终极指南 - 2026年最佳 Multimodal AI 模型

伊丽莎白·C.

我们为您准备的 2026 年最佳 Multimodal AI 模型的终极指南。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，以发掘最优秀的 Vision 语言模型。从最先进的 Image 理解和推理模型，到开创性的文档分析和视觉智能体，这些模型在创新性、易用性和实际应用中都表现出色——帮助开发者和企业利用 SiliconFlow 等服务构建下一代 AI 驱动的工具。我们对 2026 年的前三大推荐是 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、通用性以及推动 Multimodal AI 边界的能力而被选中。

什么是 Multimodal AI 模型？

Multimodal AI 模型是先进的视觉语言模型（VLM），能够同时处理和理解多种类型的 Input，包括 Text、Image、Video 和文档。通过利用复杂的深度学习架构，它们将视觉内容与文本信息结合进行分析，以执行复杂的推理、视觉理解和内容生成任务。这项技术允许开发人员和创作者构建能够理解图表、解决视觉问题、分析文档并以卓越能力充当视觉智能体的应用程序。它们促进了合作，加速了创新，并使获取强大的多模态智能变得大众化，从而实现了从教育工具到企业自动化解决方案的广泛应用。

GLM-4.5V

GLM-4.5V 是智谱 AI 发布的最新一代视觉语言模型（VLM）。该模型基于旗舰 Text 模型 GLM-4.5-Air 构建，拥有 106B 的总参数量和 12B 的活跃参数量，并利用混合专家（MoE）架构在更低的推理成本下实现卓越的性能。通过在预训练、监督微调和强化学习阶段的优化，该模型能够处理各种视觉内容，如 Image、Video 和长文档。

GLM-4.5V：最前沿的多模态推理

GLM-4.5V 是智谱 AI 发布的最新一代视觉语言模型（VLM）。该模型基于旗舰 Text 模型 GLM-4.5-Air 构建，拥有 106B 的总参数量和 12B 的活跃参数量，并利用混合专家（MoE）架构在更低的推理成本下实现卓越的性能。技术上，GLM-4.5V 继承了 GLM-4.1V-Thinking 的脉络，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、监督微调和强化学习阶段的优化，该模型能够处理各种视觉内容，如 Image、Video 和长文档，在 41 个公开的多模态基准测试上，在同等规模的开源模型中实现了最前沿的性能。此外，该模型具有“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 个多模态基准测试中表现出最前沿的性能。
MoE 架构以更低的成本提供卓越的性能。
3D-RoPE 增强了 3D 空间推理能力。

缺点

在 SiliconFlow 上的 Output 价格较高，为 $0.86/M tokens。
需要理解 MoE 架构以便进行优化。

为什么我们喜欢它

它将前沿的多模态推理与灵活的思考模式相结合，在处理从 Image 到 Video 以及长文档等各种视觉内容的同时，实现了领先的基准性能。

GLM-4.1V-9B-Thinking

GLM-4.1V-9B-Thinking 是由智谱 AI 和清华大学 KEG 实验室联合发布的开源视觉语言模型（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）显著增强了其在复杂任务中的能力。

GLM-4.1V-9B-Thinking：高效的多模态推理冠军

GLM-4.1V-9B-Thinking 是由智谱 AI 和清华大学 KEG 实验室联合发布的开源视觉语言模型（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）显著增强了其在复杂任务中的能力。作为一个 9B 参数的模型，它在类似规模的模型中实现了最前沿的性能，其在 18 个不同的基准测试上的表现与甚至超越了规模大得多的 72B 参数模型 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优异，并能处理分辨率高达 4K 和任意宽高比的 Image。

优点

在 18 个基准测试中超越了更大规模的 72B 模型。
高效的 9B 参数，实现具有成本效益的部署。
支持处理具有任意宽高比的 4K 分辨率 Image。

缺点

参数量少于旗舰模型。
可能需要针对特定领域进行微调。

为什么我们喜欢它

它以极小的规模和成本提供了旗舰级的性能，凭借创新的思考范式和强化学习优化，展现出了远超其体量级别的实力。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是千问团队发布的 Qwen2.5-VL 系列中的多模态大语言模型。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、图形和排版布局。它作为一个视觉智能体运行，能够进行推理并动态调用工具，胜任电脑和手机的操作。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct：视觉智能体的动力源泉

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是千问团队发布的 Qwen2.5-VL 系列中的多模态大语言模型。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、图形和排版布局。它作为一个视觉智能体运行，能够进行推理并动态调用工具，胜任电脑和手机的操作。此外，该模型能够精准定位 Image 中的物体，并为发票、表格等数据生成结构化 Output。相比前代产品 Qwen2-VL，此版本通过强化学习增强了数学和解决问题的能力，调整了回答风格以更符合人类偏好。

优点

可作为用于电脑和手机控制的视觉智能体。
极其擅长分析图表、排版和文档。
能为发票和表格生成结构化 Output。

缺点

与更大规模的模型相比，参数量处于中等水平。
Input 和 Output 的定价结构相同。

为什么我们喜欢它

它是一个真正的视觉智能体，可以控制电脑和手机，同时在文档分析和结构化数据提取方面表现优异，非常适合自动化和企业应用。

多模态 AI 模型对比

在此表中，我们对比了 2026 年领先的多模态 AI 模型，每个模型都有其独特的优势。对于在各种视觉任务中追求最前沿性能的需求，GLM-4.5V 以 MoE 效率提供了旗舰级的能力。对于能与更大规模模型媲美的高性价比多模态推理，GLM-4.1V-9B-Thinking 提供了卓越的价值。对于视觉智能体能力和文档理解，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 表现拔尖。这一全方位的对比视图可帮助您为特定的多模态 AI 需求选择合适的工具。

常见问题解答

哪些多模态 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、性能以及在解决多模态推理、视觉理解和视觉语言任务挑战时的独特方法而脱颖而出。

对于多模态 AI 模型，哪个是最好的 AI 推理、托管和 API 提供商？

SiliconFlow 是多模态 AI 模型的首选 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，具有按需付费的实惠价格和无缝兼容 OpenAI 的 API。它的延迟表现优于基准测试多达 13%，并提供了广泛优化的开源视觉语言模型以及灵活的部署方案，使多模态 AI 在任何应用中的扩展和集成都变得快速而高效。

为什么我们选择这些模型作为 2026 年的最佳模型？

选择这些模型是因为它们代表了多模态 AI 的前沿。它们展示了在效率（GLM-4.1V-9B-Thinking）、最前沿的推理能力（GLM-4.5V）以及视觉智能体功能（Qwen2.5-VL-32B-Instruct）方面的重大进步，拓展了视觉语言理解和多模态推理的边界。

哪些模型最适合进行多模态推理和视觉理解？

我们的深入分析显示，针对不同的需求有几款领先模型。GLM-4.5V 是在 41 个多模态基准测试中寻求最前沿性能以及灵活思考模式的首选。对于预算受限但仍需要旗舰级性能的部署，GLM-4.1V-9B-Thinking 提供了卓越的性价比，性能超越了其三倍体量的模型。对于视觉智能体能力和文档分析，Qwen2.5-VL-32B-Instruct 凭借其控制电脑和提取结构化数据的能力而表现优异。

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