Top 5 des Vision Language Models à connaître en 2025

Les Vision Language Models (VLM) sont des systèmes d’IA multimodaux avancés qui intègrent la compréhension visuelle et textuelle, leur permettant d’interpréter simultanément des images et du texte. Le paysage actuel des VLM comprend à la fois des options propriétaires comme GPT-4o, Gemini 2.5 Pro, et Claude 3.7 Vision, et des modèles open source comme Qwen 2.5-VL-72B et Llama 4 Scout. Les modèles propriétaires excellent souvent dans des tâches spécifiques mais sont limités aux plateformes officielles, tandis que les modèles open source offrent flexibilité, portabilité et rapport coût-efficacité via des API comme Novita AI.

Parrainez vos amis sur Novita AI et vous gagnerez tous les deux 10 $ de crédits API LLM — jusqu’à 500 $ de récompenses au total.

Pour soutenir la communauté des développeurs, Qwen2.5 7B, Qwen 3 4B est actuellement disponible gratuitement sur Novita AI.

Qu’est-ce que les Vision Language Models (VLM) ?

Un Vision Language Model (VLM) est un modèle d’IA multimodal puissant qui comprend à la fois les images et le texte—et génère une sortie en langage naturel. C’est comme donner la vue aux modèles de langage.

Que peuvent faire les VLM ?

Les VLM sont incroyablement flexibles et alimentent un large éventail de tâches, telles que :

• Visual Document QA – Répondre à des questions basées sur des images de documents
• Image Captioning – Rédiger des légendes descriptives pour des images
• Image Classification – Reconnaître et étiqueter des objets dans des images
• Object Detection – Localiser les objets dans une image

Comment fonctionnent les VLM ?

Un VLM typique combine deux composants principaux :

1. Extracteur de caractéristiques d’image
   Généralement un modèle de vision pré-entraîné (comme ViT ou CLIP) qui extrait des caractéristiques significatives d’une image.
2. Décodeur de texte
   Un grand modèle de langage (LLM) tel que LLaMA ou Qwen qui transforme ces caractéristiques visuelles en texte semblable à celui d’un humain.

De Clarifai

Comparaison des 5 meilleurs grands modèles de vision en architecture

Modèle	Date de sortie	Avantages	Fenêtre de contexte texte	Ouverture / licence
GPT 4o	Mars 2025	Fusion cross-modale plus efficace	128 k tokens	Propriétaire
Gemini 2.5 Pro	6 mai 2025	Tâches visuelles généralistes	1 M de tokens aujourd’hui ; 2 M annoncés	Servi via Google AI Studio
Claude 3.7 Vision	27 février 2025	Axé sur l’OCR et les graphiques	200 k tokens	Propriétaire
Qwen 2.5-VL-72B	22 avril 2025	Résolution arbitraire, tâches vidéo longues	128 k tokens	Open-source
Llama 4 (Scout / Maverick)	5 avril 2025	Tâches multimodales larges	1 M – 10 M de tokens (Scout annonce 10 M)	Open-source

OpenAI GPT 4o

GPT-4 adopte une architecture Transformer multimodal entièrement unifié, où les patches d’image, les trames audio et le texte sont tokenisés et traités dans la même séquence, éliminant ainsi le besoin d’une tour de vision distincte.

Avantages

1. Architecture simplifiée : Sans tour de vision séparée, le modèle est plus rationalisé et unifié, réduisant la complexité.
2. Fusion cross-modale plus efficace : Traiter les images et le texte dans la même séquence permet une intégration plus naturelle des informations, améliorant la compréhension et la génération.
3. Capacité de génération d’images plus forte : Cette conception unifiée permet au modèle de convertir des descriptions textuelles en images de haute qualité et diversifiées avec une plus grande précision et richesse stylistique.

Gemini 2.5 Pro

L’architecture de Gemini 2.5 Pro utilise une tour Frozen SigLIP-ViT comme encodeur visuel. L’entrée visuelle est pré-encodée indépendamment, projetée linéairement dans le Transformer partagé, et intégrée au texte et aux autres modalités via l’attention croisée.

