究極ガイド - クリエイティブタスクに最適なMultimodalモデル（2026年版）

エリザベス・C

2026年におけるクリエイティブなタスクに最適なマルチモーダル（Multimodal）モデル決定版ガイド。私たちは業界のインサイダーと提携し、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、最も革新的なビジョン（Vision）言語モデルを明らかにしました。最先端の視覚的推論やクリエイティブなコンテンツ分析から、画期的なマルチモーダル（Multimodal）理解にいたるまで、これらのモデルはイノベーション、アクセシビリティ、そして実世界のクリエイティブな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搭載クリエイティブツール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です。これらはそれぞれ、卓越したクリエイティブ能力、汎用性、そしてクリエイティブなタスク向けマルチモーダル（Multimodal）AIの限界を押し広げる能力を評価されて選出されました。

クリエイティブなタスクのための Multimodal モデルとは？

クリエイティブなタスクのための Multimodal モデルとは、テキストと視覚的な理解を組み合わせてクリエイティブなワークフローを強化する、特化した Vision-Language モデル（VLM）です。これらのモデルは、Image、Video、文書を分析しながら、クリエイティブな洞察を生成し、ビジュアルストーリーテリングを促進し、芸術的なプロセスをサポートします。Mixture-of-Experts のような高度なアーキテクチャや革新的な推論パラダイムを使用して、視覚的コンセプトと Text コンセプトの間をシームレスに翻訳します。このテクノロジーにより、クリエイター、デザイナー、開発者は、視覚的コンテンツ分析から、高度な AI 駆動型クリエイティブ支援へのアクセスを民主化するインタラクティブなクリエイティブツールまで、洗練されたクリエイティブアプリケーションを構築できるようになります。

GLM-4.5V

GLM-4.5V は、Zhipu AI がリリースした最新世代の Vision-Language モデルで、Mixture-of-Experts アーキテクチャを使用し、総パラメータ数 106B、アクティブパラメータ数 12B を特徴としています。3D 空間推論を強化する「3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE)」を導入し、Image、Video、長文ドキュメントを含む多様な視覚コンテンツを処理できます。このモデルは、41 の公開 Multimodal ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、柔軟な回答生成のための「Thinking Mode（思考モード）」を備えています。

GLM-4.5V: 高度なクリエイティブ Vision-Language 処理

GLM-4.5V は、Zhipu AI がリリースした最新世代の Vision-Language モデルで、Mixture-of-Experts アーキテクチャを使用し、総パラメータ数 106B、アクティブパラメータ数 12B を特徴としています。空間デザインやビジュアル構成を伴うクリエイティブなタスクに不可欠な、3D 空間関係の認識と推論を強化する革新的な「3D RotatedPositional Encoding (3D-RoPE)」を導入しています。このモデルは、Image、Video、長文ドキュメントを含む多様な視覚コンテンツを処理でき、41 の公開 Multimodal ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成しています。その「Thinking Mode」スイッチにより、ユーザーは迅速なクリエイティブ回答と、深いクリエイティブ推論のどちらかを選択できます。

メリット

41 の Multimodal ベンチマークで最先端のパフォーマンスを発揮。
空間的なクリエイティブ推論を強化する革新的な 3D-RoPE。
クリエイティブなワークフローの最適化のための柔軟な「Thinking Mode」。

デメリット

最適なパフォーマンスを得るには、より高い計算要件が必要。
SiliconFlow での価格は 100 万 Output tokens あたり $0.86 とプレミアム価格。

GLM-4.1V-9B-Thinking

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 モデルです。カリキュラムサンプリングを用いた強化学習（RLCS）による「思考パラダイム」を導入し、クリエイティブな推論を強化しています。9B パラメータのモデルでありながら、はるかに大きなモデルに匹敵するパフォーマンスを達成し、クリエイティブなタスクや Video 理解に優れ、任意の比率の 4K 解像度 Image を処理できます。

GLM-4.1V-9B-Thinking: 規模に応じた効率的なクリエイティブ推論

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 モデルで、特にクリエイティブな Multimodal 推論を前進させるために設計されています。GLM-4-9B-0414 ファウンデーションをベースに構築され、カリキュラムサンプリングを用いた強化学習（RLCS）を使用した革新的な「思考パラダイム」を導入し、クリエイティブな問題解決能力を強化しています。9B パラメータでありながら、18 のベンチマークにおいて、はるかに大規模な 72B パラメータモデルに匹敵するパフォーマンスを達成しています。このモデルは、クリエイティブな STEM アプリケーション、クリエイティブプロジェクト向けの Video 理解、および長文ドキュメント分析に優れており、任意の比率の 4K 解像度 Image を処理できるため、クリエイティブなワークフローに最適です。

