Полное руководство — лучшие открытые Multimodal модели в 2026 году

Элизабет К.

Наше исчерпывающее руководство по лучшим открытым Multimodal моделям 2026 года. Мы объединились с отраслевыми экспертами, протестировали производительность на ключевых бенчмарках и проанализировали архитектуры, чтобы выявить самое лучшее в области Vision-языкового ИИ. От передовых Multimodal рассуждений и понимания документов до революционных визуальных агентов и 3D-пространственного восприятия — эти модели превосходны в инновациях, доступности и практическом применении, помогая разработчикам и бизнесу создавать следующее поколение инструментов на базе Multimodal 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 характеристики, универсальность и способность раздвигать границы открытого Multimodal ИИ.

Что такое открытые Multimodal модели?

Открытые multimodal модели — это передовые системы искусственного интеллекта, которые могут одновременно обрабатывать и понимать различные типы данных, включая Text, Images, Videos и документы. Эти Vision-Language модели (VLMs) объединяют обработку естественного языка с компьютерным зрением (Vision) для выполнения сложных задач рассуждения в различных модальностях. Они позволяют разработчикам и исследователям создавать приложения, способные анализировать визуальный контент, понимать пространственные отношения, обрабатывать длинные документы и действовать в качестве визуальных агентов. Эта технология демократизирует доступ к мощным возможностям мультимодального ИИ, способствуя инновациям и сотрудничеству в самых разных областях — от научных исследований до коммерческого применения.

GLM-4.5V

GLM-4.5V — это модель Vision-language последнего поколения, выпущенная Zhipu AI и созданная на базе флагманской GLM-4.5-Air со 106B общих параметров и 12B активных параметров. Она использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) для обеспечения превосходной производительности при более низких затратах на вывод. В модели представлена технология 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), которая значительно улучшает восприятие и способность к рассуждению о трехмерных пространственных отношениях, обеспечивая передовую производительность среди моделей с открытым исходным кодом в 41 публичном мультимодальном бенчмарке.

GLM-4.5V: передовое мультимодальное рассуждение

GLM-4.5V представляет собой вершину моделей Vision-language благодаря своей инновационной архитектуре MoE и технологии 3D-RoPE. Благодаря оптимизации на этапах предварительного обучения, контролируемой тонкой настройки и обучения с подкреплением, модель отлично справляется с обработкой разнообразного визуального контента, включая Images, Videos и длинные документы. Переключатель «Thinking Mode» позволяет пользователям находить баланс между быстрыми ответами и глубокими рассуждениями, что делает модель универсальной как для приложений, ориентированных на эффективность, так и для задач с глубоким анализом. Обладая длиной контекста 66K и превосходными результатами в 41 бенчмарке, она устанавливает стандарт для открытого мультимодального ИИ.

Плюсы

Передовая производительность в 41 мультимодальном бенчмарке.
Инновационная технология 3D-RoPE для улучшенного пространственного рассуждения.
Эффективная архитектура MoE с 12B активных параметров.

Минусы

Более высокие вычислительные требования из-за 106B общих параметров.
Более высокая стоимость вывода по сравнению с моделями меньшего размера.

Почему мы её любим

Она сочетает в себе передовую архитектуру MoE со способностями к 3D пространственному рассуждению, обеспечивая непревзойденную производительность в различных мультимодальных задачах и сохраняя при этом эффективность благодаря своей инновационной конструкции.

GLM-4.1V-9B-Thinking

GLM-4.1V-9B-Thinking — это открытая Vision-Language модель, совместно выпущенная Zhipu AI и лабораторией KEG Университета Цинхуа. Созданная на базе GLM-4-9B-0414, она вводит «парадигму мышления» и использует обучение с подкреплением на основе учебной выборки (RLCS). Будучи моделью с параметрами 9B, она достигает передовой производительности, сопоставимой с гораздо более крупными моделями 72B, отлично справляясь с решением задач STEM, пониманием Video и анализом длинных документов с поддержкой разрешения Image 4K.

GLM-4.1V-9B-Thinking: эффективное мультимодальное рассуждение

GLM-4.1V-9B-Thinking доказывает, что модели меньшего размера могут достигать исключительной производительности благодаря инновационным подходам к обучению. Ее «парадигма мышления» и методология RLCS позволяют ей конкурировать с моделями, превосходящими ее по размеру в четыре раза, что делает ее невероятно эффективной для развертывания в условиях ограниченных ресурсов. Модель справляется с различными задачами, включая сложные проблемы STEM, анализ Video и понимание документов, поддерживая при этом Images формата 4K с произвольным соотношением сторон. Благодаря контексту 66K и конкурентоспособным ценам на SiliconFlow она предлагает отличный баланс возможностей и эффективности.