Avantages

1. Flexibilité de la conception modulaire :
   En séparant le processus de pré-encodage d’image (Frozen SigLIP-ViT), le modèle de vision peut être optimisé ou remplacé indépendamment. Cela permet au Transformer de se concentrer uniquement sur la fusion des modalités, rendant l’architecture modulaire idéale pour une itération ou une extension flexible.
2. Efficacité de calcul plus élevée :
   Geler les poids de l’encodeur visuel élimine le besoin de ré-optimiser la composante visuelle lors de l’entraînement multimodal, réduisant considérablement les coûts de calcul, en particulier lors du traitement de données visuelles à grande échelle.
3. Optimisé pour les tâches centrées sur la vision :
   La composante visuelle peut être pré-entraînée sur de grands ensembles de données d’images, puis intégrée à d’autres modalités via une attention croisée légère, garantissant des capacités de compréhension visuelle puissantes.

Claude 3.7 Vision

Bien que l’architecture détaillée du module visuel n’ait pas été officiellement divulguée, en se basant sur la philosophie de conception de la série Claude 3 et les informations disponibles, nous pouvons déduire que son traitement visuel adopte probablement une architecture similaire à la suivante : l’architecture de Claude 3 Vision utilise un Resampler ViT combiné à un adaptateur léger pour traiter les entrées visuelles. Les tokens visuels sont fusionnés par porte directement dans le backbone du modèle de langage Claude, ce qui l’optimise pour des tâches comme l’OCR de haute précision et l’interprétation de graphiques.

Avantages

1. Conception modulaire et flexible :
   Frozen SigLIP-ViT fonctionne comme un module de vision indépendant, permettant une optimisation ou un remplacement séparé. Cette flexibilité le rend idéal pour s’adapter à de nouvelles tâches. En revanche, Resampler ViT est étroitement intégré, limitant son adaptabilité.
2. Efficace pour les tâches de vision à grande échelle :
   Geler l’encodeur visuel élimine le besoin de ré-entraînement lors de l’apprentissage multimodal, réduisant les coûts de calcul, surtout pour les données visuelles à grande échelle. Resampler ViT, bien que léger, traite les tokens visuels de manière dynamique, ce qui peut augmenter la surcharge pour les tâches lourdes en vision.
3. Optimisé pour les tâches de vision générales :
   Pré-entraîné sur de grands ensembles de données, Frozen SigLIP-ViT excelle dans les tâches de vision larges (par exemple, classification, détection). Son intégration par attention croisée garantit des sorties de haute qualité. À l’inverse, Resampler ViT est plus spécialisé pour les tâches légères comme l’OCR et l’analyse de graphiques.

Qwen 2.5-VL-72B

Window-Attention ViT avec MRoPE permet un traitement efficace d’images de résolution arbitraire et de vidéos longues, fusionné de manière transparente token par token avec un noyau de langage MoE de 72B pour des tâches multimodales complexes.

Avantages

1. Frozen SigLIP-ViT :
   Conception modulaire et flexible permettant une optimisation ou un remplacement indépendant de l’encodeur visuel, idéal pour les tâches de vision généralistes.
2. Resampler ViT :
   Léger et efficace, spécialisé pour l’OCR de haute précision et l’interprétation de graphiques, avec une surcharge de calcul minimale.
3. Window-Attention ViT + MRoPE :
   Optimisé pour la résolution arbitraire et le traitement de vidéos longues, avec une fusion token par token à grain fin pour des tâches multimodales complexes.

Llama 4 (Scout / Maverick)

Le patch-embedding ViT alimente un Transformer multimodal Mixture-of-Experts, activant dynamiquement 16 à 128 experts par passage avant pour un traitement multimodal évolutif et efficace.

Avantages

1. Évolutivité :
   La conception Mixture-of-Experts permet au modèle de passer à l’échelle efficacement pour de grands ensembles de données et tâches, en n’activant que les experts nécessaires, réduisant les calculs inutiles. Cela le rend très efficace pour les systèmes multimodaux à grande échelle.
2. Adaptabilité aux tâches :
   En sélectionnant dynamiquement entre 16 et 128 experts, cette architecture s’adapte à des tâches de complexité variable, garantissant des performances optimales sans surcharger le calcul.
3. Efficacité pour des données diverses :
   Contrairement à Window-Attention ViT, qui se spécialise dans les données haute résolution ou vidéo, l’architecture MoE excelle dans les charges de travail multimodales générales, équilibrant efficacement les ressources entre différents types de données (par exemple, texte, images et leurs combinaisons).

