終極指南 - 2026 年用於創意任務的最佳 Multimodal 模型

伊莉莎白 C.

我們針對 2026 年創意任務最佳多模態模型的權威指南。我們與行業內幕人士合作，測試了關鍵基準測試的性能，並分析了架構，以發現最具創新性的視覺語言模型。從最先進的視覺推理和創意內容分析，到突破性的多模態理解，這些模型在創新、可存取性和實際創意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 驅動的創意工具。我們對 2026 年的前三大推薦是 GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking 和 Qwen2.5-VL-32B-Instruct——每款模型的入選都是因為其卓越的創意能力、多功能性以及拓展用於創意任務之多模態 AI 界限的能力。

什麼是適用於創意任務的 Multimodal 模型？

適用於創意任務的 Multimodal 模型是專門的 Vision-Language 模型 (模型)，結合了 Text 和視覺理解以增強創意工作流程。這些模型可以分析 Image、Video 和文件，同時產生創意洞察、促進視覺敘事並支持藝術創作過程。透過使用混合專家 (Mixture-of-Experts) 等先進架構和創新的推理範式，它們能在視覺與文字概念之間進行無縫轉換。這項技術賦予創作者、設計師和開發者建構複雜創意應用的能力，從視覺內容分析到互動式創意工具，讓大眾能更輕鬆地獲得先進的 AI 輔助創意支援。

GLM-4.5V

GLM-4.5V 是智譜 AI 推出的最新一代 Vision-Language 模型，採用混合專家架構，擁有 106B 總參數與 12B 作用參數。它引入了 3D 旋轉位置編碼 (3D-RoPE) 以增強 3D 空間推理能力，並能處理包括 Image、Video 和長文件在內的各種視覺內容。該模型在 41 個公開的 Multimodal 基準測試中達到頂尖性能，並具備可靈活產生回覆的「思考模式 (Thinking Mode)」。

GLM-4.5V：先進的創意 Vision-Language 處理能力

GLM-4.5V 是智譜 AI 推出的最新一代 Vision-Language 模型，採用混合專家架構，擁有 106B 總參數與 12B 作用參數。它引入了創新的 3D 旋轉位置編碼 (3D-RoPE)，以增強對 3D 空間關係的感知和推理，這對於涉及空間設計和視覺構圖的創意任務至關重要。該模型能處理包括 Image、Video 和長文件在內的各種視覺內容，在 41 個公開的 Multimodal 基準測試中達到頂尖性能。其「思考模式」開關允許使用者在快速創意回覆與深層創意推理之間進行選擇。

優點

在 41 個 Multimodal 基準測試中展現頂尖性能。
創新的 3D-RoPE 可增強空間創意推理。
靈活的「思考模式」可用於創意工作流程優化。

缺點

要達到最佳性能需要較高的運算需求。
在 SiliconFlow 上的定價偏高，為每百萬 Output tokens $0.86。

GLM-4.1V-9B-Thinking

GLM-4.1V-9B-Thinking 是由智譜 AI 和清華大學 KEG 實驗室聯合發布的開源 Vision-Language 模型。它引入了結合課程採樣強化學習 (RLCS) 的「思考範式」，以增強創意推理能力。儘管它是一個 9B 參數的模型，但其性能堪比大得多的模型，在創意任務、Video 理解方面表現出色，並且可以處理任意寬高比的 4K 解析度 Image。

GLM-4.1V-9B-Thinking：大規模的高效創意推理

GLM-4.1V-9B-Thinking 是由智譜 AI 和清華大學 KEG 實驗室聯合發布的開源 Vision-Language 模型，專為推動創新的 Multimodal 推理而設計。它基於 GLM-4-9B-0414 基礎模型建構，引入了革命性的「思考範式」，使用課程採樣強化學習 (RLCS) 來增強創意問題解決能力。儘管只有 9B 參數，但它在 18 個基準測試中的表現堪比大得多的 72B 參數模型。該模型在創意的 STEM 應用、創意專案的 Video 理解以及長文件分析方面表現出色，可處理任意寬高比的 4K 解析度 Image——非常適合創意工作流程。