Плюсы

Соответствует производительности моделей 72B всего с 9B параметров.
Инновационная «парадигма мышления» для улучшенного рассуждения.
Отличные возможности решения задач в области STEM.

Минусы

Меньшее количество параметров может ограничивать выполнение некоторых сложных задач.
Для достижения оптимальных результатов может потребоваться более сложная система промптов.

Почему мы её любим

Она доказывает, что инновационные методы обучения позволяют небольшим моделям превосходить свои весовые категории, обеспечивая исключительное мультимодальное рассуждение за долю вычислительной стоимости.

Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Qwen2.5-VL-32B-Instruct — это мультимодальная большая языковая модель от команды Qwen, способная с высокой точностью анализировать тексты, диаграммы, иконки, графику и макеты внутри Images. Она действует как визуальный агент, способный рассуждать и динамически управлять инструментами, включая использование компьютера и телефона. Модель способна точно локализовать объекты, генерировать структурированные выходные данные (Output) для таких данных, как счета и таблицы, с улучшенными математическими способностями и навыками решения задач благодаря обучению с подкреплением.

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

Qwen2.5-VL-32B-Instruct превосходит другие модели в роли визуального агента, способного к сложному рассуждению и управлению инструментами. Помимо стандартного распознавания Images, она специализируется на извлечении структурированных данных из счетов, таблиц и сложных документов. Ее способность выступать в качестве интерфейсного агента для компьютера и телефона в сочетании с точной локализацией объектов и анализом макетов делает ее идеальной для автоматизации и повышения производительности. Благодаря контексту 131K и улучшенным математическим способностям, полученным в ходе обучения с подкреплением, она представляет собой значительный шаг вперед в практическом применении мультимодального ИИ.

Плюсы

Продвинутые возможности визуального агента для управления инструментами.
Отличное извлечение структурированных данных из документов.
Способность к автоматизации интерфейса компьютера и телефона.

Cons

Среднее количество параметров может ограничивать некоторые сложные рассуждения.
Сбалансированное ценообразование на SiliconFlow отражает высокие требования к вычислительным ресурсам.

Почему мы её любим

Она превращает мультимодальный ИИ из инструмента пассивного анализа в активного агента, обеспечивая автоматизацию и обработку структурированных данных, сокращая разрыв между ИИ и практическими приложениями.

Сравнение мультимодальных моделей ИИ

В этой таблице мы сравниваем ведущие открытые multimodal модели 2026 года, каждая из которых обладает уникальными преимуществами. GLM-4.5V предлагает передовую производительность с улучшенным 3D-рассуждением, GLM-4.1V-9B-Thinking обеспечивает исключительную эффективность благодаря инновационным парадигмам мышления, в то время как Qwen2.5-VL-32B-Instruct превосходит другие в качестве визуального агента для практических задач. Это сравнение поможет вам выбрать подходящую модель для ваших конкретных потребностей в области мультимодального 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 области мультимодального рассуждения, визуального понимания и практического применения в качестве агентов.

Какие критерии мы использовали при оценке этих мультимодальных моделей ИИ?

Мы оценивали каждую модель на основе нескольких ключевых факторов: производительность в признанных мультимодальных бенчмарках, архитектурные инновации (такие как MoE и 3D-RoPE), возможности рассуждения по тексту (Text) и зрению (Vision), эффективность и оптимизация параметров, длина контекста для длинных документов, а также практические сценарии использования, такие как возможности визуального агента и извлечение структурированных данных.

Почему мы выбрали именно эти модели как лучшие мультимодальные модели в 2026 году?

Эти модели были выбраны, поскольку они представляют собой значительный шаг вперед в области мультимодального ИИ. GLM-4.5V представляет передовое 3D пространственное рассуждение, GLM-4.1V-9B-Thinking доказывает, что инновационное обучение может сделать небольшие модели очень конкурентоспособными, а Qwen2.5-VL-32B-Instruct отлично подходит на роль практического визуального агента для реальных задач.

Какие модели лучше всего подходят для различных мультимодальных сценариев использования?

Для максимальной производительности и 3D-рассуждения лучшим выбором является GLM-4.5V, демонстрирующая передовые результаты в тестах. Для экономичного развертывания с сильным рассуждением GLM-4.1V-9B-Thinking предлагает исключительную ценность. Для задач визуального агента и извлечения структурированных данных наиболее практичными возможностями обладает Qwen2.5-VL-32B-Instruct.

‹ Полное руководство — лучшие Multimodal модели для корпоративного ИИ в 2026 году

Полное руководство — лучшие LLM с открытым исходным кодом для логических рассуждений в 2026 году ›

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?