アルティメットガイド - 2026年におけるChatおよびVisionモデル向けの最高のMultimodal AI

エリザベス・C

2026年におけるChatおよびVisionモデル向けの最適なMultimodal AIに関する決定版ガイドです。業界関係者との提携、主要ベンチマークでのパフォーマンス検証、アーキテクチャの分析を通じて、Vision言語モデルにおける最高峰を明らかにしました。高度な推論機能や視覚的理解から、Chatの最適化、ドキュメント処理に至るまで、これらのモデルは革新性、アクセシビリティ、そして実世界におけるMultimodalアプリケーションにおいて優れており、開発者や企業がSiliconFlowのようなサービスを利用して次世代のAI搭載型ビジュアルChatソリューションを構築するのを支援します。2026年の推奨トップ3は、GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking、およびQwen2.5-VL-32B-Instructであり、それぞれ卓越したMultimodal機能、Chat能力、そしてVision言語理解の限界を押し広げる実力から選出されています。

Multimodal AI ChatとVisionモデルとは？

Multimodal AI chatおよびvisionモデルは、自然言語理解と高度な視覚処理機能を組み合わせた最先端のVision-Language Models（VLM）です。これらのモデルは、対話的なやり取りを行いながら、Image、Video、ドキュメント、チャート、その他の視覚的コンテンツを分析できます。Mixture-of-Experts（MoE）のようなディープラーニングアーキテクチャや高度な推論パラダイムを使用して、視覚情報を意味のある対話やインサイトに翻訳します。このテクノロジーにより、開発者は視覚的コンテンツを見て、理解し、議論できるアプリケーションを作成でき、ドキュメント分析から視覚支援、教育アプリケーションに至るまで、強力なmultimodal AIツールへのアクセスを民主化します。

GLM-4.5V

GLM-4.5Vは、Zhipu AIがリリースした最新世代のvision-language model（VLM）です。総パラメータ数106B、アクティブパラメータ数12Bを誇るフラグシップTextモデルGLM-4.5-Airをベースに構築されており、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを活用して、より低い推論コストで優れたパフォーマンスを実現しています。このモデルは、3D回転位置エンコーディング（3D-RoPE）などの革新的な技術を導入し、3D空間関係に対する知覚および推論能力を大幅に向上させており、柔軟な推論の深さを実現する「Thinking Mode」スイッチを備えています。

GLM-4.5V：最先端のMultimodal推論

GLM-4.5Vは、Zhipu AIがリリースした最新世代のvision-language model（VLM）です。このモデルは、総パラメータ数106B、アクティブパラメータ数12Bを誇るフラグシップTextモデルGLM-4.5-Airをベースに構築されており、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを活用して、より低い推論コストで優れたパフォーマンスを実現しています。技術的には、GLM-4.5Vは3D回転位置エンコーディング（3D-RoPE）などの革新的な技術を導入し、3D空間関係に対する知覚および推論能力を大幅に向上させています。このモデルは、Image、Video、長文ドキュメントなどの多様な視覚的コンテンツを処理することができ、41の公開multimodalベンチマークにおいて、同規模のオープンソースモデルの中で最先端のパフォーマンスを達成しています。

メリット

41のmultimodalベンチマークにおける最先端のパフォーマンス。
総パラメータ106B、アクティブパラメータ12Bの効率的なMoEアーキテクチャ。
3D-RoPEエンコーディングによる高度な3D空間推論。

デメリット

小型モデルと比較してOutput価格が高い。
最適なパフォーマンスを得るために、より多くの計算リソースを必要とする場合がある。

GLM-4.1V-9B-Thinking

GLM-4.1V-9B-Thinking：高度な推論を備えたコンパクトで強力なモデル

GLM-4.1V-9B-Thinkingは、Zhipu AIと清華大学のKEGラボが共同でリリースしたオープンソースのVision-Language Model（VLM）であり、汎用的なmultimodal推論を進化させるために設計されています。GLM-4-9B-0414基盤モデルをベースに構築されており、「思考パラダイム」を導入し、カリキュラムサンプリングを用いた強化学習（RLCS）を活用することで、複雑なタスクにおける能力を大幅に向上させています。9Bパラメータモデルとして、同等サイズのモデルの中で最先端のパフォーマンスを達成しており、18の異なるベンチマークにおいて、はるかに大規模な72BパラメータのQwen-2.5-VL-72Bに匹敵するか、それを上回るパフォーマンスを発揮します。このモデルは、STEMの問題解決、Video理解、長文ドキュメント理解に優れており、最大4Kの解像度と任意のアスペクト比のImageを処理できます。

