終極指南 - 2026 年最佳開源 Multimodal 模型

伊莉莎白 C.

我們為您提供 2026 年最佳開源 Multimodal 模型的終極指南。我們與行業專家合作，測試了關鍵基準上的性能，並分析了架構，以揭示視覺語言 AI 領域的最佳之作。從尖端的 Multimodal 推理和文檔理解，到突破性的視覺代理和 3D 空間感知，這些模型在創新性、易用性和實際應用中表現卓越——幫助開發者和企業利用 SiliconFlow 等服務構建下一代 Multimodal AI 驅動的工具。我們在 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特性、多功能性以及突破開源 Multimodal AI 界限的能力而入選。

什麼是開源 Multimodal 模型？

開源 Multimodal 模型是先進的 AI 系統，能夠同時處理並理解多種資料類型——包括 Text、Image、Video 和文件。這些 Vision-Language 模型（VLMs）將自然語言處理與電腦視覺相結合，以跨越不同模態執行複雜的推理任務。它們使開發人員和研究人員能夠構建可分析視覺內容、理解空間關係、處理長文件並充當視覺代理的應用程式。這項技術使獲取強大 Multimodal AI 能力的管道大眾化，從而促進了從科學研究到商業應用等領域的創新與合作。

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 作用中參數。它採用混合專家（MoE）架構，以更低的推理成本實現卓越的性能。該模型引入了 3D 旋轉位置編碼（3D-RoPE），顯著增強了對 3D 空間關係的感知和推理能力，並在 41 個公開 Multimodal 基準測試中，在開源模型中達到了領先水平。

GLM-4.5V：最先進的 Multimodal 推理

GLM-4.5V 以其創新的 MoE 架構和 3D-RoPE 技術代表了 Vision-Language 模型的尖端水平。通過在預訓練、監督微調和強化學習階段的優化，該模型擅長處理多樣化的視覺內容，包括 Image、Video 和長文件。其「思考模式」切換允許使用者在快速回應和深度推理之間取得平衡，使其無論是在注重效率還是重度分析的應用中都非常靈活。憑藉 66K 的上下文長度和在 41 個基準測試中的卓越表現，它樹立了開源 Multimodal AI 的標準。

優點

在 41 個 Multimodal 基準測試中表現卓越。
創新的 3D-RoPE 用於增強空間推理。
高效的 MoE 架構，具有 12B 作用中參數。

缺點

由於擁有 106B 總參數，計算需求較高。
與較小的模型相比，推理成本更昂貴。

GLM-4.1V-9B-Thinking

GLM-4.1V-9B-Thinking 是智譜 AI 與清華大學 KEG 實驗室聯合發布的開源 Vision-Language 模型。基於 GLM-4-9B-0414 構建，它引入了「思考範式」，並利用了帶課程採樣的強化學習（RLCS）。作為一個 9B 參數模型，它達到了與更大的 72B 模型相當的領先性能，在 STEM 問題解決、Video 理解以及支援 4K 圖像解析度的長文件分析方面表現出色。

GLM-4.1V-9B-Thinking：高效 Multimodal 推理

GLM-4.1V-9B-Thinking 證明了較小的模型可以通過創新的訓練方法實現卓越的性能。其「思考範式」和 RLCS 方法使其能夠與四倍於其大小的模型競爭，這使得它在資源敏感部署中顯得非常高效。該模型可處理多種任務，包括複雜的 STEM 問題、Video 分析和文件理解，同時支援任意寬高比的 4K Image。憑藉 66K 的上下文長度以及 SiliconFlow 上極具競爭力的定價，它在能力和效率之間提供了絕佳的平衡。

優點

僅用 9B 參數即可媲美 72B 模型的性能。
創新的「思考範式」以增強推理能力。
出色的 STEM 問題解決能力。

缺點

較小的參數數量可能會限制某些複雜任務。
可能需要更複雜的提示詞以獲得最佳結果。

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，高度擅長分析 Image 內的 Text、圖表、圖示、圖形和版面配置。它充當視覺代理，能夠推理並動態引導工具，並具備電腦和手機的使用能力。該模型能夠精確定位物件，為發票和表格等數據產生結構化 Output，並通過強化學習增強了數學和問題解決能力。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct：先進的視覺代理

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 作為能夠進行複雜推理和工具引導的視覺代理，表現十分出色。除了標準的 Image 識別外，它還專門用於從發票、表格和複雜文件中提取結構化數據。它作為電腦和手機介面代理的能力，結合精確的物件定位和版面分析，使其成為自動化和生產力應用的理想選擇。憑藉 131K 的上下文長度以及通過強化學習增強的數學能力，它代表了實用 Multimodal AI 應用程式的重大進步。

優點

用於工具引導的先進視覺代理能力。
出色的文件結構化數據提取能力。
能夠進行電腦和手機介面自動化。

缺點

中等參數數量可能會限制某些複雜推理。
SiliconFlow 上的均衡定價反映了計算需求。

Multimodal AI 模型比較

在此表格中，我們比較了 2026 年領先的開源 Multimodal 模型，每個模型都各具獨特優勢。GLM-4.5V 提供了最先進的性能與先進的 3D 推理，GLM-4.1V-9B-Thinking 以創新的思考範式提供了卓越的效率，而 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 作為實用應用的視覺代理表現出色。此比較有助於您為特定的 Multimodal AI 需求選擇合適的模型。

常見問題

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在創新、性能以及解決 Multimodal 推理、視覺理解和實際代理應用挑戰的獨特方法方面脫穎而出。

我們在評估這些 Multimodal AI 模型時使用了什麼標準？

我們根據以下幾個關鍵因素對每個模型進行了評估：在已建立的 Multimodal 基準測試中的表現、架構創新（如 MoE 和 3D-RoPE）、跨 Text 和視覺的推理能力、效率和參數優化、用於長文件的上下文長度，以及如視覺代理能力和結構化數據提取等實際應用。

為什麼我們選擇這些模型作為 2026 年最佳的 Multimodal 模型？

選擇這些模型是因為它們代表了 Multimodal AI 的重大進步。GLM-4.5V 引入了尖端的 3D 空間推理，GLM-4.1V-9B-Thinking 證明了創新的訓練可以使較小的模型極具競爭力，而 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 在作為現實世界應用的實用視覺代理方面表現出色。