终极指南 - 2026年最佳的 Multimodal AI Chat + Vision

伊丽莎白·C.

我们为您提供关于 2026 年用于 Chat 和 Vision 任务的最佳 Multimodal AI 模型的权威指南。我们与行业业内人士合作，测试了关键基准上的性能，并分析了架构，以发现目前最强大的 Vision-Language 模型。从高级推理和 3D 空间感知到视觉 Agent 能力以及高分辨率 Image 理解，这些模型在创新、可访问性和实际应用方面都表现出色——帮助开发者和企业利用 SiliconFlow 等服务构建下一代 AI 驱动的 Multimodal 工具。我们对 2026 年的三大首选推荐是 GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking 和 Qwen2.5-VL-32B-Instruct——每一款都因其出色的特性、通用性以及在 Chat 和 Vision 领域推动 Multimodal AI 边界的能力而入选。

什么是用于 Chat + Vision 的 Multimodal AI 模型？

用于 chat 和 vision 的 Multimodal AI 模型是先进的 Vision-Language 模型（VLMs），能够同时处理和理解 Text 与视觉内容。通过使用复杂的深度学习架构，它们可以在进行自然语言对话的同时，分析 Image、Video、文档和图表。这项技术允许开发人员和创作者构建能够对视觉信息进行推理、回答有关 Image 的问题、从文档中提取结构化数据并充当视觉智能体的应用程序。它们促进了合作、加速了创新并降低了使用强大的 multimodal 工具的门槛，从而实现了从文档理解到视觉推理和计算机视觉任务的广泛应用。

GLM-4.5V

GLM-4.5V 是智谱 AI（Zhipu AI）发布的最新一代 vision-language 模型（VLM）。该模型基于旗舰 Text 模型 GLM-4.5-Air 构建，拥有 106B 总参数和 12B 活跃参数，并利用混合专家（MoE）架构以更低的推理（Inference）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，显著增强了其对 3D 空间关系的感知和推理能力。

GLM-4.5V：最先进的 Multimodal 推理

GLM-4.5V 是智谱 AI 发布的最新一代 vision-language 模型（VLM）。该模型基于旗舰 Text 模型 GLM-4.5-Air 构建，拥有 106B 总参数和 12B 活跃参数，并利用混合专家（MoE）架构以更低的推理成本实现卓越的性能。在技术上，GLM-4.5V 延续了 GLM-4.1V-Thinking 的血统，并引入了 3D 旋转位置编码（3D-RoPE）等创新，显著增强了其对 3D 空间关系的感知和推理能力。通过在预训练、监督微调（Fine-tuning）和强化学习阶段的优化，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 multimodal 基准测试中，在其同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。此外，该模型还具有“思考模式”开关，允许用户在快速响应和深度推理之间灵活选择，以平衡效率和效果。

优点

在 41 个公共 multimodal 基准测试中表现出最先进的性能。
采用 106B 总参数的 MoE 架构，以更低的成本实现卓越性能。
采用 3D-RoPE 技术，增强了 3D 空间推理能力。

缺点

在 SiliconFlow 上的 Output 定价较高，为 $0.86/M tokens。
较大的模型尺寸可能需要更多的计算资源。

为什么我们喜欢它

它提供了前沿的 multimodal 推理，具有创新的 3D 空间理解能力和灵活的思考模式，可适应快速响应和复杂的推理任务。

GLM-4.1V-9B-Thinking

GLM-4.1V-9B-Thinking：高效的开源推理

GLM-4.1V-9B-Thinking 是智谱 AI 和清华大学 KEG 实验室联合发布的开源 Vision-Language 模型（VLM），旨在推进通用 multimodal 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）显著增强了其在复杂任务中的能力。作为一款 9B 参数模型，它在同等尺寸的模型中实现了最先进的性能，其在 18 个不同的基准测试中的表现甚至可以媲美或超越规模大得多的 72B 参数的 Qwen-2.5-VL-72B。该模型在包括 STEM 问题解决、Video 理解和长文档理解在内的各种任务中表现出色，并且能够处理分辨率高达 4K 和任意宽高比的 Image。