メリット

コンパクトな 9B パラメータサイズでありながら、優れたパフォーマンスを発揮。
クリエイティブな推論のための革新的な「思考パラダイム」。
任意の比率の 4K 解像度 Image を処理可能。

デメリット

パラメータ数が少ないため、一部の高度なクリエイティブタスクが制限される場合がある。
比較的新しいモデルであり、実世界での広範なクリエイティブテストが少ない。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Qwen2.5-VL-32B-Instruct は、Qwen チームによる強力な Multimodal モデルで、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優れています。クリエイティブな推論やツールの指示が可能な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機能も備えています。このモデルは、オブジェクトを正確に特定し、構造化されたクリエイティブな Output を生成するとともに、強化学習を通じて数学的およびクリエイティブな問題解決能力を向上させています。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct: 優れたクリエイティブビジュアルエージェント

Qwen2.5-VL-32B-Instruct は、Qwen チームによる洗練された Multimodal モデルで、クリエイティブなビジュアル分析と生成のために専門的に設計されています。一般的なオブジェクトの認識にとどまらず、クリエイティブなデザインのワークフローに不可欠な、Image 内の Text、チャート、アイコン、グラフィックス、およびレイアウトの分析に優れています。クリエイティブな推論と動的なツールの指示が可能なインテリジェントなビジュアルエージェントとして機能し、クリエイティブな自動化のための実用的なコンピュータおよびスマートフォンの操作機能を備えています。このモデルは、Image 内のクリエイティブな要素を正確に特定し、デザインレイアウトやビジュアル構成などのクリエイティブプロジェクト向けに構造化された Output を生成します。強化学習を通じて強化され、クリエイティブプロフェッショナルの好みに合わせた回答スタイルで、優れたクリエイティブ問題解決を提供します。

メリット

クリエイティブなデザイン要素に対する卓越したビジュアル分析。
クリエイティブな自動化のためのインテリジェントなビジュアルエージェントとして機能。
クリエイティブな構図のための正確なオブジェクト特定。

デメリット

SiliconFlow での価格は 100 万 tokens あたり $0.27 と中位層の価格設定。
最適なクリエイティブ Output を得るには、特定のプロンプトが必要になる場合がある。

クリエイティブな Multimodal モデルの比較

この表では、2026年のクリエイティブなタスク向け主要 Multimodal モデルを比較しており、それぞれが独自のクリエイティブな強みを持っています。GLM-4.5V は、複雑なクリエイティブプロジェクトに対して最も高度な空間推論を提供します。GLM-4.1V-9B-Thinking は、手頃な価格で効率的なクリエイティブ推論を提供し、Qwen2.5-VL-32B-Instruct はビジュアルデザイン分析とクリエイティブ自動化に優れています。この並列比較により、特定の芸術的またはデザインの目標に適したクリエイティブ AI ツールを選択できます。

よくある質問

クリエイティブなタスク向けのトップ 3 に選ばれた Multimodal AI モデルはどれですか？

2026年のクリエイティブタスク向けのトップ 3 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、革新性、クリエイティブなパフォーマンス、そして Multimodal なクリエイティブワークフローやビジュアル理解における課題解決への独自のアプローチで際立っていました。

これらのクリエイティブ 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、Multimodal なクリエイティブ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（3D-RoPE や思考パラダイムなど）、クリエイティブプロフェッショナルにとってのアクセシビリティ、ビジュアル分析とクリエイティブな Output の質、空間推論能力、そしてデザイン、Video 分析、ビジュアル構成を含むクリエイティブなワークフローにおける実用的なアプリケーションなど、いくつかの重要な要因に基づいて各モデルを評価しました。

なぜこれらのモデルを 2026 年のクリエイティブタスクに最適として選んだのですか？

これらのモデルは、クリエイティブな Multimodal AI の最先端を代表しているため選出されました。これらは、クリエイティブな推論（GLM-4.1V-9B-Thinking）、高度な空間理解（GLM-4.5V）、および実用的なクリエイティブ自動化（Qwen2.5-VL-32B-Instruct）において大幅な進歩を示しており、AI 駆動型のクリエイティブワークフローで達成できる限界を押し広げています。

さまざまなクリエイティブなユースケースに最適なモデルはどれですか？

私たちの分析では、さまざまなクリエイティブニーズに応じて異なるリーダーが示されています。GLM-4.5V は、高度な空間推論を必要とする複雑な 3D クリエイティブプロジェクトに理想的です。GLM-4.1V-9B-Thinking は、その思考パラダイムと 4K 画像サポートにより、効率的なクリエイティブワークフローに優れています。Qwen2.5-VL-32B-Instruct は、そのビジュアルエージェント機能により、デザイン分析、ビジュアル自動化、およびクリエイティブなレイアウト作業に最適です。

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