最佳视觉语言模型（VLM）推荐

1. Qwen2.5-VL (7B & 72B)

2. • 来源: 阿里巴巴Qwen团队

   • 关键特点:

   • • 72B模型在文档理解、物体定位和长视频处理（最长可达1小时）方面媲美甚至超越GPT-4o。

     • 支持29种语言，具备动态分辨率处理，适合多语言OCR、视频分析和复杂文档任务。

     • 7B版本轻量高效，适合资源受限环境。

     • 开源（Apache 2.0许可），易于定制。

   • 性能:

   • • 在MMMU、MMBench等基准测试中表现出色，7B版本在图像分类任务中接近GPT-4o（准确率0.93 vs 0.94）。

   • 适用场景:

   • • 文档分析（合同、发票处理）

     • 多语言OCR和图像描述

     • 视频内容理解与事件定位

     • 自动化数据录入和UI代理

   • 推荐理由:

   • • 开源且性能强劲，72B版本在多模态任务中几乎达到闭源模型水平，7B版本适合轻量部署。

3. Gemma 3 (4B, 12B, 27B)

4. • 来源: Google DeepMind

   • 关键特点:

   • • 使用SigLIP视觉编码器，支持高分辨率图像（896x896）和128k上下文窗口。

     • “Pan & Scan”算法优化多分辨率图像处理，适合文档和多语言任务。

     • 轻量高效，4B版本适合边缘设备。

     • 开源（开放权重，允许商业使用）。

   • 性能:

   • • 在高分辨率图像理解和多语言文本处理中表现优异，适合长上下文任务。

   • 适用场景:

   • • 多模态聊天机器人

     • 非英语视觉文本理解

     • 文档分析和图像描述

   • 推荐理由:

   • • 轻量且高效，适合需要在边缘设备上运行的场景，同时支持长上下文和高分辨率图像。

5. Llama 3.2 Vision (11B & 90B)

6. • 来源: Meta AI

   • 关键特点:

   • • 基于Llama 3.1，添加视觉适配器，支持128k上下文。

     • 擅长文档理解、OCR、视觉问答（VQA）和图像描述。

     • 开源（社区许可，研究和部分商业用途）。

   • 性能:

   • • 在文档任务和VQA中表现稳健，90B版本接近闭源模型水平，但在图像分类任务中稍逊于Qwen2.5-VL（准确率0.83）。

   • 适用场景:

   • • 文档处理工作流

     • 无障碍图像描述

     • 交互式VQA系统

   • 推荐理由:

   • • 强大的文档处理能力和高定制性，适合企业级应用。

7. GPT-4o

8. • 来源: OpenAI

   • 关键特点:

   • • 闭源模型，综合性能最强，支持图像、文本和多模态任务。

     • 在图像分类、VQA和文档理解中表现顶尖（Caltech256准确率0.94）。

     • 支持复杂推理和多模态交互。

   • 性能:

   • • 在MMMU等基准测试中得分最高（69.9），但被Qwen-VL-Max-0809在某些任务中超越。

   • 适用场景:

   • • 高精度图像分类和复杂推理任务

     • 商业化多模态应用

     • 需要顶级性能的场景

   • 推荐理由:

   • • 虽然闭源，GPT-4o在综合性能上仍领先，适合预算充足、对性能要求极高的场景。