終極指南 - 2026 年最快的開源 Multimodal 模型

伊莉莎白 C.

我們針對 2026 年最快開源 Multimodal 模型的權威指南。我們與行業內幕人士合作，測試了關鍵基準上的性能，並分析了架構，以揭示 Vision-language AI 中的佼佼者。從最先進的推理和視覺理解到突破性的 MoE 架構，這些模型在速度、創新和實際應用方面都表現出色，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。我們對 2026 年的前三大推薦是 GLM-4.1V-9B-Thinking、Qwen2.5-VL-32B-Instruct 和 GLM-4.5V，每款模型都因其卓越的速度、多功能性以及突破開源 Multimodal AI 處理界限的能力而入選。

什麼是最快的開源 Multimodal 模型？

最快的開源 Multimodal 模型是先進的 Vision-language 模型，能夠同時高效地處理和理解視覺與 Text 資訊。這些模型結合了電腦 Vision 和自然語言處理能力，能以驚人的速度和準確性分析 Image、Video、文件和 Text。它們使開發人員能夠構建可理解視覺內容、回答有關 Image 的問題、分析文件並在多種模態下執行複雜推理任務的應用程式，同時在實際部署中保持高推理速度和成本效益。

GLM-4.1V-9B-Thinking

GLM-4.1V-9B-Thinking 是由智譜 AI 與清華大學 KEG 實驗室聯合發布的開源 Vision-Language 模型，旨在推進通用 Multimodal 推理。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性能，在 18 個不同的基準測試中，其性能可與甚至超越大得多的 72B 參數模型相媲美。

GLM-4.1V-9B-Thinking：具備先進推理能力的精悍強者

GLM-4.1V-9B-Thinking 是由智譜 AI 與清華大學 KEG 實驗室聯合發布的開源 Vision-Language 模型，旨在推進通用 Multimodal 推理。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。該模型在多種任務中表現出色，包括 STEM 問題解答、Video 理解和長文件理解，並能處理高達 4K 解析度和任意寬高比的 Image，具有 66K 的上下文長度。

優點

精悍的 9B 參數，具有卓越的速度與效率。
最先進的性能，可與大得多的 72B 模型相媲美。
可處理具有任意寬高比的 4K Image。

缺點

較小的參數吞吐量可能會限制某些複雜的推理任務。
較新的模型，實際應用測試尚不夠廣泛。

我們喜愛它的原因

它以驚人的效率提供了卓越的性能，證明了較小的模型可以透過創新的思考範式和先進的訓練技術與巨頭競爭。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是由通義千問團隊發布的 Multimodal 大語言模型，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。它扮演著視覺代理的角色，能夠進行推理並動態引導工具，具備電腦和手機的使用能力。該模型可以精確定位 Image 中的物體，並針對發票和表格等數據生成結構化的 Output，透過強化學習增強了數學和問題解決能力。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct：具備工具整合功能的先進視覺代理

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是由通義千問團隊發布的 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。它扮演著視覺代理的角色，能夠進行推理並動態引導工具，具備電腦和手機的使用能力。此外，該模型可以精確定位 Image 中的物體，並針對發票和表格等數據生成結構化的 Output。與其前身 Qwen2-VL 相比，此版本透過強化學習增強了數學和問題解決能力，調整了回覆風格以更符合人類偏好，並擁有高達 131K 的上下文長度。

優點

可作為具備電腦和手機使用能力的視覺代理。
卓越的 131K 上下文長度，適用於廣泛的文件處理。
先進的物體定位和結構化數據提取。

缺點

32B 參數帶來更高的計算需求。
與較小的模型相比，推理成本更昂貴。

我們喜愛它的原因

它將強大的視覺理解與實用的工具整合相結合，非常適合需要視覺分析和自動化任務執行兼備的真實世界應用。

GLM-4.5V

GLM-4.5V 是智譜 AI 發布的最新一代 Vision-language 模型。它基於旗艦 Text 模型 GLM-4.5-Air 構建，總參數為 106B，活躍參數為 12B，利用混合專家（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）等創新技術，顯著增強了其對 3D 空間關係的感知和推理能力，並配備「思考模式」開關以實現靈活的回覆優化。

GLM-4.5V：具備思考模式的新一代 MoE 架構

GLM-4.5V 是智譜 AI 發布的最新一代 Vision-language 模型。該模型基於旗艦 Text 模型 GLM-4.5-Air 構建，總參數為 106B，活躍參數為 12B，利用混合專家（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 的血統，並引入了 3D 旋轉位置編碼（3D-RoPE）等創新技術，顯著增強了對 3D 空間關係的感知和推理能力。透過在預訓練、監督微調和強化學習階段的優化，該模型能夠處理 Image、Video 和長文件等各種視覺內容，在 41 個公開的 Multimodal 基準測試中，在其規模的開源模型中實現了最先進的性能。

優點

MoE 架構，僅有 12B 活躍參數，可實現高效推理。
在 41 個公開的 Multimodal 基準測試中獲得最先進的性能。
3D-RoPE 創新技術，增強 3D 空間理解。

缺點

龐大的總參數數量（106B）可能需要極大的儲存空間。
複雜的 MoE 架構可能需要專業的部署知識。

我們喜愛它的原因

它憑藉創新的 MoE 架構代表了 Multimodal AI 的前沿，在透過智慧參數啟用保持推理效率的同時，提供旗艦級的性能。

最快 Multimodal AI 模型比較

在此表格中，我們比較了 2026 年最快的開源 Multimodal 模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於精悍的高效性，GLM-4.1V-9B-Thinking 以小巧的體積提供了卓越的性能。對於先進的視覺代理能力，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 提供了無與倫比的工具整合和上下文長度。對於尖端的 MoE 架構，GLM-4.5V 憑藉高效的推理提供旗艦級性能。這種並排對比視圖可幫助您為特定的 Multimodal AI 需求選擇合適的模型。

常見問題

哪些 Multimodal AI 模型入選了我們的前三名？

我們在 2026 年評選的最快開源 Multimodal 模型前三名是 GLM-4.1V-9B-Thinking、Qwen2.5-VL-32B-Instruct 和 GLM-4.5V。這些模型中的每一個都因其速度、創新、性能以及在解決 Vision-language 理解和 Multimodal 推理挑戰方面的獨特方法而脫穎而出。

我們在對這些 Multimodal AI 模型進行排名時使用了哪些標準？

我們根據幾個關鍵因素對每個模型進行了評估：推理速度和效率、在已建立的 Multimodal 基準上的表現、架構創新（如 MoE 和思考範式）、上下文長度能力、視覺理解品質以及實際部署的成本效益。

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

選擇這些模型是因為它們代表了快速 Multimodal AI 的前沿。它們在推理效率（GLM-4.1V-9B-Thinking）、擴展上下文處理（Qwen2.5-VL-32B-Instruct）和創新的 MoE 架構（GLM-4.5V）方面展示了顯著的進步，推動了 Multimodal AI 速度和性能的極限。

哪些模型最適合不同的 Multimodal 使用場景？

我們的深入分析顯示了針對不同需求的領先者。GLM-4.1V-9B-Thinking 非常適合需要精悍高效和強大推理能力的應用。Qwen2.5-VL-32B-Instruct 作為用於工具整合和長文件處理的視覺代理表現優異。GLM-4.5V 則非常適合需要透過其 MoE 架構以具備成本效益的推理來實現旗艦級性能的應用。

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