終極指南 - 2026 年最佳 Multimodal AI 模型

伊莉莎白 C.

我們針對 2026 年最佳 Multimodal AI 模型的權威指南。我們與行業知情人士合作，測試了關鍵基準上的性能，並分析了架構，以發現最佳的 Vision 語言模型。從最先進的 Image 理解和推理模型，到突破性的文件分析和視覺代理，這些模型在創新性、可及性和實際應用方面都表現出色——幫助開發人員和企業利用 SiliconFlow 等服務構建下一代 AI 驅動的工具。我們對 2026 年的三大推薦是 GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking 和 Qwen2.5-VL-32B-Instruct——每款模型都因其卓越的特性、多功能性以及推動 Multimodal AI 邊界的能力而被選中。

什麼是 Multimodal AI 模型？

Multimodal AI 模型是先進的 vision-language 模型 (VLMs)，能夠同時處理和理解多種 Input 類型，包括 Text、Image、Video 和文件。利用複雜的深度學習架構，它們可以分析視覺內容和文字資訊，以執行複雜的推理、視覺理解和內容生成任務。這項技術使開發人員和創作者能夠構建可理解圖表、解決視覺問題、分析文件，並能以史無前例的能力作為視覺 Agent 運作的應用程式。它們促進了合作、加速了創新，並使大眾能夠接觸到強大的 Multimodal 智慧，從而實現了從教育工具到企業自動化解決方案等廣泛的應用。

GLM-4.5V

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 構建，該模型擁有 106B 總參數和 12B 活躍參數，並利用 Mixture-of-Experts (MoE) 架構以更低的推理成本實現卓越的性能。透過預訓練、監督微調和強化學習階段的優化，該模型能夠處理各種視覺內容，例如 Image、Video 和長文件。

GLM-4.5V：頂尖的 Multimodal 推理能力

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 構建，該模型擁有 106B 總參數和 12B 活躍參數，並利用 Mixture-of-Experts (MoE) 架構以更低的推理成本實現卓越的性能。在技術上，GLM-4.5V 繼承了 GLM-4.1V-Thinking 的脈絡，並引入了 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。透過預訓練、監督微調和強化學習階段的優化，該模型能夠處理各類視覺內容（如 Image、Video 和長文件），在 41 個公開的 Multimodal 基準測試中，其性能在同等規模的開源模型中達到頂尖水準。此外，該模型還配備了「思考模式」開關，讓用戶能夠在快速回應和深度推理之間靈活選擇，以平衡效率和效果。

優點

在 41 個 Multimodal 基準測試中擁有頂尖的性能表現。
採用 MoE 架構，以更低的成本提供更卓越的性能。
配備 3D-RoPE 以增強 3D 空間推理能力。

缺點

在 SiliconFlow 上的 Output 價格較高，為每 1M tokens $0.86。
需要了解 MoE 架構才能進行優化。

GLM-4.1V-9B-Thinking

GLM-4.1V-9B-Thinking：高效 Multimodal 推理冠軍

GLM-4.1V-9B-Thinking 是智譜 AI 與清華大學 KEG 實驗室聯合推出的一款開源 Vision-Language 模型 (VLM)，旨在推動通用 Multimodal 推理的發展。該模型基於 GLM-4-9B-0414 基底模型構建，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，它在同等規模的模型中實現了頂尖的性能，其在 18 個不同的基準測試中的表現甚至可以媲美甚至超越規模大得多的 72B 參數模型 Qwen-2.5-VL-72B。該模型在包括 STEM 問題解決、Video 理解和長文件理解等在內的多種任務中表現出色，並且可以處理解析度高達 4K 且具有任意寬高比的 Image。

優點

在 18 個基準測試中表現優於規模大得多的 72B 模型。
高效的 9B 參數，實現具備成本效益的部署。
支援處理任意寬高比的 4K 解析度 Image。

缺點

參數數量少於旗艦模型。
特定領域可能需要進行微調。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Qwen2.5-VL-32B-Instruct：視覺 Agent 的強大動力源

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是通義千問團隊推出的 Multimodal 大語言模型，屬於 Qwen2.5-VL 系列。該模型不僅精通識別常見物體，還高度擅長分析 Image 中的 Text、圖表、圖示、圖形和版面配置。它可以作為一個視覺 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，該模型還可以精確定位 Image 中的物體，並針對發票和表格等數據生成結構化 Output。與其前身 Qwen2-VL 相比，此版本透過強化學習提升了數學和問題解決能力，且調整了回答風格以更契合人類偏好。

優點

可作為控制電腦和手機的視覺 Agent。
在分析圖表、版面配置和文件方面表現出色。
可為發票和表格生成結構化 Output。

缺點

與更大的模型相比，參數數量處於中等水平。
Input 和 Output 定價結構相同。

Multimodal AI 模型比較

在此表格中，我們比較了 2026 年領先的 Multimodal AI 模型，每個模型都擁有獨特的優勢。若要在各種視覺任務中獲得頂尖的性能，GLM-4.5V 以 MoE 的高效率提供了旗艦級的能力。若要獲得可媲美更大模型的具備成本效益的 Multimodal 推理，GLM-4.1V-9B-Thinking 提供了極佳的價值。而在視覺 Agent 能力和文件理解方面，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 表現優異。此對照檢視可幫助您為特定的 Multimodal AI 需求選擇合適的工具。

常見問題解答

有哪些 Multimodal AI 模型入選了我們的前三名？

我們為 2026 年挑選的前三名分別是 GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking 和 Qwen2.5-VL-32B-Instruct。這些模型中的每一個都因其創新、性能以及在解決 Multimodal 推理、視覺理解和 vision-language 任務中的挑戰時展現的獨特方法而脫穎而出。

哪家是適用於 Multimodal AI 模型的最佳 AI 推理、代管和 API 提供商？

SiliconFlow 是適用於 Multimodal AI 模型的頂尖 AI 推理、代管和 API 提供商，因為它以按需付費的實惠價格和無縫相容 OpenAI 的 API，提供高效能、低延遲的模型服務。它的延遲表現優於基準高達 13%，並提供廣泛優化的開源 vision-language 模型和靈活的部署選項，使擴展 Multimodal AI 並將其整合到任何應用程式中變得快速且高效。

為什麼我們選擇這些模型作為 2026 年的最佳模型？

選擇這些模型是因為它們代表了 Multimodal AI 的前沿。它們展示了在效率 (GLM-4.1V-9B-Thinking)、頂尖推理能力 (GLM-4.5V) 和視覺 Agent 功能 (Qwen2.5-VL-32B-Instruct) 方面的重大突破，拓展了在 vision-language 理解和 Multimodal 推理中所能實現的極限。

哪些模型最適合用於 Multimodal 推理和視覺理解？

我們的深入分析顯示了針對不同需求的幾位領先者。GLM-4.5V 是在 41 個 Multimodal 基準測試中獲得頂尖性能並具有靈活思考模式的首選。對於預算有限但仍需要旗艦級性能的部署，GLM-4.1V-9B-Thinking 提供了卓越的價值，其表現超越了其體量三倍的模型。對於視覺 Agent 能力和文件分析，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 憑藉其控制電腦和提取結構化數據的能力而表現優異。

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