メリット

わずか9Bパラメータで、卓越したパフォーマンス対サイズ比を実現。
RLCSトレーニングによる高度な「思考パラダイム」。
任意のアスペクト比を持つ4K解像度のImageを処理可能。

デメリット

パラメータ数が少ないため、一部のシナリオで複雑な推論が制限される場合がある。
オープンソースであるため、より多くの技術的なセットアップの専門知識が必要になる場合がある。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Qwen2.5-VL-32B-Instructは、QwenチームがリリースしたQwen2.5-VLシリーズの一翼を担うmultimodal大規模言語モデルです。このモデルは、Image内のText、チャート、アイコン、グラフィックス、レイアウトの分析において非常に優れています。推論を行い、動的にツールを指示できるビジュアルエージェントとして機能し、PCやスマートフォンの操作が可能で、正確なオブジェクト位置特定や、請求書や表などのデータの構造化されたOutput生成が可能です。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct：ツール統合を備えた高度なビジュアルエージェント

Qwen2.5-VL-32B-Instructは、QwenチームがリリースしたQwen2.5-VLシリーズの一翼を担うmultimodal大規模言語モデルです。このモデルは、一般的なオブジェクトの認識に長けているだけでなく、Image内のText、チャート、アイコン、グラフィックス、レイアウトの分析においても非常に高い能力を持っています。推論を行い、動的にツールを指示できるビジュアルエージェントとして機能し、PCやスマートフォンの操作が可能です。さらに、モデルはImage内のオブジェクトを正確に位置特定し、請求書や表などのデータの構造化されたOutputを生成できます。前身のQwen2-VLと比較して、このバージョンは強化学習を通じて数学や問題解決能力が強化されており、応答スタイルは人間の好みに合うよう調整されています。

メリット

PCやスマートフォンの操作における優れたビジュアルエージェント機能。
高度なオブジェクト位置特定と構造化データの抽出。
長文ドキュメント処理のための広範な131Kコンテキスト長。

デメリット

32Bパラメータによる高い計算要件。
InputとOutputの価格が同一であるため、広範な使用ではコストが高くなる可能性がある。

Multimodal AIモデルの比較

この表では、それぞれ独自の強みを持つ、2026年を代表するChatおよびVision向けの主要なmultimodal AIモデルを比較します。最先端のパフォーマンスを求める場合、GLM-4.5Vは効率的なMoEアーキテクチャにより、極めて高度な機能を提供します。コンパクトな効率性を求める場合、GLM-4.1V-9B-Thinkingは小さなパッケージで驚異的な推論を提供し、Qwen2.5-VL-32B-Instructは高度なツール統合を備えたビジュアルエージェントとして優れています。この比較表示は、特定のChatおよびVisionアプリケーションに最適なmultimodalモデルを選択するのに役立ちます。

よくある質問

トップ3の選択肢に選ばれたのはどのmultimodal AIモデルですか？

2026年のトップ3の選択肢は、GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking、およびQwen2.5-VL-32B-Instructです。これらのvision-languageモデルは、イノベーション、パフォーマンス、そしてmultimodal chatやvision理解アプリケーションにおける課題解決への独自のアプローチにおいて、それぞれ際立っていました。

これらのmultimodal AIモデルをランク付けする際、どのような基準を使用しましたか？

私たちはいくつかの重要な要素に基づいて各モデルを評価しました：multimodalベンチマークでのパフォーマンス、アーキテクチャの革新性（MoEや思考パラダイムなど）、Chatおよび会話機能、視覚理解の品質、推論能力、コンテキスト長、SiliconFlowでの価格効率、そしてvision-languageタスクへの実用的な適用性です。

なぜこれらのモデルを2026年におけるChatおよびVision向けのベストmultimodal AIとして選んだのですか？

これらのモデルは、multimodal AIの最先端を代表しているため選定されました。vision-language理解（GLM-4.5V）、コンパクトなモデルにおける効率的な推論（GLM-4.1V-9B-Thinking）、および実用的なビジュアルエージェント機能（Qwen2.5-VL-32B-Instruct）において大幅な進歩を示しており、multimodal chatおよびvisionアプリケーションで達成可能な限界を押し広げています。

異なるmultimodal chatおよびvisionのユースケースに最適なモデルはどれですか？

私たちの詳細な分析によると、用途ごとに異なるリーダーが存在します。柔軟な思考モードを備え、多様なmultimodalベンチマークにわたって最先端のパフォーマンスを求めるには、GLM-4.5Vが最適な選択肢です。コンパクトでコスト効率の高いモデルで高度な推論機能を必要とするユーザーには、GLM-4.1V-9B-Thinkingが最適です。Qwen2.5-VL-32B-Instructは、ビジュアルエージェント、ドキュメント分析、構造化データ抽出を必要とするアプリケーションに優れています。

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