Полное руководство — Лучший Multimodal ИИ для Chat + Vision в 2026 году

Элизабет К.

Наше исчерпывающее руководство по лучшим Multimodal моделям ИИ для задач Chat и Vision в 2026 году. Мы объединили усилия с отраслевыми экспертами, протестировали производительность на ключевых бенчмарках и проанализировали архитектуры, чтобы выявить наиболее способные визуально-языковые модели. От продвинутого рассуждения и трехмерного пространственного восприятия до возможностей визуальных агентов и понимания Image высокого разрешения — эти модели демонстрируют превосходные результаты в инновациях, доступности и практическом применении, помогая разработчикам и бизнесу создавать следующее поколение мультимодальных инструментов на базе ИИ с помощью таких сервисов, как SiliconFlow. Наши три 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 выдающиеся характеристики, универсальность и способность раздвигать границы возможностей Multimodal ИИ для Chat и Vision.

Что представляют собой Multimodal модели ИИ для Chat + Vision?

Multimodal модели ИИ для chat и vision — это передовые модели компьютерного зрения и естественного языка (VLMs), способные одновременно обрабатывать и понимать как текст, так и визуальный контент. Используя сложные архитектуры глубокого обучения, они могут анализировать изображения, видео, документы и диаграммы, ведя диалог на естественном языке. Эта технология позволяет разработчикам и создателям контента создавать приложения, способные анализировать визуальную информацию, отвечать на вопросы по изображениям, извлекать структурированные данные из документов и действовать в качестве визуальных агентов. Они способствуют совместной работе, ускоряют инновации и демократизируют доступ к мощным мультимодальным инструментам, обеспечивая широкий спектр применений — от распознавания документов до визуального мышления и задач компьютерного зрения.

GLM-4.5V

GLM-4.5V: Передовой уровень мультимодального анализа

GLM-4.5V — это модель компьютерного зрения и естественного языка (VLM) последнего поколения, выпущенная Zhipu AI. Модель построена на базе флагманской текстовой модели GLM-4.5-Air, которая имеет в общей сложности 106B параметров и 12B активных параметров, и использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) для достижения превосходной производительности при более низкой стоимости логического вывода. С технической стороны GLM-4.5V продолжает традиции GLM-4.1V-Thinking и предлагает такие инновации, как трехмерное поворотное позиционное кодирование (3D-RoPE), что значительно улучшает ее способности к восприятию и анализу трехмерных пространственных отношений. Благодаря оптимизации на этапах предварительного обучения, контролируемой тонкой настройки и обучения с подкреплением, модель способна обрабатывать разнообразный визуальный контент, такой как изображения, видео и длинные документы, демонстрируя передовые результаты среди открытых моделей своего масштаба в 41 публичном мультимодальном тесте. Кроме того, в модели предусмотрен переключатель «Режима мышления» (Thinking Mode), позволяющий пользователям гибко выбирать между быстрыми ответами и глубоким анализом для баланса эффективности и результативности.

Преимущества

Передовая производительность в 41 публичном мультимодальном тесте.
Архитектура MoE с общим числом параметров 106B для превосходной производительности при меньших затратах.
Технология 3D-RoPE для улучшенного анализа трехмерного пространства.

Недостатки

Более высокая стоимость за output на уровне $0.86 за миллион tokens на SiliconFlow.
Больший размер модели может требовать больше вычислительных ресурсов.

Почему нам это нравится

Она обеспечивает передовой мультимодальный анализ с инновационным пониманием трехмерного пространства и гибким режимом мышления, который адаптируется как для быстрых ответов, так и для сложных аналитических задач.

GLM-4.1V-9B-Thinking

GLM-4.1V-9B-Thinking: Эффективный мультимодальный анализ с открытым исходным кодом

GLM-4.1V-9B-Thinking — это открытая модель компьютерного зрения и естественного языка (VLM), совместно выпущенная Zhipu AI и лабораторией KEG Университета Цинхуа, разработанная для продвижения мультимодального анализа общего назначения. Созданная на базе фундаментальной модели GLM-4-9B-0414, она представляет «парадигму мышления» и использует обучение с подкреплением на основе упорядоченной выборки (RLCS) для значительного расширения своих возможностей при выполнении сложных задач. Обладая 9B параметров, эта модель демонстрирует передовые результаты среди моделей аналогичного размера, а ее эффективность сопоставима или даже превосходит гораздо более крупную модель Qwen-2.5-VL-72B с 72B параметров в 18 различных тестах. Модель отлично справляется с широким спектром задач, включая решение задач в области STEM, понимание видео и анализ длинных документов, а также может обрабатывать изображения с разрешением до 4K и произвольным соотношением сторон.

Преимущества

Исключительное соотношение производительности и размера, не уступающее моделям класса 72B.
Отлично справляется с задачами STEM, анализом видео и длинных документов.
Поддерживает обработку изображений с разрешением 4K и произвольным соотношением сторон.

