2025年に知っておくべき視覚言語モデル トップ5

視覚言語モデル（VLM）は、画像とテキストの理解を統合した高度なマルチモーダルAIシステムであり、画像とテキストを同時に解釈できます。現在のVLMの状況には、GPT-4o、Gemini 2.5 Pro、Claude 3.7 Vision などのクローズドソースモデルと、Qwen 2.5-VL-72B や Llama 4 Scout などのオープンソースモデルが含まれます。クローズドソースモデルは特定のタスクで優れていることが多いですが、公式プラットフォームに限定される一方、オープンソースモデルはNovita AIのようなAPIを通じて柔軟性、移植性、費用対効果を提供します。

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視覚言語モデル（VLM）とは？

視覚言語モデル（VLM）は、画像とテキストの両方を理解し、自然言語の出力を生成する強力なマルチモーダルAIモデルです。言語モデルに視覚を与えるようなものです。

VLMは何ができるのか？

VLMは非常に柔軟で、以下のような幅広いタスクを実現します。

• ビジュアルドキュメントQA – ドキュメントの画像に基づいて質問に回答
• 画像キャプショニング – 画像に説明文を生成
• 画像分類 – 画像内のオブジェクトを認識・ラベル付け
• 物体検出 – 画像内のオブジェクトの位置を特定

VLMはどのように動作するのか？

典型的なVLMは、2つの主要コンポーネントを組み合わせています。

1. 画像特徴抽出器 通常、事前学習された視覚モデル（ViTやCLIPなど）で、画像から意味のある特徴を抽出します。
2. テキストデコーダー LLaMAやQwenなどの大規模言語モデル（LLM）で、視覚的特徴を人間らしいテキストに変換します。

Clarifai より

トップ5大規模視覚モデルのアーキテクチャ比較

モデル	リリース日	利点	テキストコンテキストウィンドウ	オープン性/ライセンス
GPT 4o	2025年3月	より効率的なクロスモーダル融合	128k トークン	クローズドソース
Gemini 2.5 Pro	2025年5月6日	汎用視覚タスク	現在1Mトークン、2M発表済み	Google AI Studio経由で提供
Claude 3.7 Vision	2025年2月27日	OCRとチャートに特化	200k トークン	クローズドソース
Qwen 2.5-VL-72B	2025年4月22日	任意解像度、長時間動画タスク	128k トークン	オープンソース
Llama 4（Scout / Maverick）	2025年4月5日	広範なマルチモーダルタスク	1M～10Mトークン（Scoutは10Mを謳う）	オープンソース

OpenAI GPT 4o

GPT-4は 完全に統合されたマルチモーダルトランスフォーマー アーキテクチャを採用しており、画像パッチ、オーディオフレーム、テキストがトークン化されて同一シーケンスで処理されるため、独立した視覚タワーが不要です。

利点

1. 簡素化されたアーキテクチャ: 独立した視覚タワーがないため、モデルがより効率的で統一され、複雑さが軽減されます。
2. より効率的なクロスモーダル融合: 画像とテキストを同じシーケンスで処理することで、より自然な情報統合が可能になり、理解と生成が向上します。
3. より強力な画像生成能力: この統合設計により、モデルはテキスト記述を高品質で多様な画像に、高い精度とスタイルの豊かさで変換できます。

Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Proのアーキテクチャは、視覚エンコーダーとして Frozen SigLIP-ViTタワー を使用しています。視覚入力は独立して事前エンコードされ、線形投影で共有トランスフォーマーに統合され、クロスアテンション を通じてテキストやその他のモダリティと統合されます。

利点

1. モジュラー設計の柔軟性: Frozen SigLIP-ViTにより画像の事前エンコード処理を分離することで、視覚モデルを独立して最適化または交換できます。トランスフォーマーはモダリティ融合に集中でき、モジュラーアーキテクチャは柔軟な反復や拡張に最適です。
2. 高い計算効率: 視覚エンコーダーの重みを固定することで、マルチモーダルトレーニング中に視覚コンポーネントを再最適化する必要がなくなり、特に大規模な視覚データを扱う場合に計算コストを大幅に削減します。
3. 視覚中心タスクに最適化: 視覚コンポーネントは大規模画像データセットで事前学習され、軽量なクロスアテンションで他のモダリティと統合されるため、強力な視覚理解能力を保証します。

Claude 3.7 Vision

視覚モジュールの詳細なアーキテクチャは公式に公開されていませんが、Claude 3シリーズの設計思想と入手可能な情報から、その視覚処理はおそらく以下のようなアーキテクチャを採用していると推測できます。Claude 3 Vision のアーキテクチャは、Resampler ViT と軽量アダプターを組み合わせて視覚入力を処理します。視覚トークンは ゲート融合 によって直接Claude言語モデルのバックボーンに統合され、高精度OCR や チャート解釈 などのタスクに最適化されています。

