Vision Language Models (VLMs) sind fortschrittliche multimodale KI-Systeme, die visuelles und textuelles Verständnis integrieren und es ihnen ermöglichen, Bilder und Texte gleichzeitig zu interpretieren. Die aktuelle Landschaft der VLMs umfasst sowohl Closed-Source-Optionen wie GPT-4o, Gemini 2.5 Pro und Claude 3.7 Vision als auch Open-Source-Modelle wie Qwen 2.5-VL-72B und Llama 4 Scout. Closed-Source-Modelle zeichnen sich oft bei spezifischen Aufgaben aus, sind aber auf offizielle Plattformen beschränkt, während Open-Source-Modelle Flexibilität, Portabilität und Kosteneffizienz über APIs wie Novita AI bieten.
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Was sind Vision Language Models (VLMs)?
Ein Vision Language Model (VLM) ist ein leistungsstarkes multimodales KI-Modell, das sowohl Bilder als auch Texte versteht und natürliche Sprachausgaben generiert. Es ist, als würde man Sprachmodellen das Sehen ermöglichen.
Was können VLMs tun?
VLMs sind äußerst flexibel und unterstützen eine Vielzahl von Aufgaben, wie zum Beispiel:
- Visuelle Dokumenten-QA – Beantwortung von Fragen basierend auf Bildern von Dokumenten
- Bildbeschriftung – Erstellung beschreibender Bildunterschriften
- Bildklassifikation – Erkennen und Beschriften von Objekten in Bildern
- Objekterkennung – Auffinden von Objektpositionen in einem Bild
Wie funktionieren VLMs?
Ein typisches VLM kombiniert zwei Hauptkomponenten:
- Bildmerkmalsextraktor
In der Regel ein vortrainiertes Vision-Modell (wie ViT oder CLIP), das aussagekräftige Merkmale aus einem Bild extrahiert. - Textdecoder
Ein großes Sprachmodell (LLM) wie LLaMA oder Qwen, das diese visuellen Merkmale in menschenähnlichen Text umwandelt.
Von Clarifai
Vergleich der Top 5 Large Vision Models in der Architektur
| Modell | Veröffentlichungsdatum | Vorteile | Textkontextfenster | Offenheit / Lizenz |
|---|---|---|---|---|
| GPT 4o | März 2025 | Effizientere modalübergreifende Fusion | 128 k Tokens | Closed-Source |
| Gemini 2.5 Pro | 6. Mai 2025 | Allzweck-visuelle Aufgaben | 1 M Tokens heute; 2 M angekündigt | Über Google AI Studio bereitgestellt |
| Claude 3.7 Vision | 27. Feb. 2025 | OCR- und diagrammfokussiert | 200 k Tokens | Closed-Source |
| Qwen 2.5-VL-72B | 22. Apr. 2025 | Beliebige Auflösung, Langvideo-Aufgaben | 128 k Tokens | Open-Source |
| Llama 4 (Scout / Maverick) | 5. Apr. 2025 | Breite multimodale Aufgaben | 1 M – 10 M Tokens (Scout bewirbt 10 M) | Open-Source |
Open AI GPT 4o
GPT-4 verwendet eine vollständig vereinheitlichte multimodale Transformer-Architektur, bei der Bildpatches, Audioframes und Text tokenisiert und in derselben Sequenz verarbeitet werden, sodass kein separater Vision-Tower erforderlich ist.
Vorteile
- Vereinfachte Architektur: Ohne separaten Vision-Tower ist das Modell schlanker und einheitlicher, was die Komplexität reduziert.
- Effizientere modalübergreifende Fusion: Die gemeinsame Verarbeitung von Bildern und Text in derselben Sequenz ermöglicht eine natürlichere Informationsintegration, was das Verständnis und die Generierung verbessert.
- Stärkere Bildgenerierungsfähigkeit: Dieses einheitliche Design ermöglicht es dem Modell, textuelle Beschreibungen mit höherer Genauigkeit und stilistischer Vielfalt in qualitativ hochwertige, diverse Bilder umzuwandeln.
Gemini 2.5 Pro
Die Architektur von Gemini 2.5 Pro verwendet einen eingefrorenen SigLIP-ViT-Tower als Vision-Encoder. Visuelle Eingaben werden unabhängig vorcodiert, linear in den gemeinsamen Transformer projiziert und über Cross-Attention mit Text und anderen Modalitäten integriert.
Vorteile
- Flexibilität des modularen Designs:
Durch die Trennung des Bildvorcodierungsprozesses (eingefrorener SigLIP-ViT) kann das Vision-Modell unabhängig optimiert oder ausgetauscht werden. Dadurch kann sich der Transformer ausschließlich auf die Modalitätenfusion konzentrieren, was die modulare Architektur ideal für flexible Iteration oder Erweiterung macht. - Höhere Recheneffizienz:
Das Einfrieren der Gewichte des Vision-Encoders macht eine erneute Optimierung der visuellen Komponente während des multimodalen Trainings überflüssig, was die Rechenkosten erheblich reduziert, insbesondere bei der Verarbeitung großer visueller Datenmengen. - Optimiert für visuell-zentrierte Aufgaben:
Die visuelle Komponente kann auf großen Bilddatensätzen vortrainiert und dann über leichtgewichtige Cross-Attention mit anderen Modalitäten integriert werden, was leistungsstarke visuelle Verständnisfähigkeiten gewährleistet.