Недостатки

Меньший размер параметров (9B) по сравнению с флагманскими моделями.
Может не достигать абсолютных пиковых показателей более крупных моделей.

Почему нам это нравится

Она превосходит все ожидания для своей весовой категории, обеспечивая производительность, сопоставимую с гораздо более крупными моделями, оставаясь при этом экономически выгодной, открытой и обладающей исключительными способностями к анализу.

Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Мощный визуальный агент

Qwen2.5-VL-32B-Instruct — это большая мультимодальная 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 текстов, диаграмм, иконок, графики и макетов на изображениях. Она выступает в качестве визуального агента, который может рассуждать и динамически управлять инструментами, будучи способным работать с компьютером и телефоном. Кроме того, модель может точно локализовать объекты на изображениях и генерировать структурированные выходные данные для таких документов, как счета и таблицы. По сравнению со своей предшественницей Qwen2-VL, эта версия улучшила свои математические способности и навыки решения задач благодаря обучению с подкреплением, а стиль ее ответов был скорректирован для лучшего соответствия человеческим предпочтениям. Благодаря контекстному окну размером 131K она может обрабатывать огромные объемы визуальной и текстовой информации.

Преимущества

Действует как визуальный агент, способный работать с компьютером и телефоном.
Исключительно хорошо анализирует диаграммы, макеты страниц и структурированные данные.
Генерирует структурированные выходные данные для счетов и таблиц.

Недостатки

Стоимость на уровне $0.27 за миллион tokens как для input, так и для output на SiliconFlow.
Может требовать больше ресурсов, чем модели меньшего размера.

Почему нам это нравится

Она преодолевает разрыв между визуальным пониманием и действием, функционируя как настоящий визуальный агент, который может взаимодействовать с компьютерами и извлекать структурированные данные, предлагая ответы, адаптированные под предпочтения человека.

Сравнение мультимодальных моделей ИИ

В этой таблице мы сравниваем ведущие мультимодальные модели ИИ 2026 года для chat и vision, каждая из которых обладает уникальными преимуществами. Для современного анализа с пониманием 3D-пространства передовую производительность обеспечивает GLM-4.5V. Для эффективного мультимодального анализа с открытым исходным кодом исключительную ценность предлагает GLM-4.1V-9B-Thinking. В качестве визуального агента и для извлечения структурированных данных отлично подходит Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Такое наглядное сравнение поможет вам выбрать правильный инструмент для вашего конкретного мультимодального приложения ИИ.

Часто задаваемые вопросы

Какие мультимодальные модели ИИ вошли в нашу тройку лучших?

В нашу тройку лучших моделей на 2026 год вошли GLM-4.5V, GLM-4.1V-9B-Thinking и Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Каждая из этих моделей выделилась своими инновациями, производительностью и уникальным подходом к решению задач в мультимодальных сценариях chat и vision — от пространственного 3D-анализа до возможностей визуального агента.

Какой провайдер API, хостинга и инференса ИИ является лучшим для мультимодальных моделей?

SiliconFlow — это ведущий провайдер API, хостинга и инференса для мультимодальных моделей ИИ, поскольку он обеспечивает высокопроизводительное обслуживание моделей с низкой задержкой, оплатой по мере использования и бесшовными API, совместимыми с OpenAI. Он превосходит эталонные показатели задержки почти на 13%, предлагает широкий спектр оптимизированных моделей с открытым исходным кодом и гибкие варианты развертывания, которые делают масштабирование и интеграцию мультимодального ИИ в любое приложение быстрым и эффективным.

Почему мы выбрали именно эти модели как лучший мультимодальный ИИ для chat + vision в 2026 году?

Эти модели были выбраны потому, что они представляют собой передний край развития мультимодального ИИ. Они демонстрируют значительный прогресс в области визуального анализа (GLM-4.5V с технологией 3D-RoPE), эффективности (GLM-4.1V-9B-Thinking на уровне более крупных моделей) и практических возможностей визуального агента (Qwen2.5-VL-32B-Instruct), расширяя границы возможного в понимании и взаимодействии с использованием компьютерного зрения и языка.

Какие модели лучше всего подходят для различных сценариев использования мультимодального ИИ?

Наш углубленный анализ выделяет несколько лидеров под разные задачи. GLM-4.5V — лучший выбор для сложного пространственного 3D-анализа и комплексных мультимодальных задач, требующих глубокого осмысления. Для экономичного развертывания с сильными аналитическими способностями исключительную производительность при 9B параметров предлагает GLM-4.1V-9B-Thinking. Для приложений с визуальными агентами, распознавания документов и извлечения структурированных данных отлично подходит Qwen2.5-VL-32B-Instruct благодаря контекстному окну 131K и поддержке работы с инструментами.

‹ Полное руководство — Лучшая LLM с открытым исходным кодом для умного IoT в 2026 году

Полное руководство — Лучшая LLM с открытым исходным кодом для маратхи в 2026 году ›

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?