终极指南 - 2026 年最适合 Chat 和 Vision 模型的最佳 Multimodal AI

伊丽莎白·C.

我们为您准备的 2026 年最优秀 Multimodal AI Chat 和 Vision 模型的终极指南。我们与行业内部人士合作，测试了关键基准的表现，并分析了架构，以发掘最出色的 Vision-language 模型。从高级推理能力和视觉理解，到 Chat 优化和文档处理，这些模型在创新性、易用性以及实际 Multimodal 应用中表现卓越——助力开发人员和企业利用 SiliconFlow 等服务构建下一代 AI 驱动的视觉 Chat 解决方案。我们为 2026 年推荐的前三款模型是 GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking 和 Qwen2.5-VL-32B-Instruct——每款模型都因其卓越的 Multimodal 特性、Chat 能力以及突破 Vision-language 理解边界的能力而入选。

什么是 Multimodal AI Chat 和 Vision 模型？

Multimodal AI Chat 和 Vision 模型是先进的 Vision-Language 模型 (VLMs)，结合了自然语言理解与先进的视觉处理能力。这些模型可以分析 Image、Video、文档、图表和其他视觉内容，同时进行对话式互动。利用混合专家 (MoE) 等深度学习架构和先进的推理范式，它们将视觉信息转化为有意义的对话和见解。这项技术使开发人员能够创建可以查看、理解和讨论视觉内容的应用程序，使从文档分析到视觉辅助和教育应用等各种功能强大的多模态 AI 工具的使用变得更加民主化。

GLM-4.5V

GLM-4.5V 是智谱 AI（Zhipu AI）发布的最新一代 Vision-Language 模型 (VLM)。基于旗舰 Text 模型 GLM-4.5-Air（总参数 106B，激活参数 12B），它利用混合专家 (MoE) 架构，以较低的推理成本实现卓越的性能。该模型引入了 3D 旋转位置编码 (3D-RoPE) 等创新技术，显着增强了其对 3D 空间关系的感知和推理能力，并具有“Thinking Mode”开关，可提供灵活的推理深度。

GLM-4.5V：最前沿的多模态推理

GLM-4.5V 是智谱 AI 发布的最新一代 Vision-Language 模型 (VLM)。该模型构建在旗舰 Text 模型 GLM-4.5-Air 之上（拥有 106B 总参数和 12B 激活参数），并利用混合专家 (MoE) 架构以较低的推理成本实现卓越的性能。在技术上，GLM-4.5V 引入了 3D 旋转位置编码 (3D-RoPE) 等创新，显着增强了其对 3D 空间关系的感知和推理能力。该模型能够处理 Image、Video 和长文档等各种视觉内容，在 41 个公共多模态基准测试上，在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。

优点

在 41 个多模态基准测试上表现出最先进的性能。
高效的 MoE 架构，拥有 106B 总参数和 12B 激活参数。
利用 3D-RoPE 编码实现先进的 3D 空间推理。

缺点

与较小的模型相比，Output 定价较高。
可能需要更多的计算资源才能获得最佳性能。

为什么我们喜欢它

它将尖端的多模态功能与高效的 MoE 架构相结合，通过灵活的推理模式，在各种视觉理解任务中提供最先进的性能。

GLM-4.1V-9B-Thinking

GLM-4.1V-9B-Thinking 是智谱 AI 与清华大学 KEG 实验室联合发布的开源 Vision-Language 模型 (VLM)，旨在推进通用多模态推理。它基于 GLM-4-9B-0414 基础模型构建，引入了“思考范式”，并利用课程采样强化学习 (RLCS) 显着提高其处理复杂任务的能力。

GLM-4.1V-9B-Thinking：具有先进推理能力的紧凑型性能钢炮

GLM-4.1V-9B-Thinking 是智谱 AI 与清华大学 KEG 实验室联合发布的开源 Vision-Language 模型 (VLM)，旨在推进通用多模态推理。它基于 GLM-4-9B-0414 基础模型构建，引入了“思考范式”，并利用课程采样强化学习 (RLCS) 显着提高其处理复杂任务的能力。作为一款 9B 参数模型，它在同等规模的模型中实现了最先进的性能，其在 18 个不同基准测试上的表现甚至可以与参数量大得多的 Qwen-2.5-VL-72B（72B 参数）相媲美或甚至超越。该模型在 STEM 问题解决、Video 理解和长文档理解方面表现出色，可处理分辨率高达 4K 和任意宽高比的 Image。

