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

Элизабет К.

Наше исчерпывающее руководство по самым быстрым мультимодальным моделям с открытым исходным кодом 2026 года. Мы объединились с отраслевыми экспертами, протестировали производительность на ключевых бенчмарках и проанализировали архитектуры, чтобы выявить лучшие решения в области ИИ для анализа визуально-языковых данных. От передового логического мышления и визуального понимания до революционных архитектур MoE — эти модели превосходят другие по скорости, инновациям и практическому применению, помогая разработчикам и компаниям создавать следующее поколение мультимодальных инструментов на базе ИИ с помощью таких сервисов, как SiliconFlow. Нашими тремя главными рекомендациями на 2026 год стали GLM-4.1V-9B-Thinking, Qwen2.5-VL-32B-Instruct и GLM-4.5V — каждая из них была выбрана за выдающуюся скорость, универсальность и способность раздвигать границы открытой мультимодальной обработки ИИ.

Что такое самые быстрые мультимодальные модели с открытым исходным кодом?

Самые быстрые мультимодальные (Multimodal) модели с открытым исходным кодом — это передовые модели (models) зрения и языка, которые могут эффективно обрабатывать и понимать как визуальную, так и текстовую (Text) информацию одновременно. Эти модели объединяют возможности компьютерного зрения (Vision) и обработки естественного языка для анализа изображений (images), видео (Video), документов и текста (Text) с поразительной скоростью и точностью. Они позволяют разработчикам создавать приложения, способные понимать визуальный контент, отвечать на вопросы по изображениям (images), анализировать документы и выполнять сложные задачи рассуждения в различных модальностях, сохраняя при этом высокую скорость вывода (inference) и экономическую эффективность для реального развертывания.

GLM-4.1V-9B-Thinking

GLM-4.1V-9B-Thinking — это мультимодальная (Multimodal) модель (Model) зрения и языка с открытым исходным кодом, совместно выпущенная Zhipu AI и лабораторией KEG Университета Цинхуа, разработанная для продвижения универсального мультимодального (multimodal) мышления. Созданная на основе базовой модели GLM-4-9B-0414, она представляет «парадигму мышления» и использует обучение с подкреплением на основе учебного сэмплирования (RLCS) для значительного расширения своих возможностей в сложных задачах. Будучи моделью с параметрами 9B, она достигает современного уровня производительности среди моделей аналогичного размера, сравнимого или даже превосходящего показатели гораздо более крупных моделей с параметрами 72B на 18 различных бенчмарках.

GLM-4.1V-9B-Thinking: Компактный и мощный инструмент с передовым мышлением

GLM-4.1V-9B-Thinking — это мультимодальная (Multimodal) модель (Model) зрения и языка с открытым исходным кодом, совместно выпущенная Zhipu AI и лабораторией KEG Университета Цинхуа, разработанная для продвижения универсального мультимодального (multimodal) мышления. Созданная на основе базовой модели GLM-4-9B-0414, она представляет «парадигму мышления» и использует обучение с подкреплением на основе учебного сэмплирования (RLCS) для значительного расширения своих возможностей в сложных задачах. Модель отлично справляется с разнообразными задачами, включая решение задач в области STEM, понимание видео (video) и длинных документов, а также может обрабатывать изображения (images) с разрешением до 4K и произвольным соотношением сторон с длиной контекста 66K.

Плюсы

Компактные параметры 9B с исключительной скоростью и эффективностью.
Передовая производительность, сопоставимая с гораздо более крупными моделями 72B.
Обрабатывает изображения (images) 4K с произвольным соотношением сторон.

Минусы

Меньшее количество параметров может ограничивать выполнение некоторых сложных задач на рассуждение.
Более новая модель с менее обширным тестированием в реальных условиях.

Почему мы это любим

Она обеспечивает исключительную производительность с поразительной эффективностью, доказывая, что меньшие модели могут конкурировать с гигантами благодаря инновационным парадигмам мышления и передовым методам обучения.

Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Qwen2.5-VL-32B-Instruct — это большая мультимодальная (multimodal) языковая модель, выпущенная командой Qwen в рамках серии Qwen2.5-VL. Эта модель отлично справляется с анализом текстов, диаграмм, иконок, графики и макетов на изображениях (images). Она действует как визуальный агент, способный рассуждать и динамически управлять инструментами, пригодный для использования на компьютерах и телефонах. Модель может точно локализовать объекты на изображениях (images) и 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: Передовой визуальный агент с интеграцией инструментов

Qwen2.5-VL-32B-Instruct — это большая мультимодальная (multimodal) языковая модель, выпущенная командой Qwen в рамках серии Qwen2.5-VL. Эта модель не только умеет распознавать обычные объекты, но и обладает высокими способностями к анализу текстов, диаграмм, иконок, графики и макетов на изображениях (images). Она действует как визуальный агент, способный рассуждать и динамически управлять инструментами, пригодный для использования на компьютерах и телефонах. Кроме того, модель может точно локализовать объекты на изображениях (images) и генерировать структурированные выходные данные (Output) для таких данных, как счета и таблицы. По сравнению со своей предшественницей Qwen2-VL, эта версия обладает улучшенными математическими способностями и навыками решения задач благодаря обучению с подкреплением, а стили ответов скорректированы для лучшего соответствия человеческим предпочтениям при огромной длине контекста 131K.

Плюсы

Действует как визуальный агент, способный работать на компьютере и телефоне.
Исключительная длина контекста 131K для обработки обширных документов.
Передовая локализация объектов и извлечение структурированных данных.