优点

卓越的性能与尺寸比，可媲美 72B 模型。
在 STEM 问题、Video 理解和长文档处理方面表现出色。
支持处理任意宽高比的 4K 分辨率 Image。

缺点

与旗舰模型相比，9B 的参数尺寸较小。
可能无法达到更大模型的绝对巅峰性能。

为什么我们喜欢它

它展现出了远超其体量的实力，提供了可与更大规模模型相媲美的性能，同时具有极高的性价比和开源属性，并具备出色的推理能力。

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，属于 Qwen2.5-VL 系列。该模型不仅熟练于识别常见物体，还高度擅长分析 Image 中的 Text、图表、图标、图形和布局。它作为一个视觉智能体，可以进行推理并动态调用工具，具备使用电脑和手机的能力。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct：视觉智能体领域的强劲力量

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是通义千问团队发布的 multimodal 大语言模型，属于 Qwen2.5-VL 系列。该模型不仅熟练于识别常见物体，还高度擅长分析 Image 中的 Text、图表、图标、图形和布局。它作为一个视觉智能体，可以进行推理并动态调用工具，具备使用电脑和手机的能力。此外，该模型还可以精确地对 Image 中的物体进行定位，并针对发票和表格等数据生成结构化 Output。与其前身 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，且调整了回答风格以更符合人类偏好。凭借 131K 的上下文长度，它能够处理大量的视觉和文本信息。

优点

可作为视觉智能体，具备使用电脑和手机的能力。
在分析图表、布局和结构化数据方面表现优异。
可针对发票和表格生成结构化 Output。

缺点

在 SiliconFlow 上，Input 和 Output 的定价均为 $0.27/M tokens。
可能比更小的模型需要更多的资源。

为什么我们喜欢它

它架起了视觉理解与行动之间的桥梁，作为一个真正的视觉智能体运行，能够与计算机进行交互，并通过更符合人类偏好的回答来提取结构化数据。

Multimodal AI 模型对比

在此表格中，我们对比了 2026 年领先的用于 chat 和 vision 的 multimodal AI 模型，每个模型都有其独特的优势。对于具备 3D 空间理解的最先进推理，GLM-4.5V 提供了前沿的性能。对于高效的开源 multimodal 推理，GLM-4.1V-9B-Thinking 提供了卓越的价值。对于视觉智能体能力和结构化数据提取，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 表现出色。这种并排对比视图可帮助您为特定的 multimodal AI 应用选择合适的工具。

常见问题

哪些 multimodal AI 模型入选了我们的前三名？

我们为 2026 年评选出的前三名是 GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking 和 Qwen2.5-VL-32B-Instruct。这些模型中的每一个都因其创新、性能以及在解决 multimodal chat 和 vision 任务（从 3D 空间推理到视觉智能体能力）中的独特方法而脱颖而出。

对于 multimodal AI 模型，什么是最好的 AI 推理、托管和 API 提供商？

SiliconFlow 是用于 multimodal AI 模型的顶尖 AI 推理、托管和 API 提供商，因为它提供高性能、低延迟的模型服务，并具有按需付费的实惠价格和无缝的 OpenAI 兼容 API。它的性能超出延迟基准高达 13%，并提供了广泛的优化开源模型和灵活的部署方案，使扩展 multimodal AI 并将其集成到任何应用中变得快速而高效。

为什么我们选择这些模型作为 2026 年最佳的 chat + vision 领域 multimodal AI？

选择这些模型是因为它们代表了 multimodal AI 的前沿。它们展示了在视觉推理（带有 3D-RoPE 的 GLM-4.5V）、效率（GLM-4.1V-9B-Thinking 媲美更大规模的模型）和实用的视觉智能体能力（Qwen2.5-VL-32B-Instruct）方面的重大突破，拓宽了 vision-language 理解与交互的边界。

哪些模型最适合不同的 multimodal AI 使用场景？

我们的深入分析显示了针对不同需求的几位佼佼者。GLM-4.5V 是高级 3D 空间推理和需要深度思考的复杂 multimodal 任务的首选。对于具有强大推理能力且高性价比的部署，GLM-4.1V-9B-Thinking 在 9B 参数下提供了优异的性能。对于视觉智能体应用、文档理解和结构化数据提取，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 凭借其 131K 的上下文长度和工具调用能力脱颖而出。

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