优点

仅有 9B 参数，具有出色的性能与尺寸比。
采用 RLCS 训练的先进“思考范式”。
支持处理任意宽高比的 4K 分辨率 Image。

缺点

较小的参数量可能会限制某些场景下的复杂推理。
作为开源模型，可能需要更多的技术配置专业知识。

为什么我们喜欢它

它在紧凑的 9B 参数体量中提供了出色的多模态推理性能，无需庞大的计算要求即可实现先进的视觉语言功能。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是通义千问团队发布的 Multimodal 大语言模型，是 Qwen2.5-VL 系列的一部分。该模型擅长分析 Image 中的 Text、图表、图标、图形和版面设计。它作为一个视觉 Agent，可以进行推理并动态引导工具，能够操作电脑和手机，具有精准的物体定位能力，并能针对发票和表格等数据生成结构化 Output。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct：具有工具集成功能的先进视觉 Agent

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是通义千问团队发布的 Multimodal 大语言模型，是 Qwen2.5-VL 系列的一部分。该模型不仅精通识别常见物体，还高度擅长分析 Image 中的 Text、图表、图标、图形和版面布局。它充当一个能够推理并动态调用工具的视觉 Agent，具备电脑和手机的使用能力。此外，该模型还可以精准定位 Image 中的物体，并针对发票、表格等数据生成结构化 Output。与前代 Qwen2-VL 相比，该版本通过强化学习增强了数学和解决问题的能力，且响应风格调整得更符合人类偏好。

优点

出色的视觉 Agent 能力，可操作电脑和手机。
先进的物体定位和结构化数据提取能力。
超长的 131K 上下文长度，适合处理长文档。

缺点

32B 参数带来更高的计算资源要求。
Input 和 Output 定价相同，对于大规模使用来说成本可能会很高。

为什么我们喜欢它

它作为具有先进工具集成能力的视觉 Agent 表现优异，非常适合需要文档分析、物体定位和结构化数据提取的实际应用。

Multimodal AI 模型对比

在此表格中，我们对比了 2026 年领先的多模态 AI 聊天和 Vision 模型，每个模型都有其独特的优势。为了获得最前沿的性能，GLM-4.5V 凭借高效的 MoE 架构提供了最先进的能力。对于紧凑的高效性，GLM-4.1V-9B-Thinking 以较小的体量提供了出色的推理，而 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 则作为具有先进工具集成能力的视觉 Agent 脱颖而出。这种直观的对比可帮助您为特定的 Chat 和 Vision 应用选择合适的多模态模型。

常见问题

有哪些 Multimodal AI 模型入选了我们的前三名？

我们为 2026 年评选的前三名分别是 GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking 和 Qwen2.5-VL-32B-Instruct。这些 Vision-Language 模型中的每一个都因其在解决多模态 Chat 和 Vision 理解应用中的挑战时所展现的创新性、性能和独特方法而脱颖而出。

我们在对这些 Multimodal AI 模型进行排名时使用了哪些标准？

我们根据以下几个关键因素评估了每个模型：在多模态基准测试中的表现、架构创新（如 MoE 和思考范式）、Chat 和对话能力、视觉理解质量、推理能力、上下文长度、在 SiliconFlow 上的价格效率，以及在 Vision-Language 任务中的实际应用性。

为什么我们选择这些模型作为 2026 年最佳的多模态 Chat 和 Vision AI？

选择这些模型是因为它们代表了 Multimodal AI 的最前沿。它们展示了在 Vision-Language 理解 (GLM-4.5V)、紧凑模型中的高效推理 (GLM-4.1V-9B-Thinking) 以及实用的视觉 Agent 能力 (Qwen2.5-VL-32B-Instruct) 方面的重大进步，推动了在多模态 Chat 和 Vision 应用中可以实现的边界。

哪些模型最适合不同的多模态 Chat 和 Vision 使用场景？

我们的深入分析表明，不同的需求有不同的领跑者。对于在各种多模态基准测试中追求最先进性能并需要灵活思考模式的用户来说，GLM-4.5V 是首选。GLM-4.1V-9B-Thinking 最适合那些在紧凑且具有成本效益的模型中需要先进推理能力的用户。Qwen2.5-VL-32B-Instruct 则在需要视觉 Agent、文档分析和结构化数据提取的应用中表现卓越。

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