Минусы

Более высокие вычислительные требования с параметрами 32B.
Более высокая стоимость вывода (inference) по сравнению с меньшими моделями.

Why We Love It

Она сочетает в себе мощное визуальное понимание с практической интеграцией инструментов, что делает ее идеальной для реальных приложений, требующих как визуального анализа, так и автоматического выполнения задач.

GLM-4.5V

GLM-4.5V — это мультимодальная (multimodal) модель (model) зрения и языка последнего поколения, выпущенная Zhipu AI. Созданная на базе флагманской текстовой (text) модели GLM-4.5-Air, она имеет в общей сложности 106B параметров и 12B активных параметров, используя архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) для достижения превосходной производительности при более низких затратах на вывод (inference). Модель представляет такие инновации, как 3D-поворотное позиционное кодирование (3D-RoPE), значительно улучшающее ее способности к восприятию и рассуждению о трехмерных пространственных отношениях, и оснащена переключателем «Режима мышления» для гибкой оптимизации ответов.

GLM-4.5V: Архитектура MoE нового поколения с режимом мышления

GLM-4.5V — это мультимодальная (multimodal) модель (model) зрения и языка последнего поколения, выпущенная Zhipu AI. Модель создана на базе флагманской текстовой (text) 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 низких затратах на вывод (inference). Технически GLM-4.5V следует линейке GLM-4.1V-Thinking и представляет такие инновации, как 3D-поворотное позиционное кодирование (3D-RoPE), значительно улучшающее ее способности к восприятию и рассуждению о трехмерных пространственных отношениях. Благодаря оптимизации на этапах предварительного обучения, контролируемой тонкой настройки и обучения с подкреплением, модель способна обрабатывать разнообразный визуальный (Vision) контент, такой как изображения (images), видео (videos) и длинные документы, достигая передовых результатов среди открытых моделей своего масштаба на 41 публичном мультимодальном (multimodal) бенчмарке.

Плюсы

Архитектура MoE всего с 12B активными параметрами для эффективного вывода (inference).
Передовая производительность на 41 публичном мультимодальном (multimodal) бенчмарке.
Инновация 3D-RoPE для улучшенного трехмерного пространственного понимания.

Минусы

Большое общее количество параметров (106B) может потребовать значительного объема памяти.
Сложная архитектура MoE может потребовать специализированных знаний для развертывания.

Почему мы это любим

Она представляет собой передовой край мультимодального (multimodal) ИИ с его инновационной архитектурой MoE, обеспечивая производительность флагманского уровня при сохранении эффективности вывода (inference) за счет интеллектуальной активации параметров.

Сравнение самых быстрых мультимодальных (Multimodal) моделей искусственного интеллекта

В этой таблице мы сравниваем самые быстрые мультимодальные (multimodal) модели с открытым исходным кодом 2026 года, каждая из которых обладает уникальными преимуществами. Для компактной эффективности GLM-4.1V-9B-Thinking обеспечивает исключительную производительность в небольшом формате. Для расширенных возможностей визуального агента Qwen2.5-VL-32B-Instruct предлагает непревзойденную интеграцию инструментов и длину контекста. Для передовой архитектуры MoE модель GLM-4.5V обеспечивает флагманскую производительность при эффективном выводе (inference). Это наглядное сравнение поможет вам выбрать подходящую модель (model) для ваших конкретных требований к мультимодальному (multimodal) ИИ.

Часто задаваемые вопросы

Какие мультимодальные (multimodal) модели искусственного интеллекта вошли в нашу тройку лучших?

В нашу тройку лучших самых быстрых мультимодальных (multimodal) моделей с открытым исходным кодом в 2026 году вошли GLM-4.1V-9B-Thinking, Qwen2.5-VL-32B-Instruct и GLM-4.5V. Каждая из этих моделей выделилась своей скоростью, инновациями, производительностью и уникальным подходом к решению задач в области понимания языка и зрения, а также мультимодального (multimodal) мышления.

Какими критериями мы руководствовались при ранжировании этих мультимодальных (multimodal) моделей искусственного интеллекта?

Мы оценивали каждую модель (model) на основе нескольких ключевых факторов: скорость и эффективность вывода (inference), производительность на установленных мультимодальных (multimodal) бенчмарках, архитектурные инновации (такие как MoE и парадигмы мышления), возможности длины контекста, качество визуального (visual) понимания и экономическая эффективность для развертывания в реальных условиях.

Почему мы выбрали именно эти модели как самые быстрые мультимодальные (multimodal) модели в 2026 году?

Эти модели были выбраны потому, что они представляют собой передовой край быстрого мультимодального (multimodal) ИИ. Они демонстрируют значительный прогресс в эффективности вывода (GLM-4.1V-9B-Thinking), расширенной обработке контекста (Qwen2.5-VL-32B-Instruct) и инновационных архитектурах MoE (GLM-4.5V), раздвигая границы того, чего можно достичь в скорости и производительности мультимодального (multimodal) ИИ.

Какие модели лучше всего подходят для различных мультимодальных (multimodal) сценариев использования?

Наш углубленный анализ показывает разных лидеров для различных потребностей. GLM-4.1V-9B-Thinking идеальна для приложений, требующих компактной эффективности и сильного мышления. Qwen2.5-VL-32B-Instruct превосходит другие модели в качестве визуального агента для интеграции инструментов и обработки длинных документов. GLM-4.5V отлично подходит для приложений, которым требуется производительность флагманского уровня с экономически эффективным выводом (inference) благодаря архитектуре MoE.

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

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

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?