終極指南 — 2026 年適用於 Multimodal 任務的最佳開源 AI

伊莉莎白 C.

我們針對 2026 年多模態任務最佳開源 AI 模型的全面指南。我們評估了頂尖的 vision-language 模型，測試了它們在不同基準測試中的表現，並分析了它們在處理 text、images、video 以及複雜推理任務中的能力。從先進的多模態理解到文件分析和空間推理，這些模型代表了開源 AI 創新的巔峰——賦能開發者和研究人員利用 SiliconFlow 等服務構建複雜的 AI 應用。我們 2026 年的前三大推薦是 GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking 和 Qwen2.5-VL-32B-Instruct——每款模型都因其卓越的多模態能力、架構創新以及在多個領域中獲得證實的表現而被選中。

什麼是適用於 Multimodal 任務的開源人工智慧模型？

適用於 Multimodal 任務的開源人工智慧模型是先進的 Vision-Language 模型（VLM），能夠同時處理和理解多種類型的 Input——包括 Text、Image、Video 和文件。這些複雜的模型結合了自然語言處理與電腦視覺，以跨越不同模態進行複雜的推理、分析和生成。它們實現了從文件理解和視覺問答到 3D 空間推理和互動式人工智慧代理等應用，為全球的研究人員、開發人員和企業普及了最先進的 Multimodal 人工智慧功能。

GLM-4.5V

GLM-4.5V 是智譜 AI 推出的最新一代 Vision-Language 模型，基於旗艦級 GLM-4.5-Air 構建，擁有 106B 總參數和 12B 活躍參數。利用混合專家（MoE）架構，它在較低的推理成本下實現了卓越的性能。該模型引入了 3D 旋轉位置編碼（3D-RoPE）以增強 3D 空間推理能力，並配備「思考模式」開關，以平衡對 Image、Video 和長文件的快速響應與深度推理。

GLM-4.5V：最先進的 Multimodal 推理

GLM-4.5V 代表了開源 Multimodal 人工智慧的巔峰，透過創新的 MoE 架構，在 106B 總參數中包含 12B 活躍參數。這款最新一代的 VLM 在處理包括 Image、Video 和長文件在內的各種視覺內容方面表現出色，在 41 個公開的 Multimodal 基準測試中達到了最先進的性能。其突破性的 3D-RoPE 技術顯著增強了對 3D 空間關係的感知和推理，而靈活的「思考模式」則允許用戶在速度和分析深度之間進行優化。

優點

在 41 個 Multimodal 基準測試中展現最先進的性能。
創新的 3D-RoPE 帶來卓越的 3D 空間推理能力。
MoE 架構在規模化時提供了出色的效率。

缺點

由於 106B 參數，計算需求較高。
與較小的模型相比，部署更為複雜。

GLM-4.1V-9B-Thinking

GLM-4.1V-9B-Thinking 是由智譜 AI 與清華大學 KEG 實驗室聯合發佈的開源 Vision-Language 模型。基於 GLM-4-9B-0414 構建，它引入了結合課程採樣強化學習（RLCS）的「思考範式」。儘管只有 9B 參數，它卻能達到與更大的 72B 模型相媲美的性能，在 STEM 問題解決、Video 理解和長文件分析方面表現優異，並支持 4K Image 解析度。

GLM-4.1V-9B-Thinking：用於複雜推理的精悍動力源

GLM-4.1V-9B-Thinking 證明了參數效率並不會妥協性能。這款 9B 參數模型通過其創新的「思考範式」和 RLCS 訓練方法，可與大得多的替代模型相媲美。它在包括 STEM 問題解決、Video 理解和長文件理解在內的各種 Multimodal 任務中表現卓越，同時支持具有任意寬高比的高解析度 4K Image。該模型代表了以極低的計算成本實現最先進 Multimodal 推理的突破。

優點

優異的性能可媲美 72B 參數模型。
創新的「思考範式」增強了推理能力。
支援具有任意寬高比的 4K Image 解析度。

缺點

較小的模型尺寸可能會限制某些複雜的推理任務。
與較大的替代模型相比，上下文長度較短。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是來自通義千問團隊的 Multimodal 大型語言模型，在分析 Image 中的 Text、圖表、圖示、圖形和版面配置方面表現出色。它可作為具備推理和工具調用能力的視覺代理，支援電腦和手機的使用。該模型能準確定位物件，並針對發票和表格等數據生成結構化 Output，透過強化學習和人類偏好對齊增強了數學能力。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct：多功能視覺代理

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 作為一款專為實際應用設計的全面 Multimodal 解決方案脫穎而出。除了標準的物件辨識，它在文件分析、圖表解讀以及從複雜視覺內容中提取結構化數據方面也表現優異。其視覺代理能力支援動態工具使用和互動式計算任務，而透過強化學習增強的數學推理使其成為分析工作流的理想選擇。憑藉 131K 的上下文長度與符合人類偏好的響應，它縮小了 AI 能力與現實世界可用性之間的差距。

優點

出色的文件分析與結構化數據提取能力。
用於互動式計算任務的視覺代理能力。
131K 上下文長度，適合處理長文件。

缺點

中等範圍的參數數量可能會限制某些專業任務。
與較小的效率模型相比，價格較高。

Multimodal AI 模型比較

在這份全面的比較中，我們分析了 2026 年領先的開源 Multimodal AI 模型，每個模型都針對 Vision-Language 任務的不同方面進行了優化。GLM-4.5V 提供具有創新 3D 推理的最先進性能，GLM-4.1V-9B-Thinking 在不犧牲能力的情況下提供卓越的效率，而 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 則在實際應用和文件分析中表現出色。此並排比較可幫助您針對特定的 Multimodal AI 需求選擇最佳的模型。

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 年挑選的前三名是 GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking 和 Qwen2.5-VL-32B-Instruct。每款模型在 Multimodal AI 的不同方面都表現出色：GLM-4.5V 具有最先進的性能和 3D 推理，GLM-4.1V-9B-Thinking 具備高效率和精悍的卓越表現，而 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 則具備實用的視覺代理功能。

我們在對這些 Multimodal AI 模型進行排名時使用了哪些標準？

我們根據 41 個公開 Multimodal 基準測試的性能、架構創新（如 MoE 和 3D-RoPE）、跨 Text 和視覺任務的推理能力、效率和參數利用率、用於長文件處理的上下文長度，以及實際 Multimodal 應用的實用性，對每個模型進行了評估。

為什麼我們選擇這些模型作為 2026 年 Multimodal 任務的最佳選擇？

選擇這些模型是因為它們代表了 Multimodal AI 的突破。GLM-4.5V 引入了革命性的 3D 空間推理，GLM-4.1V-9B-Thinking 透過創新的訓練證明了效率可以媲美更大的模型，而 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 在實際的文件分析和視覺代理任務中表現卓越——共同推動了開源 Multimodal AI 領域的發展。