Полное руководство — лучшие открытые ИИ для Multimodal задач в 2026 году

Элизабет К.

Наше всеобъемлющее руководство по лучшим моделям искусственного интеллекта с открытым исходным кодом для Multimodal задач в 2026 году. Мы оценили передовые Vision-языковые модели, протестировали их производительность в различных бенчмарках и проанализировали их возможности в работе с Text, Image, Video и сложными задачами на рассуждение. От продвинутого Multimodal понимания до анализа документов и пространственного мышления — эти модели представляют собой вершину инноваций ИИ с открытым исходным кодом, позволяя разработчикам и исследователям создавать сложные приложения 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 свои выдающиеся Multimodal возможности, архитектурные инновации и проверенную эффективность в различных областях.

Что такое модели искусственного интеллекта с открытым исходным кодом для мультимодальных (Multimodal) задач?

Модели искусственного интеллекта с открытым исходным кодом для мультимодальных (Multimodal) задач — это передовые визуально-языковые модели, которые могут одновременно обрабатывать и понимать несколько типов ввода (Input), включая текст (Text), изображения (Image), видео (Video) и документы. Эти сложные модели сочетают обработку естественного языка с компьютерным зрением (Vision) для выполнения сложных рассуждений, анализа и генерации в различных модальностях. Они позволяют создавать приложения в диапазоне от распознавания документов и визуальных ответов на вопросы до 3D-пространственного мышления и интерактивных агентов искусственного интеллекта, демократизируя доступ к современным возможностям мультимодального (Multimodal) ИИ для исследователей, разработчиков и предприятий по всему миру.

GLM-4.5V

GLM-4.5V — это последнее поколение визуально-языковых моделей, выпущенное Zhipu AI и созданное на основе флагманской GLM-4.5-Air со 106 млрд параметров в общей сложности и 12 млрд активных параметров. Используя архитектуру Mixture-of-Experts (MoE), она достигает превосходной производительности при более низких затратах на инференс. Модель представляет собой трехмерное повернутое позиционное кодирование (3D-RoPE) для улучшенного 3D-пространственного мышления и оснащена переключателем «Режим мышления» для балансировки быстрых ответов с глубокими рассуждениями по изображениям (Image), видео (Video) и длинным документам.

GLM-4.5V: Современное мультимодальное (Multimodal) мышление

GLM-4.5V представляет собой вершину мультимодального (Multimodal) ИИ с открытым исходным кодом, предлагая 106 млрд параметров в общей сложности с 12 млрд активных параметров благодаря инновационной архитектуре MoE. Эта визуально-языковая модель последнего поколения превосходит другие в обработке разнообразного визуального контента, включая изображения (Image), видео (Video) и длинные документы, обеспечивая высочайшую производительность на 41 публичном мультимодальном (Multimodal) бенчмарке. Ее революционная технология 3D-RoPE значительно улучшает восприятие и мышление в трехмерных пространственных отношениях, в то время как гибкий «Режим мышления» позволяет пользователям находить баланс между скоростью и глубиной анализа.

Плюсы

Высочайшая производительность на 41 мультимодальном (Multimodal) бенчмарке.
Инновационная технология 3D-RoPE для превосходного 3D-пространственного мышления.
Архитектура MoE обеспечивает отличную эффективность в масштабе.

Минусы

Более высокие вычислительные требования из-за 106 млрд параметров.
Более сложное развертывание по сравнению с меньшими моделями.

Почему нам это нравится

Она устанавливает новые стандарты в мультимодальном (Multimodal) ИИ благодаря прорывному трехмерному пространственному мышлению и гибким режимам мышления для различных приложений.

GLM-4.1V-9B-Thinking

GLM-4.1V-9B-Thinking — это визуально-языковая модель с открытым исходным кодом, совместно выпущенная Zhipu AI и лабораторией KEG Университета Цинхуа. Построенная на базе GLM-4-9B-0414, она вводит «парадигму мышления» с обучением с подкреплением и учебным сэмплированием (RLCS). Несмотря на наличие всего 9 млрд параметров, она демонстрирует производительность, сопоставимую с гораздо более крупными моделями на 72 млрд параметров, преуспевая в решении задач STEM, понимании видео (Video) и анализе длинных документов с поддержкой разрешения изображения (Image) 4K.

GLM-4.1V-9B-Thinking: Компактный центр силы для сложных рассуждений

GLM-4.1V-9B-Thinking доказывает, что эффективность параметров не снижает производительность. Эта модель с 9 млрд параметров соперничает с гораздо более крупными альтернативами благодаря своей инновационной «парадигме мышления» и методологии обучения RLCS. Она отлично справляется с различными мультимодальными (Multimodal) задачами, включая решение задач STEM, понимание видео (Video) и длинных документов, поддерживая при этом изображения (Image) высокого разрешения 4K с произвольным соотношением сторон. Модель представляет собой прорыв в достижении передового мультимодального (Multimodal) мышления при минимальных вычислительных затратах.

Плюсы

Исключительная производительность, соперничающая с моделями на 72 млрд параметров.
Инновационная «парадигма мышления» расширяет возможности рассуждения.
Поддержка разрешения изображения (Image) 4K с произвольным соотношением сторон.

