Полное руководство — лучшие Multimodal модели ИИ для Chat и Vision в 2026 году

Элизабет К.

Наше исчерпывающее руководство по лучшим моделям мультимодального ИИ для чата и компьютерного зрения на 2026 год. Мы объединились с отраслевыми экспертами, протестировали производительность на ключевых бенчмарках и проанализировали архитектуры, чтобы выявить самые лучшие визуально-языковые модели. От передовых возможностей рассуждения и визуального понимания до оптимизации диалогов и обработки документов — эти модели превосходят другие в инновациях, доступности и реальных мультимодальных сценариях применения, помогая разработчикам и бизнесу создавать следующее поколение интеллектуальных решений для визуального чата с помощью таких сервисов, как SiliconFlow. Три наши главные рекомендации на 2026 год — это GLM-4.5V, GLM-4.1V-9B-Thinking и Qwen2.5-VL-32B-Instruct, каждая из которых выбрана за свои выдающиеся мультимодальные функции, возможности чата и способность расширять границы визуально-текстового понимания.

Что такое Multimodal ИИ-чат и Vision модели?

Multimodal ИИ-чат и vision модели — это передовые Vision-Language модели (VLM), сочетающие понимание естественного языка с возможностями сложной визуальной обработки. Эти модели могут анализировать изображения, видео, документы, диаграммы и другой визуальный контент в интерактивном диалоговом режиме. Используя архитектуры глубокого обучения, такие как смесь экспертов (MoE), и продвинутые парадигмы рассуждения, они преобразуют визуальную информацию в содержательный диалог и аналитические выводы. Эта технология позволяет разработчикам создавать приложения, которые могут видеть, понимать и обсуждать визуальный контент, демократизируя доступ к мощным инструментам Multimodal ИИ для любых задач — от анализа документов до визуальной помощи и образовательных приложений.

GLM-4.5V

GLM-4.5V — это новейшее поколение моделей класса Vision-Language (VLM), выпущенное Zhipu AI. Созданная на основе флагманской текстовой модели GLM-4.5-Air со 106 миллиардами параметров в общей сложности (12 миллиардов активных параметров), она использует архитектуру смеси экспертов (MoE) для достижения превосходной производительности при более низких затратах на инференс. Модель представляет такие инновации, как 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), что значительно расширяет ее возможности восприятия и рассуждения в отношении трехмерных пространственных связей, а также оснащена переключателем «Thinking Mode» для гибкой настройки глубины логических рассуждений.

GLM-4.5V: Передовое Multimodal рассуждение

GLM-4.5V — это новейшее поколение моделей класса Vision-Language (VLM), выпущенное Zhipu AI. Модель построена на основе флагманской текстовой модели GLM-4.5-Air, которая содержит 106 млрд параметров в общей сложности и 12 млрд активных параметров, и использует архитектуру смеси экспертов (MoE) для достижения превосходной производительности при более низких затратах на инференс. С технической стороны GLM-4.5V представляет такие инновации, как 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), значительно улучшающее ее восприятие и способность рассуждать о трехмерных пространственных отношениях. Модель способна обрабатывать разнообразный визуальный контент, включая Image, Video и длинные документы, демонстрируя лучшие результаты среди открытых моделей своего масштаба в 41 публичном мультимодальном бенчмарке.

Плюсы

Передовая производительность в 41 мультимодальном бенчмарке.
Эффективная архитектура MoE со 106 млрд параметров в общей сложности и 12 млрд активных параметров.
Продвинутое 3D пространственное рассуждение с кодированием 3D-RoPE.

Минусы

Более высокая стоимость Output по сравнению с моделями меньшего размера.
Может требовать больше вычислительных ресурсов для оптимальной работы.

За что мы её любим

Она сочетает в себе передовые Multimodal возможности с эффективной архитектурой MoE, обеспечивая высочайшую производительность в различных задачах визуального понимания с гибкими режимами рассуждения.

GLM-4.1V-9B-Thinking

GLM-4.1V-9B-Thinking: Компактный лидер с продвинутым рассуждением

GLM-4.1V-9B-Thinking — это открытая Vision-Language модель (VLM), выпущенная совместно Zhipu AI и лабораторией KEG Университета Цинхуа, разработанная для развития Multimodal рассуждений общего назначения. Построенная на базе базовой модели GLM-4-9B-0414, она внедряет «парадигму мышления» и использует обучение с подкреплением на основе обучения по учебной программе (RLCS) для значительного расширения своих возможностей в сложных задачах. Будучи моделью с 9 млрд параметров, она демонстрирует превосходную производительность среди моделей аналогичного размера, а ее результаты сопоставимы или даже превосходят гораздо более крупную модель Qwen-2.5-VL-72B с 72 млрд параметров в 18 различных бенчмарках. Модель отлично справляется с решением задач в области STEM, пониманием Video и длинных документов, обрабатывая Image с разрешением до 4K и произвольным соотношением сторон.

Плюсы

Исключительное соотношение производительности и размера всего при 9 млрд параметров.
Продвинутая «парадигма мышления» благодаря обучению RLCS.
Поддержка Image с разрешением 4K и произвольным соотношением сторон.

