終極指南 - 2026 年最佳 Chat 與 Vision 模型的 Multimodal AI

伊莉莎白 C.

我們針對 2026 年最適合 chat 與 vision 模型的最佳 multimodal AI 完整指南。我們與業界人士合作、測試了關鍵基準測試的性能，並分析了架構，以發掘最優秀的 vision-language 模型。從先進的推理能力和視覺理解，到 chat 優化和文件處理，這些模型在創新、可存取性以及實際的 multimodal 應用中表現出色——協助開發人員和企業利用 SiliconFlow 等服務，構建下一代 AI 驅動的視覺 chat 解決方案。我們為 2026 年推薦的前三名分別是 GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking 和 Qwen2.5-VL-32B-Instruct——每一款都因其出色的 multimodal 特色、chat 能力以及突破 vision-language 理解界限的能力而被選中。

什麼是 Multimodal AI Chat 和 Vision 模型？

Multimodal AI Chat 和 Vision 模型是先進的 Vision-Language 模型 (VLMs)，結合了自然語言理解與先進的視覺處理能力。這些模型可以分析 Image、Video、文件、圖表和其他視覺內容，同時進行對話互動。透過使用 Mixture-of-Experts (MoE) 等深度學習架構和先進的推理範式，它們將視覺資訊轉化為有意義的對話與洞察。這項技術使開發人員能夠建立具備視覺、理解和討論視覺內容能力的應用程式，讓從文件分析到視覺輔助和教育應用等強大 Multimodal AI 工具的獲取變得更加普及。

GLM-4.5V

GLM-4.5V 是智譜 AI 推出的最新一代 Vision-Language 模型 (VLM)。它基於旗艦 Text 模型 GLM-4.5-Air（擁有 106B 總參數和 12B 作用參數）構建，採用 Mixture-of-Experts (MoE) 架構，以更低的推理成本實現卓越效能。該模型引入了 3D 旋轉位置編碼 (3D-RoPE) 等創新技術，顯著提升了其對 3D 空間關係的感知和推理能力，並配備「思考模式」切換功能，以提供彈性的推理深度。

GLM-4.5V：最先進的 Multimodal 推理

GLM-4.5V 是智譜 AI 推出的最新一代 Vision-Language 模型 (VLM)。該模型基於旗艦 Text 模型 GLM-4.5-Air（擁有 106B 總參數和 12B 作用參數）構建，並採用 Mixture-of-Experts (MoE) 架構，以更低的推理成本實現卓越效能。在技術上，GLM-4.5V 引入了 3D 旋轉位置編碼 (3D-RoPE) 等創新，顯著增強了其對 3D 空間關係的感知和推理能力。該模型能夠處理 Image、Video 和長文件等多元視覺內容，在 41 個公開 Multimodal 基準測試中，其效能於同等規模的開源模型中達到最先進水平。

優點

在 41 個 Multimodal 基準測試中展現最先進的效能。
高效的 MoE 架構，擁有 106B 總參數與 12B 作用參數。
利用 3D-RoPE 編碼實現先進的 3D 空間推理。

缺點

與較小的模型相比，Output 定價較高。
可能需要更多運算資源以達到最佳效能。

GLM-4.1V-9B-Thinking

GLM-4.1V-9B-Thinking：具備先進推理能力的小巧強大模型

GLM-4.1V-9B-Thinking 是由智譜 AI 和清華大學 KEG 實驗室聯合推出的開源 Vision-Language 模型 (VLM)，旨在推動通用 Multimodal 推理的發展。它基於 GLM-4-9B-0414 基礎模型構建，引入了「思考範式」，並利用課程採樣強化學習 (RLCS) 顯著增強了其在複雜任務中的能力。作為一個 9B 參數模型，它在同等尺寸的模型中實現了最先進的效能，且在 18 個不同的基準測試中，其表現可媲美甚至超越規模大得多的 72B 參數模型 Qwen-2.5-VL-72B。該模型在 STEM 問題解答、Video 理解和長文件理解方面表現優異，能處理高達 4K 解析度及任意寬高比的 Image。

