终极指南 - 2026年用于创意任务的最佳 Multimodal 模型

伊丽莎白·C.

我们为您准备的 2026 年创意任务最佳 Multimodal 模型的终极指南。我们与行业业内人士合作，测试了关键基准的性能，并分析了架构，以发现最具创新性的 Vision-语言模型。从先进的视觉推理和创意内容分析，到突破性的 Multimodal 理解，这些模型在创新性、易用性和现实世界创意应用方面表现优异，有助于开发人员和企业利用 SiliconFlow 等服务构建下一代人工智能驱动的创意工具。我们针对 2026 年的前三大推荐模型是 GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking 和 Qwen2.5-VL-32B-Instruct——每款模型都因其卓越的创意能力、通用性以及在创意任务中拓展 Multimodal 人工智能边界的能力而入选。

什么是用于创意任务的 Multimodal 模型？

用于创意任务的 Multimodal 模型是专业的 Vision-Language 模型（VLMs），结合了 Text 和视觉理解以增强创意工作流。这些模型可以分析 Image、Video 和文档，同时生成创意洞察，促进视觉叙事，并支持艺术创作过程。利用混合专家架构等先进架构和创新的推理范式，它们在视觉和文本概念之间无缝转换。这项技术使创作者、设计师和开发人员能够构建复杂的创意应用，从视觉内容分析到交互式创意工具，从而降低了获取先进 AI 辅助创意服务的门槛。

GLM-4.5V

GLM-4.5V 是智谱 AI 推出的最新一代 Vision-Language 模型，采用混合专家架构，拥有 106B 总参数和 12B 激活参数。它引入了 3D 旋转位置编码（3D-RoPE）以增强 3D 空间推理，并可以处理包括 Image、Video 和长文档在内的多种视觉内容。该模型在 41 个公共 Multimodal 基准测试上实现了最先进的性能，并具有用于灵活生成响应的“思考模式”。

GLM-4.5V：先进的创意 Vision-Language 处理

GLM-4.5V 是智谱 AI 推出的最新一代 Vision-Language 模型，采用混合专家架构，拥有 106B 总参数和 12B 激活参数。它引入了创新的 3D 旋转位置编码（3D-RoPE），以增强对 3D 空间关系的感知和推理，这对于涉及空间设计和视觉构图的创意任务至关重要。该模型可以处理包括 Image、Video 和长文档在内的多种视觉内容，在 41 个公共 Multimodal 基准测试中实现了最先进的性能。它的“思考模式”切换允许用户在快速创意响应和深度创意推理之间进行选择。

优点

在 41 个 Multimodal 基准测试中表现出最先进的性能。
创新的 3D-RoPE 用于增强空间创意推理。
灵活的“思考模式”用于创意工作流优化。

缺点

实现最佳性能需要更高的计算要求。
在 SiliconFlow 上的高端定价为 $0.86/M Output tokens。

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。它引入了带有课程采样强化学习（RLCS）的“思考范式”，以增强创意推理。尽管它是一个 9B 参数的模型，但其性能堪比更大的模型，并且在创意任务、Video 理解方面表现出色，能够处理任意宽高比的 4K 分辨率 Image。

GLM-4.1V-9B-Thinking：大规模高效创意推理

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，专门设计用于推进创意 Multimodal 推理。它基于 GLM-4-9B-0414 基座模型构建，引入了使用课程采样强化学习（RLCS）的革命性“思考范式”，以增强创意问题解决能力。尽管只有 9B 参数，它在 18 个基准测试中实现了与大得多的 72B 参数模型相当的性能。该模型在创意 STEM 应用、创意项目的 Video 理解以及长文档分析方面表现优异，可处理任意宽高比的 4K 分辨率 Image——非常适合创意工作流。

优点

尽管参数量仅为紧凑的 9B，但表现极其出色。
用于创意推理的革命性“思考范式”。
处理具有任意宽高比的 4K 分辨率 Image。

缺点

较小的参数量可能会限制一些高级创意任务。
较新的模型，在现实世界中的创意测试较少。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是来自通义千问团队的强大 Multimodal 模型，在分析 Image 中的 Text、图表、图标、图形和布局方面表现优异。它作为一个视觉 Agent 运行，能够进行创意推理和工具导向，具备电脑和手机使用能力。该模型能够精确地定位目标并生成结构化的创意 Output，通过强化学习增强了数学和创意问题解决能力。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct：卓越的创意视觉 Agent

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是来自通义千问团队的高级 Multimodal 模型，专为创意视觉分析与生成而设计。除了识别常见物体外，它还擅长分析 Image 中的 Text、图表、图标、图形和布局——这对于创意设计工作流至关重要。它作为一个智能视觉 Agent 运行，能够进行创意推理和动态工具调用，具备用于创意自动化的实用电脑和手机操作能力。该模型精确地定位 Image 中的创意元素，并为创意项目（如设计布局和视觉构图）生成结构化 Output。通过强化学习得到增强，它提供了更优越的创意问题解决方案，响应风格符合创意专业人士的偏好。

优点

对创意设计元素具有卓越的视觉分析能力。
作为智能视觉 Agent 实现创意自动化。
用于创意构图的精确物体定位。

缺点

在 SiliconFlow 上的中端定价为 $0.27/M tokens。
可能需要特定的提示词以获得最佳创意 Output。

创意 Multimodal 模型对比

在此表格中，我们对比了 2026 年用于创意任务的领先 Multimodal 模型，每个模型都有其独特的创意优势。GLM-4.5V 为复杂的创意项目提供最先进的空间推理。GLM-4.1V-9B-Thinking 以亲民的价格提供高效的创意推理，而 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 在视觉设计分析和创意自动化方面表现出色。这种并排对比视图可帮助您选择适合特定艺术或设计目标的创意 AI 工具。

常见问题

哪些 Multimodal AI 模型入选了我们针对创意任务的前三名？

我们在 2026 年针对创意任务的前三名选择是 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创新性、创意表现以及在解决 Multimodal 创意工作流和视觉理解中的挑战时采用的独特方法而脱颖而出。

我们在对这些创意 AI 模型进行排名时使用了哪些标准？

我们根据几个关键因素评估了每个模型：在 Multimodal 创意基准测试上的表现、架构创新（如 3D-RoPE 和思考范式）、创意专业人士的可获取性、视觉分析和创意 Output 的质量、空间推理能力，以及在包括设计、Video 分析和视觉构图在内的创意工作流中的实际应用。

为什么我们选择这些模型作为 2026 年创意任务的最佳模型？

选择这些模型是因为它们代表了创意 Multimodal AI 的最前沿。它们展示了在创意推理（GLM-4.1V-9B-Thinking）、先进空间理解（GLM-4.5V）以及实用创意自动化（Qwen2.5-VL-32B-Instruct）方面的重大进步，推动了 AI 辅助创意工作流所能实现的边界。

哪些模型最适合不同的创意使用场景？

我们的分析显示了针对各种创意需求的不同领跑者。GLM-4.5V 非常适合需要先进空间推理的复杂 3D 创意项目。GLM-4.1V-9B-Thinking 凭借其思考范式和 4K Image 支持，非常适合高效的创意工作流。Qwen2.5-VL-32B-Instruct 凭借其视觉 Agent 能力，完美适用于设计分析、视觉自动化和创意布局工作。

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