Минусы

Меньшее количество параметров может ограничивать сложное рассуждение в некоторых сценариях.
Открытый исходный код может потребовать больше технических навыков для настройки.

За что мы её любим

Она обеспечивает выдающуюся производительность Multimodal рассуждений в компактном формате 9B параметров, делая передовые возможности Vision-Language доступными без огромных вычислительных затрат.

Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Qwen2.5-VL-32B-Instruct — это Multimodal большая языковая модель, выпущенная командой Qwen в рамках серии Qwen2.5-VL. Эта модель отлично справляется с анализом Text, диаграмм, иконок, графики и макетов в Image. Она выступает в роли визуального агента, способного рассуждать и динамически управлять инструментами, использовать компьютер и телефон, а также осуществлять точную локализацию объектов и формировать структурированный Output данных для таких документов, как счета и таблицы.

Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Продвинутый визуальный агент с интеграцией инструментов

Qwen2.5-VL-32B-Instruct — это Multimodal большая языковая модель, выпущенная командой Qwen в рамках серии Qwen2.5-VL. Эта модель не только отлично распознает обычные объекты, но и обладает широкими возможностями для анализа Text, диаграмм, иконок, графики и разметки внутри Image. Она действует как визуальный агент, способный рассуждать и динамически использовать инструменты, включая возможность работы с компьютером и телефоном. Кроме того, модель способна точно локализовать объекты на Image и генерировать структурированный Output для таких данных, как счета и таблицы. По сравнению со своей предшественницей Qwen2-VL, в этой версии были улучшены математические способности и навыки решения задач с помощью обучения с подкреплением, а стиль ответов был скорректирован в соответствии с предпочтениями человека.

Плюсы

Исключительные возможности визуального агента для работы на ПК и смартфонах.
Продвинутая локализация объектов и извлечение структурированных данных.
Огромный контекст размером в 131K tokens для обработки длинных документов.

Минусы

Более высокие вычислительные требования с 32 млрд параметров.
Одинаковая стоимость Input и Output может оказаться высокой при активном использовании.

За что мы её любим

Она отлично проявляет себя в качестве визуального агента с развитыми возможностями интеграции инструментов, что делает её идеальной для практических приложений, требующих анализа документов, локализации объектов и извлечения структурированных данных.

Сравнение Multimodal ИИ-моделей

В этой таблице мы сравниваем ведущие Multimodal модели искусственного интеллекта 2026 года для Chat и Vision, каждая из которых обладает уникальными преимуществами. Для максимальной производительности GLM-4.5V предлагает передовые возможности благодаря эффективной архитектуре MoE. Для компактности и эффективности GLM-4.1V-9B-Thinking обеспечивает выдающееся рассуждение в меньшем масштабе, а Qwen2.5-VL-32B-Instruct превосходно справляется с ролью визуального агента со сложной интеграцией инструментов. Это наглядное сравнение поможет вам выбрать подходящую Multimodal модель для ваших конкретных задач в области Chat и Vision.

Часто задаваемые вопросы

Какие Multimodal модели искусственного интеллекта вошли в тройку лучших?

В тройку наших лучших моделей на 2026 год вошли GLM-4.5V, GLM-4.1V-9B-Thinking и Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Каждая из этих моделей класса Vision-Language выделилась благодаря инновациям, производительности и уникальному подходу к решению задач в области Multimodal Chat и понимания Vision.

Какие критерии мы использовали при оценке этих Multimodal ИИ-моделей?

Мы оценивали каждую модель на основе нескольких ключевых факторов: производительность в Multimodal бенчмарках, архитектурные инновации (такие как MoE и парадигмы мышления), возможности Chat и ведения диалога, качество зрительного понимания, логические способности, длина контекста, экономичность на SiliconFlow и применимость на практике для решения задач на стыке Vision и языка.

Почему мы выбрали именно эти модели в качестве лучшего Multimodal ИИ для Chat и Vision в 2026 году?

Эти модели были выбраны потому, что они находятся на переднем крае развития Multimodal ИИ. Они демонстрируют значительный прогресс в понимании связи Vision-Language (GLM-4.5V), эффективное рассуждение в компактном размере (GLM-4.1V-9B-Thinking) и практические возможности визуального агента (Qwen2.5-VL-32B-Instruct), раздвигая границы возможного в приложениях для Multimodal Chat и Vision.

Какие модели лучше всего подходят для различных сценариев использования Multimodal Chat и Vision?

Наш глубокий анализ выявил лидеров для разных потребностей. GLM-4.5V — лучший выбор для достижения максимальной производительности в различных Multimodal бенчмарках с гибкими режимами мышления. GLM-4.1V-9B-Thinking оптимально подойдет пользователям, которым необходимы развитые логические способности в компактной и экономичной модели. Qwen2.5-VL-32B-Instruct превосходно подходит для задач, требующих визуальных агентов, анализа документов и извлечения структурированных данных.

‹ Полное руководство — Лучшие Multimodal модели для творческих задач в 2026 году

Полное руководство — лучшие Multimodal модели для анализа документов в 2026 году ›

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?