumen, Qwen2.5-VL-32B-Instruct sangat unggul. Tampilan berdampingan ini membantu Anda memilih alat yang tepat untuk kebutuhan AI multimodal spesifik Anda.

Nomor | Model | Pengembang | Subtipe | Harga (SiliconFlow) | Kekuatan Utama
1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | Vision-Language Model | $0.14/M input, $0.86/M output | Penalaran multimodal yang canggih
2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM / Zhipu AI | Vision-Language Model | $0.035/M input, $0.14/M output | Kinerja efisien yang menyaingi model 72B
3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen | Vision-Language Model | $0.27/M tokens | Agen visual dengan analisis dokumen

Pertanyaan yang Sering Diajukan

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

Tiga pilihan teratas kami untuk tahun 2026 adalah GLM-4.5V, GLM-4.1V-9B-Thinking, and Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Masing-masing model ini menonjol karena inovasi, kinerja, dan pendekatan unik mereka dalam memecahkan tantangan dalam penalaran multimodal, pemahaman visual, dan tugas bahasa-visi.

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 menghadirkan penyajian model berkinerja tinggi dan latensi rendah dengan harga bayar-sesuai-pemakaian yang terjangkau serta API kompatibel dengan OpenAI yang mulus. Layanan ini melampaui tolok ukur latensi hingga 13% dan menawarkan berbagai macam model bahasa-visi 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 yang terbaik di tahun 2026?

Model-model ini dipilih karena mereka mewakili garda depan AI multimodal. Mereka menunjukkan kemajuan signifikan dalam efisiensi (GLM-4.1V-9B-Thinking), kemampuan penalaran canggih (GLM-4.5V), dan fungsionalitas agen visual (Qwen2.5-VL-32B-Instruct), mendobrak batasan dari apa yang dapat dicapai dalam pemahaman bahasa-visi dan penalaran multimodal.

Model mana yang terbaik untuk penalaran multimodal dan pemahaman visual?

Analisis mendalam kami menunjukkan beberapa pemimpin untuk kebutuhan yang berbeda. GLM-4.5V adalah pilihan utama untuk kinerja canggih di 41 tolok ukur multimodal dengan mode berpikir fleksibel. Untuk penerapan yang sadar anggaran tetapi tetap membutuhkan kinerja tingkat unggulan, GLM-4.1V-9B-Thinking memberikan nilai luar biasa, mengungguli model dengan ukuran tiga kali lipatnya. Untuk kemampuan agen visual dan analisis dokumen, Qwen2.5-VL-32B-Instruct unggul dengan kemampuannya mengontrol komputer dan mengekstrak data terstruktur.