Claude 3.7 Vision
Obwohl die detaillierte Architektur des visuellen Moduls nicht offiziell offengelegt wurde, können wir basierend auf dem Designphilosophie der Claude 3-Serie und verfügbaren Informationen ableiten, dass die visuelle Verarbeitung wahrscheinlich eine ähnliche Architektur wie die folgende verwendet: Claude 3 Vision verwendet einen Resampler ViT in Kombination mit einem leichten Adapter zur Verarbeitung visueller Eingaben. Vision-Tokens werden direkt über ein Gate in den Claude-Sprachmodell-Backbone eingefügt, was es für Aufgaben wie hochpräzise OCR und Diagramminterpretation optimiert.
Vorteile
- Modulares und flexibles Design:
Eingefrorener SigLIP-ViT fungiert als unabhängiges Vision-Modul, das separat optimiert oder ausgetauscht werden kann. Diese Flexibilität macht es ideal für die Anpassung an neue Aufgaben. Im Gegensatz dazu ist der Resampler ViT eng integriert, was seine Anpassungsfähigkeit einschränkt. - Effizient für groß angelegte visuelle Aufgaben:
Das Einfrieren des Vision-Encoders macht ein erneutes Training während des multimodalen Lernens überflüssig, was die Rechenkosten reduziert, insbesondere bei großen visuellen Datenmengen. Der Resampler ViT ist zwar leichtgewichtig, verarbeitet Vision-Tokens jedoch dynamisch, was den Overhead bei visuell-intensiven Aufgaben erhöhen kann. - Optimiert für allgemeine visuelle Aufgaben:
Vortrainiert auf großen Datensätzen, zeichnet sich der eingefrorene SigLIP-ViT bei breiten visuellen Aufgaben (z. B. Klassifikation, Erkennung) aus. Seine Cross-Attention-Integration gewährleistet qualitativ hochwertige Ausgaben. Im Gegensatz dazu ist der Resampler ViT stärker auf leichte Aufgaben wie OCR und Diagrammanalyse spezialisiert.
Qwen 2.5-VL-72B
Window-Attention ViT mit MRoPE ermöglicht die effiziente Verarbeitung von Bildern mit beliebiger Auflösung und langen Videos, nahtlos fusioniert Token-für-Token mit einem 72B MoE-Sprachkern für komplexe multimodale Aufgaben.
Vorteile
- Eingefrorener SigLIP-ViT:
Modulares und flexibles Design erlaubt die unabhängige Optimierung oder den Austausch des Vision-Encoders, ideal für allgemeine visuelle Aufgaben. - Resampler ViT:
Leichtgewichtig und effizient, spezialisiert auf hochpräzise OCR und Diagramminterpretation mit minimalem Rechenaufwand. - Window-Attention ViT + MRoPE:
Optimiert für beliebige Auflösungen und Langvideo-Verarbeitung, mit feinkörniger Token-für-Token-Fusion für komplexe multimodale Aufgaben.
Llama 4 (Scout / Maverick)
ViT-Patch-Embedding wird in einen Mixture-of-Experts multiodalen Transformer eingespeist, der pro Vorwärtspass dynamisch 16–128 Experten aktiviert für skalierbare und effiziente multimodale Verarbeitung.
Vorteile
- Skalierbarkeit:
Das Mixture-of-Experts-Design ermöglicht es dem Modell, effizient auf große Datensätze und Aufgaben zu skalieren, indem nur die notwendigen Experten aktiviert werden, was unnötige Berechnungen reduziert. Dies macht es hocheffizient für große multimodale Systeme. - Aufgabenanpassungsfähigkeit:
Durch die dynamische Auswahl zwischen 16–128 Experten passt sich diese Architektur an Aufgaben unterschiedlicher Komplexität an und gewährleistet optimale Leistung ohne Rechenüberlastung. - Effizienz für verschiedene Daten:
Im Gegensatz zum Window-Attention ViT, der auf hochauflösende oder Videodaten spezialisiert ist, zeichnet sich die MoE-Architektur bei allgemeinen multimodalen Arbeitslasten aus, indem sie Ressourcen effizient über verschiedene Datentypen (z. B. Text, Bilder und deren Kombinationen) ausgleicht.