Comparaison des performances des 5 meilleurs grands modèles de vision

Modèle	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 est le meilleur choix pour les tâches multimodales générales. Qwen 2.5-VL-72B excelle en OCR et en raisonnement scientifique. GPT-4o et Claude 3 Sonnet sont solides pour les tâches scientifiques mais plus faibles en mathématiques et en résistance aux hallucinations. Llama 4 Scout a des capacités limitées et des évaluations incomplètes.

Comparaison des applications des 5 meilleurs grands modèles de vision

Si vous tenez surtout à …	Sélection rapide
OCR en moins d’une seconde et chat visuel général	GPT 4o
Raisonnement multimodal de niveau universitaire / QA de moments vidéo	Gemini 2.5 Pro
PDF massifs + images avec une haute précision juridique	Claude 3.7 Vision
Contrôle total et faible coût total de possession pour le grounding / QA vidéo	Qwen 2.5-VL-72B
Analyse de graphiques ou de documents structurés sur un seul GPU	Llama 4 Scout

Comparaison du déploiement des 5 meilleurs grands modèles de vision

Étant donné que GPT, Gemini et Claude sont des modèles propriétaires et ne sont accessibles que via leurs plateformes officielles, Qwen et Llama, en tant que modèles open source, offrent l’avantage de la portabilité et du rapport coût-efficacité via des API telles que Novita AI.

Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles

Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Model Library.

Étape 2 : Choisissez votre modèle

Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.

Étape 3 : Commencez votre essai gratuit

Débutez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.

Essayez Qwen 2.5 VL 72B et Llama 4 Demo maintenant !

Étape 4 : Obtenez votre clé API

Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En entrant dans la page Settings, vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur l’image.

Étape 5 : Installez l’API

Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.

Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM. Voici un exemple d’utilisation de l’API chat completions pour les utilisateurs Python.

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)
  
  

Les Vision Language Models (VLM) représentent la pointe de l’IA multimodale, combinant la compréhension des images et du texte pour alimenter un large éventail de tâches telles que le QA visuel, le captioning d’images et la détection d’objets. Parmi les modèles leaders :

• Gemini 2.5 Pro est le meilleur choix pour les tâches multimodales générales, excellent dans divers cas d’utilisation avec une efficacité et une évolutivité élevées.
• Qwen 2.5-VL-72B se distingue pour l’OCR et le raisonnement scientifique, offrant flexibilité et rapport coût-efficacité en tant que solution open source.
• GPT-4o et Claude 3 Vision sont solides en raisonnement scientifique et en OCR mais sont propriétaires avec une adaptabilité limitée.
• Llama 4 Scout offre une option open source évolutive, bien que ses capacités soient moins affinées que celles de ses concurrents.

Les modèles open source comme Qwen et Llama offrent l’avantage de la portabilité et de l’efficacité économique, accessibles via des API telles que Novita AI.

Foire aux questions

Que sont les Vision Language Models (VLM) ?

Les VLM sont des modèles d’IA conçus pour traiter à la fois des images et du texte, générant des sorties en langage naturel. Ils effectuent des tâches telles que le QA visuel, le captioning d’images et la détection d’objets.

Comment fonctionnent les VLM ?

Les VLM combinent un extracteur de caractéristiques d’image (par exemple ViT ou CLIP) avec un décodeur de texte (par exemple LLaMA ou Qwen). Cette intégration permet une compréhension multimodale sans couture.

Pourquoi choisir des VLM open source comme Qwen et Llama ?

Les modèles open source permettent un contrôle total, une personnalisation et un déploiement rentable. Ils peuvent être consultés via des API comme Novita AI, offrant flexibilité et facilité d’intégration.

Novita AI est une plateforme cloud d’IA qui offre aux développeurs un moyen facile de déployer des modèles d’IA en utilisant notre API simple, tout en fournissant le GPU cloud abordable et fiable pour construire et faire évoluer.

Lectures recommandées

• Tutorial: How to Access Gemma 3 27B Locally, via API, on Cloud GPU
• Novita AI Now Supports OpenAI Agents SDK
• Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Comparing Efficiency and Performance.