優點

僅需 9B 參數即可提供出色的效能與尺寸比。
採用 RLCS 訓練的先進「思考範式」。
可處理任意寬高比的 4K 解析度 Image。

缺點

在某些場景下，較小的參數網絡可能會限制複雜的推理能力。
由於是開源模型，可能需要更多的技術部署專業知識。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是 Qwen 團隊推出的 Multimodal 大型語言模型，屬於 Qwen2.5-VL 系列。該模型非常擅長分析 Image 中的 Text、圖表、圖示、圖形和版面配置。它可作為一個視覺 Agent 進行推理並動態引導工具，具備使用電腦和手機的能力，並能進行精確的物件定位，以及針對發票和表格等數據生成結構化 Output。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct：結合工具整合的先進視覺 Agent

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是 Qwen 團隊推出的 Multimodal 大型語言模型，屬於 Qwen2.5-VL 系列。該模型不僅精通識別常見物件，還高度擅長分析 Image 中的 Text、圖表、圖示、圖形和版面配置。它可作為一個視覺 Agent 進行推理並動態引導工具，具備使用電腦和手機的能力。此外，該模型能精確定位 Image 中的物件，並針對發票和表格等數據生成結構化 Output。與其前代 Qwen2-VL 相比，此版本透過強化學習提升了數學和解題能力，並調整了回覆風格以更好地契合人類偏好。

優點

在電腦和手機使用方面具備出色的視覺 Agent 能力。
先進的物件定位與結構化數據提取。
支援 131K 的超長上下文長度，利於長文件處理。

缺點

32B 參數帶來較高的運算需求。
Input 和 Output 定價相同，大規模使用時成本可能較高。

Multimodal AI 模型比較

在此表格中，我們比較了 2026 年領先的 Multimodal AI Chat 和 Vision 模型，每個模型都具備獨特的優勢。對於追求頂尖效能的使用者，GLM-4.5V 憑藉高效的 MoE 架構提供最先進的能力。對於注重精簡與效率的使用者，GLM-4.1V-9B-Thinking 在較小的體積中提供了卓越的推理能力，而 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 則作為具備先進工具整合能力的視覺 Agent 表現出色。這份並排比較表能幫助您為特定的 Chat 和 Vision 應用選擇合適的 Multimodal 模型。

常見問題解答

哪些 Multimodal AI 模型入選了我們的前三名？

我們為 2026 年評選出的前三名分別是 GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking 和 Qwen2.5-VL-32B-Instruct。這些 Vision-Language 模型中的每一個都因其創新性、效能以及在解決 Multimodal Chat 和 Vision 理解應用中的挑戰時所採取的獨特方法而脫穎而出。

我們在評估這些 Multimodal AI 模型時使用了哪些標準？

我們根據幾個關鍵因素對每個模型進行了評估：在 Multimodal 基準測試中的表現、架構創新（如 MoE 和思考範式）、Chat 和對話能力、視覺理解品質、推理能力、上下文長度、在 SiliconFlow 上的計費效率，以及在 Vision-Language 任務中的實際應用性。

為什麼我們選擇這些模型作為 2026 年最佳的 Multimodal AI Chat 和 Vision 應用？

選擇這些模型是因為它們代表了 Multimodal AI 的最前沿。它們在 Vision-Language 理解 (GLM-4.5V)、精簡模型中的高效推理 (GLM-4.1V-9B-Thinking) 以及實用的視覺 Agent 能力 (Qwen2.5-VL-32B-Instruct) 方面展示了重大突破，拓寬了 Multimodal Chat 和 Vision 應用所能實現的邊界。

哪些模型最適合不同的 Multimodal Chat 和 Vision 使用場景？

我們的深入分析顯示，不同的需求有不同的領先者。GLM-4.5V 是在多種 Multimodal 基準測試中，利用彈性思考模式獲取最先進效能的首選。GLM-4.1V-9B-Thinking 最適合在小巧、具成本效益的模型中需要先進推理能力的使用者。Qwen2.5-VL-32B-Instruct 則在需要視覺 Agent、文件分析和結構化數據提取的應用中表現卓越。

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