Минусы

Меньший размер модели может ограничивать выполнение некоторых сложных задач на рассуждение.
Меньшая длина контекста по сравнению с более крупными альтернативами.

Почему нам это нравится

Она доказывает, что продуманная архитектура и обучение могут обеспечить первоклассную мультимодальную (Multimodal) производительность в компактном, эффективном корпусе, идеально подходящем для развертывания в условиях ограниченных ресурсов.

Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Qwen2.5-VL-32B-Instruct — это мультимодальная (Multimodal) большая языковая модель от команды Qwen, превосходно анализирующая тексты (Text), диаграммы, значки, графику и макеты внутри изображений (Image). Она функционирует как визуальный агент, способный к рассуждению и управлению инструментами, поддерживая работу с компьютерами и телефонами. Модель точно локализует объекты и генерирует структурированные выводы (Output) для таких данных, как счета-фактуры и таблицы, с улучшенными математическими способностями благодаря обучению с подкреплением и выравниванию в соответствии с человеческими предпочтениями.

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

Qwen2.5-VL-32B-Instruct выделяется как комплексное мультимодальное (Multimodal) решение, разработанное для практического применения. Помимо стандартного распознавания объектов, она превосходно справляется с анализом документов, интерпретацией диаграмм и извлечением структурированных данных из сложного визуального контента. Ее возможности в качестве визуального агента позволяют использовать динамические инструменты и выполнять интерактивные вычислительные задачи, а улучшенное математическое мышление благодаря обучению с подкреплением делает ее идеальной для аналитических рабочих процессов. С длиной контекста 131 КБ и ответами, согласованными с предпочтениями человека, она устраняет разрыв между возможностями ИИ и практической полезностью.

Плюсы

Отличный анализ документов и извлечение структурированных данных.
Возможности визуального агента для интерактивных вычислительных задач.
Длина контекста 131 КБ для обработки длинных документов.

Минусы

Среднее количество параметров может накладывать ограничения на выполнение некоторых специализированных задач.
Более высокая стоимость по сравнению с меньшими эффективными моделями.

Почему нам это нравится

Она превосходно работает в качестве практичного визуального агента, который легко справляется с анализом документов, извлечением структурированных данных и интерактивными вычислительными задачами, выдавая ответы, согласованные с предпочтениями человека.

Сравнение моделей мультимодального (Multimodal) ИИ

В этом всестороннем сравнении мы анализируем ведущие модели мультимодального (Multimodal) ИИ с открытым исходным кодом 2026 года, каждая из которых оптимизирована для различных аспектов визуально-языковых задач. GLM-4.5V предлагает высочайшую производительность с инновационным трехмерным мышлением, GLM-4.1V-9B-Thinking обеспечивает исключительную эффективность без ущерба для возможностей, а Qwen2.5-VL-32B-Instruct преуспевает в практических приложениях и анализе документов. Это наглядное сравнение поможет вам выбрать оптимальную модель под ваши конкретные требования к мультимодальному (Multimodal) ИИ.

Часто задаваемые вопросы

Какие модели мультимодального (Multimodal) 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 модель превосходит другие в различных аспектах мультимодального (Multimodal) ИИ: GLM-4.5V — за высочайшую производительность и 3D-мышление, GLM-4.1V-9B-Thinking — за эффективность и компактное превосходство, а Qwen2.5-VL-32B-Instruct — за практические возможности визуального агента.

Какие критерии мы использовали при ранжировании этих моделей мультимодального (Multimodal) ИИ?

Мы оценивали каждую модель на основе производительности в 41 публичном мультимодальном (Multimodal) бенчмарке, архитектурных инноваций (таких как MoE и 3D-RoPE), способностей к мышлению в текстовых (Text) и визуальных задачах, эффективности и использования параметров, длины контекста для обработки длинных документов, а также практической применимости в реальных мультимодальных (Multimodal) приложениях.

Почему мы выбрали именно эти модели как лучшие для мультимодальных (Multimodal) задач в 2026 году?

Эти модели были выбраны потому, что они представляют собой прорыв в области мультимодального (Multimodal) ИИ. GLM-4.5V представляет революционное 3D-пространственное мышление, GLM-4.1V-9B-Thinking доказывает, что эффективность может соответствовать более крупным моделям благодаря инновационному обучению, а Qwen2.5-VL-32B-Instruct преуспевает в практическом анализе документов и задачах визуальных агентов, совместно развивая область мультимодального (Multimodal) ИИ с открытым исходным кодом.

Какие модели лучше всего подходят для конкретных мультимодальных (Multimodal) приложений?

Для передовых исследований и 3D-пространственных задач оптимальным выбором является GLM-4.5V. Для ресурсоэффективных развертываний, требующих сильного мышления, идеально подходит GLM-4.1V-9B-Thinking. Для бизнес-приложений, связанных с анализом документов, интерпретацией диаграмм и извлечением структурированных данных, Qwen2.5-VL-32B-Instruct обеспечивает наилучшую практическую производительность.

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

Полное руководство — самые быстрые мультимодальные модели с открытым исходным кодом в 2026 году ›

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?