アルティメットガイド - 2026年におけるChat + Visionに最適なベストMultimodal AI
エリザベス・C
2026年におけるChatおよびVisionタスク向けの最適なMultimodal AIモデルに関する決定版ガイド。私たちは業界関係者と提携し、主要なベンチマークでのパフォーマンスをテストし、アーキテクチャを分析して、現在利用可能な最も有能なVision-Languageモデルを明らかにしました。高度な推論や3D空間認識から、ビジュアルエージェント機能、高解像度Image理解に至るまで、これらのモデルはイノベーション、アクセシビリティ、そして実世界での応用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Multimodalツールを構築するのを支援します。2026年のトップ3推奨モデルは、GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking、およびQwen2.5-VL-32B-Instructです。それぞれが優れた機能、汎用性、そしてChatおよびVision向けのMultimodal AIの限界を押し広げる能力を基準に選ばれています。
Chat + VisionのためのMultimodal AIモデルとは？
ChatとVisionのためのMultimodal AIモデルは、Textと視覚的コンテンツの両方を同時に処理および理解できる、高度なVision-Language Models（VLM）です。洗練されたディープラーニングアーキテクチャを使用して、画像、Video、文書、グラフを分析しながら、自然言語での会話を行うことができます。この技術により、開発者やクリエイターは、視覚情報を推論し、Imageに関する質問に答え、文書から構造化データを抽出し、ビジュアルエージェントとして機能するアプリケーションを構築できます。これらはコラボレーションを促進し、イノベーションを加速させ、強力なMultimodalツールへのアクセスを民主化し、文書理解から視覚的推論、コンピュータビジョンタスクに至るまで、幅広いアプリケーションを可能にします。
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。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を誇るフラッグシップTextモデル「GLM-4.5-Air」をベースに構築されており、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを利用して、より低い推論コストで優れた性能を実現しています。技術的には、GLM-4.5Vは3D Rotated Positional Encoding（3D-RoPE）などの革新的な技術を導入しており、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。
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を誇るフラッグシップTextモデル「GLM-4.5-Air」をベースに構築されており、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを利用して、より低い推論コストで優れた性能を実現しています。技術的には、GLM-4.5VはGLM-4.1V-Thinkingの系譜を継承し、3D Rotated Positional Encoding（3D-RoPE）などの革新的な技術を導入することで、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。事前学習、教師あり微調整、強化学習の各フェーズにわたる最適化により、このモデルはImage、Video、長文文書などの多様な視覚コンテンツを処理することができ、その規模のオープンソースモデルの中で、41の公開Multimodalベンチマークで最先端の性能を達成しています。さらに、このモデルには「思考モード」スイッチが搭載されており、ユーザーは迅速な応答と深い推論を柔軟に選択して、効率性と効果のバランスを取ることができます。
メリット
41の公開Multimodalベンチマークにおいて最先端の性能を発揮。
低コストで優れた性能を実現する、総パラメータ数106BのMoEアーキテクチャ。
3D空間推論を強化する3D-RoPE技術。
デメリット
SiliconFlow上でのOutput価格が1M tokensあたり$0.86と高め。
モデルサイズが大きいため、より多くの計算リソースが必要になる場合があります。
推奨する理由
革新的な3D空間理解と、迅速な応答と複雑な推論タスクの両方に適応する柔軟な思考モードにより、最先端のMultimodal推論を提供します。
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinkingは、汎用的なMultimodal推論の進化を目指し、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）です。GLM-4-9B-0414基盤モデルをベースに構築され、「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。
GLM-4.1V-9B-Thinking：効率的なオープンソース推論
GLM-4.1V-9B-Thinkingは、汎用的なMultimodal推論の進化を目指し、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）です。GLM-4-9B-0414基盤モデルをベースに構築され、「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パラメータのモデルとして、同等サイズのモデルの中で最先端の性能を達成しており、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、あるいはそれを凌駕するパフォーマンスを示しています。このモデルは、STEM問題の解決、Video理解、長文文書の理解など、多様なタスクに優れており、最大4K解像度および任意の縦横比のImageを処理できます。
メリット
72Bモデルに匹敵する、極めて優れた性能対サイズ比。
STEM問題、Video理解、長文文書の処理において卓越した能力を発揮。
任意の縦横比を持つ4K解像度のImageに対応。
デメリット