優點

儘管只有緊湊的 9B 參數大小，性能依然卓越。
用於創意推理的革命性「思考範式」。
可處理任意寬高比的 4K 解析度 Image。

缺點

較小的參數數量可能會限制某些高級創意任務。
較新的模型，實際創意應用測試尚不夠廣泛。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是來自通義千問團隊的強大 Multimodal 模型，在分析 Image 中的 Text、圖表、圖示、圖形和版面配置方面表現出色。它可作為具備創意推理和工具引導能力的視覺代理 (visual agent)，並具備電腦和手機操作能力。該模型能精確定位物體並產生結構化的創意 Output，並透過強化學習增強了數學和創意問題解決能力。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct：卓越的創意視覺代理

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是來自通義千問團隊的精密 Multimodal 模型，專為創意的視覺分析與生成而設計。除了識別常見物體外，它還擅長分析 Image 中的 Text、圖表、圖示、圖形和版面配置——這對於創意設計工作流程至關重要。它可作為一個智能視覺代理，具備創意推理和動態工具引導能力，並擁有可用於創意自動化的實用電腦和手機操作功能。該模型能精確定位 Image 中的創意元素，並為創意專案（如設計版面和視覺構圖）產生結構化 Output。透過強化學習的增強，它提供了卓越的創意問題解決能力，且其回覆風格符合創意專業人士的偏好。

優點

針對創意設計元素的卓越視覺分析。
可作為用於創意自動化的智能視覺代理。
針對創意構圖的精確物體定位。

缺點

在 SiliconFlow 上的定價屬中階，為每百萬 tokens $0.27。
可能需要特定的提示詞才能獲得最佳創意 Output。

創意 Multimodal 模型比較

在此表格中，我們比較了 2026 年領先的創意任務 Multimodal 模型，每個模型都具備獨特的創意優勢。GLM-4.5V 為複雜的創意專案提供最先進的空間推理。GLM-4.1V-9B-Thinking 以親民的價格提供高效的創意推理，而 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 則在視覺設計分析和創意自動化方面表現出色。此對比檢視可幫助您針對特定的藝術或設計目標選擇合適的創意 AI 工具。

常見問題

有哪些 Multimodal AI 模型入選了我們針對創意任務的前三名推薦？

我們在 2026 年針對創意任務的前三名推薦是 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、創意表現以及在解決 Multimodal 創意工作流程和視覺理解挑戰方面的獨特方法而脫穎而出。

我們在對這些創意 AI 模型進行排名時使用了哪些標準？

我們根據幾個關鍵因素對每個模型進行了評估：在 Multimodal 創意基準測試中的表現、架構創新（如 3D-RoPE 和思考範式）、創意專業人士的易用性、視覺分析與創意 Output 的品質、空間推理能力，以及在包括設計、Video 分析和視覺構圖等創意工作流程中的實際應用。

為什麼我們選擇這些模型作為 2026 年最佳創意任務模型？

選擇這些模型是因為它們代表了創意 Multimodal AI 的最前沿。它們在創意推理 (GLM-4.1V-9B-Thinking)、先進空間理解 (GLM-4.5V) 和實用創意自動化 (Qwen2.5-VL-32B-Instruct) 方面展示了重大突破，推動了 AI 輔助創意工作流程的極限。

哪些模型最適合不同的創意使用案例？

我們的分析顯示，不同的創意需求各有其領先模型。GLM-4.5V 非常適合需要先進空間推理的複雜 3D 創意專案。GLM-4.1V-9B-Thinking 憑藉其思考範式和 4K Image 支援，非常適合高效的創意工作流程。Qwen2.5-VL-32B-Instruct 憑藉其視覺代理功能，非常適合設計分析、視覺自動化和創意版面配置工作。

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