Vergleich der Top 5 Large Vision Models in der Leistung
| Modell | MMBench | MMMU | OCRBench | MATHVista | HallusionBench | ScienceQA-TEST |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT 4o | 82.2 | 69.2 | 815 | 61.8 | 55 | 90.7 |
| Gemini 2.5 Pro | 88.3 | 74.7 | 862 | 80.9 | 64.1 | - |
| Claude 3.7 Sonnet | 79.7 | 71 | 701 | 66.8 | 55.4 | 90.9 |
| Qwen 2.5 VL 72B | 87.8 | 68.2 | 882 | 74.2 | 54.6 | 91.4 |
| Llama 4 Scout | 69.4 | 66.5 | - | 70.7 | - | - |
Gemini 2.5 Pro ist die beste Wahl für allgemeine multimodale Aufgaben. Qwen 2.5-VL-72B zeichnet sich bei OCR und wissenschaftlichem Denken aus. GPT-4o und Claude 3 Sonnet sind stark bei wissenschaftlichen Aufgaben, aber schwächer in Mathematik und Halluzinationsresistenz. Llama 4 Scout hat begrenzte Fähigkeiten und unvollständige Auswertungen.
Vergleich der Top 5 Large Vision Models in der Anwendung
| Wenn Ihnen am meisten wichtig ist … | Kurzliste |
|---|---|
| Sub-Sekunden-OCR & allgemeiner visueller Chat | GPT 4o |
| Multimodales Denken auf College-Niveau / Video-Moment-QA | Gemini 2.5 Pro |
| Massive PDFs + Bilder mit hoher rechtlicher Genauigkeit | Claude 3.7 Vision |
| Volle Kontrolle & niedrige TCO für Grounding / Video-QA | Qwen 2.5-VL-72B |
| Diagramm- oder strukturierte Dokumentenanalyse auf einer einzelnen GPU | Llama 4 Scout |
Vergleich der Top 5 Large Vision Models in der Bereitstellung
Da GPT, Gemini und Claude Closed-Source-Modelle sind und nur über ihre offiziellen Plattformen zugänglich sind, bieten Qwen und Llama als Open-Source-Modelle den Vorteil der Portabilität und Kosteneffizienz über APIs wie Novita AI.
Schritt 1: Anmelden und auf die Modellbibliothek zugreifen
Melden Sie sich in Ihrem Konto an und klicken Sie auf die Schaltfläche Modellbibliothek.
Schritt 2: Wählen Sie Ihr Modell
Durchsuchen Sie die verfügbaren Optionen und wählen Sie das Modell, das Ihren Anforderungen entspricht.
Schritt 3: Starten Sie Ihre kostenlose Testversion
Beginnen Sie Ihre kostenlose Testversion, um die Fähigkeiten des ausgewählten Modells zu erkunden.
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Schritt 4: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel
Zur Authentifizierung mit der API stellen wir Ihnen einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Gehen Sie auf die Seite „Einstellungen“ und kopieren Sie den API-Schlüssel wie im Bild gezeigt.
Schritt 5: Installieren Sie die API
Installieren Sie die API mit dem für Ihre Programmiersprache spezifischen Paketmanager.
Importieren Sie nach der Installation die erforderlichen Bibliotheken in Ihre Entwicklungsumgebung. Initialisieren Sie die API mit Ihrem API-Schlüssel, um mit Novita AI LLM zu interagieren. Dies ist ein Beispiel für die Verwendung der Chat-Completions-API für Python-Benutzer.
from openai import OpenAI
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
Vision Language Models (VLMs) repräsentieren die Spitze der multimodalen KI, indem sie Bild- und Textverständnis kombinieren, um eine breite Palette von Aufgaben wie visuelle QA, Bildbeschriftung und Objekterkennung zu unterstützen. Unter den führenden Modellen:
- Gemini 2.5 Pro ist die erste Wahl für allgemeine multimodale Aufgaben und zeichnet sich durch hohe Effizienz und Skalierbarkeit in verschiedenen Anwendungsfällen aus.
- Qwen 2.5-VL-72B sticht bei OCR und wissenschaftlichem Denken hervor und bietet als Open-Source-Lösung Flexibilität und Kosteneffizienz.
- GPT-4o und Claude 3 Vision sind stark im wissenschaftlichen Denken und bei OCR, aber Closed-Source mit begrenzter Anpassungsfähigkeit.
- Llama 4 Scout bietet eine skalierbare Open-Source-Option, obwohl seine Fähigkeiten im Vergleich zu Mitbewerbern weniger ausgereift sind.
Open-Source-Modelle wie Qwen und Llama bieten den Vorteil der Portabilität und Kosteneffizienz und sind über APIs wie Novita AI zugänglich.
Häufig gestellte Fragen
Was sind Vision Language Models (VLMs)?
VLMs sind KI-Modelle, die sowohl Bilder als auch Texte verarbeiten und natürliche Sprachausgaben generieren. Sie führen Aufgaben wie visuelle QA, Bildbeschriftung und Objekterkennung durch.
Wie funktionieren VLMs?
VLMs kombinieren einen Bildmerkmalsextraktor (z. B. ViT oder CLIP) mit einem Textdecoder (z. B. LLaMA oder Qwen). Diese Integration ermöglicht ein nahtloses multimodales Verständnis.
Warum Open-Source-VLMs wie Qwen und Llama wählen?
Open-Source-Modelle ermöglichen volle Kontrolle, Anpassung und kosteneffiziente Bereitstellung. Sie können über APIs wie Novita AI zugegriffen werden, was Flexibilität und einfache Integration bietet.
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