フラッグシップモデルと比較して、9Bという小さめのパラメータサイズ。
大規模モデルの絶対的な最高性能には及ばない場合があります。
推奨する理由
そのクラスを遥かに超える実力を持ち、優れた推論能力を備えながらコスト効率が高く、オープンソースであり、はるかに大きなモデルに匹敵するパフォーマンスを提供します。
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シリーズの一部であるMultimodal大規模言語モデルです。このモデルは、一般的な物体の認識に優れているだけでなく、Image内のText、チャート、アイコン、グラフィックス、レイアウトを高度に分析する能力を持っています。推論し、ツールを動的に指示することができるビジュアルエージェントとして機能し、コンピュータやスマートフォンの操作が可能です。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：強力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シリーズの一部であるMultimodal大規模言語モデルです。このモデルは、一般的な物体の認識に優れているだけでなく、Image内のText、チャート、アイコン、グラフィックス、レイアウトを高度に分析する能力を持っています。推論し、ツールを動的に指示することができるビジュアルエージェントとして機能し、コンピュータやスマートフォンの操作が可能です。さらに、このモデルはImage内のオブジェクトを正確に特定し、請求書や表などのデータに対して構造化されたOutputを生成することができます。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および問題解決能力が向上しており、応答スタイルも人間の好みに合うよう調整されています。131Kのコンテキスト長により、広範な視覚情報およびテキスト情報を処理できます。
メリット
コンピュータやスマートフォンの操作が可能なビジュアルエージェントとして機能。
チャート、レイアウト、構造化データの分析において卓越した能力を発揮。
請求書や表に対する構造化されたOutputの生成。
デメリット
SiliconFlowでの価格が、InputおよびOutputの両方で1M tokensあたり$0.27。
小型のモデルに比べて多くのリソースが必要となる場合があります。
推奨する理由
視覚的理解と行動の間のギャップを埋め、コンピュータと対話し、人間に調和した応答で構造化データを抽出できる真のビジュアルエージェントとして機能します。
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とVision向けの主要なMultimodal AIモデルを比較します。3D空間理解を備えた最先端の推論には、GLM-4.5Vが最先端のパフォーマンスを提供します。効率的なオープンソースのMultimodal推論には、GLM-4.1V-9B-Thinkingが並外れた価値を提供します。ビジュアルエージェント機能と構造化データ抽出には、Qwen2.5-VL-32B-Instructが優れています。この並行比較は、特定のMultimodal AIアプリケーションに適したツールを選択するのに役立ちます。
番号 | モデル | 開発元 | サブタイプ | 価格 (SiliconFlow) | 主な強み
1 | GLM-4.5V | zai | Chat + Vision | 1M tokensあたり Input $0.14 / Output $0.86 | 最先端の3D空間推論
2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Chat + Vision | 1M tokensあたり Input $0.035 / Output $0.14 | 72Bモデルに匹敵する効率的な推論
3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Chat + Vision | 1M tokensあたり $0.27 | 構造化データ抽出を備えたビジュアルエージェント
よくある質問
トップ3に選ばれたMultimodal AIモデルはどれですか？
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。これらのモデルはそれぞれ、3D空間推論からビジュアルエージェント機能に至るまで、MultimodalなChatおよびVisionタスクにおける課題解決への革新性、性能、独自のアプローチにおいて傑出しています。
Multimodal AIモデルに最適なAI推論、ホスティング、APIプロバイダーはどこですか？
SiliconFlowは、従量課金制の手頃な価格とシームレスなOpenAI互換APIを備え、高性能で低遅延のモデルサービングを提供するため、Multimodal AIモデルのトップAI推論、ホスティング、およびAPIプロバイダーです。遅延ベンチマークを最大13%上回り、最適化された幅広いオープンソースモデルと柔軟なデプロイオプションを提供することで、あらゆるアプリケーションへのMultimodal AIのスケーリングと統合を迅速かつ効率的にします。
なぜこれらのモデルを2026年のChat + Visionに最適な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出されました。視覚的推論（3D-RoPEを備えたGLM-4.5V）、効率性（大規模モデルに匹敵する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）における大きな進歩を示しており、Vision-Languageの理解と相互作用において達成可能な限界を押し広げています。
さまざまなMultimodal AIのユースケースに最適なモデルはどれですか？
当社の詳細な分析により、さまざまなニーズに応える複数のリーダーが明らかになりました。高度な3D空間推論や、深い思考を必要とする複雑なMultimodalタスクには、GLM-4.5Vが最適な選択肢です。強力な推論能力を備えたコスト効率の高い展開には、GLM-4.1V-9B-Thinkingが9Bパラメータで優れたパフォーマンスを提供します。ビジュアルエージェントアプリケーション、文書理解、および構造化データの抽出には、131Kのコンテキスト長とツール利用機能を備えたQwen2.5-VL-32B-Instructが優れています。
