终极指南 - 2026年适用于Multimodal任务的最佳开源人工智能

伊丽莎白·C.

我们为您提供 2026 年用于 Multimodal 任务的最佳开源 AI 模型的全面指南。我们评估了前沿的 Vision-language 模型，测试了它们在不同基准测试中的性能，并分析了它们在处理 Text、Images、Video 以及复杂推理任务方面的能力。从先进的 Multimodal 理解到文档分析和空间推理，这些模型代表了开源 AI 创新的巅峰——使开发人员和研究人员能够利用 SiliconFlow 等服务构建复杂的 AI 应用程序。我们 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——每一款都因其出色的 Multimodal 能力、架构创新以及在多个领域中经受验证的性能而入选。

什么是用于 Multimodal 任务的开源 AI 模型？

用于 Multimodal 任务的开源 AI 模型是先进的 Vision-Language 模型（VLMs），能够同时处理和理解多种类型的 Input——包括 Text、Image、Video 和文档。这些先进的模型将自然语言处理与计算机视觉相结合，跨不同模态进行复杂的推理、分析和生成。它们使从文档理解、视觉问答到 3D 空间推理和交互式 AI 智能体等应用成为可能，为全球的研究人员、开发人员和企业提供了接触最先进的 Multimodal AI 能力的民主化途径。

GLM-4.5V

GLM-4.5V 是智谱 AI（Zhipu AI）发布的最新一代 Vision-Language 模型，基于旗舰版 GLM-4.5-Air 构建，拥有 106B 总参数和 12B 活跃参数。利用混合专家（MoE）架构，它在更低的推理成本下实现了卓越的性能。该模型引入了 3D 旋转位置编码（3D-RoPE）以增强 3D 空间推理，并配备了“思考模式”开关，用于平衡在 Image、Video 和长文档中的快速响应与深度推理。

GLM-4.5V：最先进的 Multimodal 推理

GLM-4.5V 代表了开源 Multimodal AI 的巅峰，通过创新的 MoE 架构，在 106B 总参数中包含 12B 活跃参数。这款最新一代的 VLM 在处理包括 Image、Video 和长文档在内的多样化视觉内容方面表现出色，在 41 个公开的 Multimodal 基准测试中实现了最先进的性能。其开创性的 3D-RoPE 技术显著增强了对 3D 空间关系的感知和推理，而灵活的“思考模式”允许用户在速度和分析深度之间进行优化。

优点

在 41 个 Multimodal 基准测试中拥有最先进的性能。
创新的 3D-RoPE 带来优异的 3D 空间推理。
MoE 架构在大规模下提供了极佳的效率。

缺点

由于 106B 参数，计算要求较高。
与较小的模型相比，部署更复杂。

为什么我们喜欢它

它通过突破性的 3D 空间推理和适用于各种应用场景的灵活思考模式，树立了 Multimodal AI 的新标准。

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 Vision-Language 模型。它基于 GLM-4-9B-0414 构建，引入了采用课程采样强化学习（RLCS）的“思考范式”。尽管只有 9B 参数，它却实现了可与更大的 72B 模型相媲美的性能，在 STEM 问题解决、Video 理解和长文档分析方面表现优异，并支持 4K Image 分辨率。

GLM-4.1V-9B-Thinking：用于复杂推理的紧凑型动力源

GLM-4.1V-9B-Thinking 表明参数效率并不会妥协性能。这款 9B 参数的模型通过其创新的“思考范式”和 RLCS 训练方法，与大得多的替代模型并驾齐驱。它在包括 STEM 问题解决、Video 理解和长文档理解在内的多种 Multimodal 任务中表现出色，同时支持具有任意长宽比的高分辨率 4K Image。该模型代表了以极低的计算成本实现最先进的 Multimodal 推理的突破。

优点

出色的性能堪比 72B 参数模型。
创新的“思考范式”增强了推理能力。
支持任意长宽比的 4K Image 分辨率。

缺点

较小的模型尺寸可能会限制一些复杂的推理任务。
与较大的替代模型相比，上下文长度较短。

为什么我们喜欢它

它证明了聪明的架构和训练可以在紧凑、高效的封装中提供世界一流的 Multimodal 性能，非常适合对资源敏感的部署。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是来自通义千问团队的 Multimodal 大语言模型，在分析 Image 内的 Text、图表、图标、图形和布局方面表现出色。它作为一个具备推理和工具导向能力的视觉智能体运行，支持电脑和手机的使用。该模型能准确地定位对象，并为发票和表格等数据生成结构化 Output，通过强化学习和人类偏好对齐增强了数学能力。

Qwen2.5-VL-32B-Instruct：多功能视觉智能体

Qwen2.5-VL-32B-Instruct 脱颖而出，成为专为实际应用设计的全面 Multimodal 解决方案。除了标准的物体识别，它还在文档分析、图表解读以及从复杂的视觉内容中提取结构化数据方面表现优异。它的视觉智能体能力支持动态工具使用和交互式计算任务，而通过强化学习增强的数学推理使其成为分析工作流的理想选择。凭借 131K 的上下文长度和与人类对齐的响应，它架起了 AI 能力与现实世界可用性之间的桥梁。

优点

极佳的文档分析和结构化数据提取。
适用于交互式计算任务的视觉智能体能力。
131K 上下文长度，用于处理长文档。

缺点

中等范围的参数量可能会限制一些专业化任务。
与更小、更高效的模型相比，价格更高。

为什么我们喜欢它

它作为一个实用的视觉智能体表现极其出色，能够无缝处理文档分析、结构化数据提取以及具有人类对齐响应的交互式计算任务。

Multimodal AI 模型对比

在这项全面的对比中，我们分析了 2026 年领先的开源 Multimodal AI 模型，每个模型都针对 Vision-Language 任务的不同方面进行了优化。GLM-4.5V 凭借创新的 3D 推理提供了最先进的性能，GLM-4.1V-9B-Thinking 在不牺牲能力的情况下提供了卓越的效率，而 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 则在实际应用和文档分析中表现出色。这种并排对比有助于您针对特定的 Multimodal AI 需求选择最佳模型。

常见问题解答

哪几款 Multimodal AI 模型入选了我们的前三名推荐？

我们为 2026 年推荐的前三名是 GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking 和 Qwen2.5-VL-32B-Instruct。每个模型在 Multimodal AI 的不同方面都表现出色：GLM-4.5V 拥有最先进的性能和 3D 推理，GLM-4.1V-9B-Thinking 兼具效率与紧凑的卓越性能，而 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 则拥有实用的视觉智能体能力。

我们在对这些 Multimodal AI 模型进行排名时使用了什么标准？

我们基于在 41 个公开 Multimodal 基准测试中的性能、架构创新（如 MoE 和 3D-RoPE）、跨 Text 和视觉任务的推理能力、效率和参数利用率、用于长文档处理的上下文长度，以及在实际 Multimodal 应用中的实用性，对每个模型进行了评估。

为什么我们选择这些模型作为 2026 年 Multimodal 任务的最佳模型？

选择这些模型是因为它们代表了 Multimodal AI 的突破。GLM-4.5V 引入了革命性的 3D 空间推理，GLM-4.1V-9B-Thinking 证明了通过创新训练效率可以媲美更大的模型，而 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 在实际文档分析和视觉智能体任务中表现优异——共同推动了开源 Multimodal AI 领域的发展。