利点

1. モジュラーで柔軟な設計: Frozen SigLIP-ViTは独立した視覚モジュールとして機能し、個別に最適化または交換可能です。この柔軟性により、新しいタスクへの適応に理想的です。対照的に、Resampler ViT は密接に統合されており、適応性が制限されます。
2. 大規模視覚タスクに効率的: 視覚エンコーダーを固定することで、マルチモーダル学習中の再トレーニングが不要になり、特に大規模な視覚データで計算コストを削減します。Resampler ViT は軽量ですが、動的に視覚トークンを処理するため、視覚主体のタスクではオーバーヘッドが増加する可能性があります。
3. 汎用視覚タスクに最適化: 大規模データセットで事前学習されたFrozen SigLIP-ViTは、広範な視覚タスク（分類、検出など）に優れ、クロスアテンション統合により高品質な出力を保証します。一方、Resampler ViT はOCRやチャート解析などの軽量タスクに特化しています。

Qwen 2.5-VL-72B

Window-Attention ViTとMRoPEにより、任意解像度の画像や長時間動画を効率的に処理し、72BのMoE言語コアとトークン単位でシームレスに融合して複雑なマルチモーダルタスクを実現します。

利点

1. Frozen SigLIP-ViT: モジュラーで柔軟な設計により、視覚エンコーダーの独立した最適化や交換が可能で、汎用視覚タスクに最適です。
2. Resampler ViT: 軽量で効率的、高精度なOCRやチャート解釈に特化し、計算オーバーヘッドが最小限です。
3. Window-Attention ViT + MRoPE: 任意解像度や長時間動画処理に最適化され、複雑なマルチモーダルタスクのために細かいトークン単位の融合を実現。

Llama 4（Scout / Maverick）

ViTパッチ埋め込みがMixture-of-Expertsマルチモーダルトランスフォーマーに供給され、順伝搬ごとに16～128のエキスパートを動的に活性化することで、スケーラブルで効率的なマルチモーダル処理を実現します。

利点

1. スケーラビリティ: Mixture-of-Experts設計により、モデルは大規模なデータセットやタスクに効率的にスケーリングでき、必要なエキスパートのみを活性化して不要な計算を削減します。大規模マルチモーダルシステムに非常に効率的です。
2. タスク適応性: 16～128のエキスパートを動的に選択することで、このアーキテクチャは様々な複雑さのタスクに適応し、計算負荷を過剰にすることなく最適なパフォーマンスを確保します。
3. 多様なデータに対する効率性: Window-Attention ViT が高解像度や動画データに特化するのとは異なり、MoEアーキテクチャは 一般的なマルチモーダルワークロード に優れ、異なるデータタイプ（テキスト、画像、それらの組み合わせなど）間でリソースを効率的にバランスします。

トップ5大規模視覚モデルの性能比較

モデル	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 は一般的なマルチモーダルタスクに最適な選択肢です。Qwen 2.5-VL-72B はOCRと科学的推論に優れています。GPT-4o と Claude 3 Sonnet は科学的タスクで強力ですが、数学や幻覚耐性では劣ります。Llama 4 Scout は能力が限られており、評価も不完全です。

トップ5大規模視覚モデルの用途別比較

最も重視する点	おすすめモデル
サブ秒OCRと一般的なビジュアルチャット	GPT 4o
大学レベルのマルチモーダル推論 / 動画モーメントQA	Gemini 2.5 Pro
大量のPDF＋画像、高い法的精度が必要	Claude 3.7 Vision
グラウンディング / 動画QAの完全制御と低TCO	Qwen 2.5-VL-72B
単一GPUでのチャートまたは構造化ドキュメント分析	Llama 4 Scout

トップ5大規模視覚モデルのデプロイ比較

GPT、Gemini、Claudeはクローズドソースモデルであり、公式プラットフォームからのみアクセス可能なため、QwenやLlamaのようなオープンソースモデルは、Novita AIなどのAPIを通じて移植性と費用対効果の利点を提供します。

ステップ1: ログインしてモデルライブラリにアクセス

アカウントにログインし、モデルライブラリ ボタンをクリックします。

ステップ2: モデルを選択

利用可能なオプションからニーズに合ったモデルを選択します。

ステップ3: 無料トライアルを開始

選択したモデルの機能を探索するために無料トライアルを開始します。

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ステップ4: APIキーを取得

APIで認証するために、新しいAPIキーを提供します。「設定」ページに移動し、画像のようにAPIキーをコピーします。

ステップ5: APIをインストール

プログラミング言語に応じたパッケージマネージャーを使用してAPIをインストールします。

インストール後、必要なライブラリを開発環境にインポートします。APIキーでAPIを初期化し、Novita AI LLMとの対話を開始します。以下はPythonユーザー向けのチャット補完APIの例です。

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)
  
  

視覚言語モデル（VLM）はマルチモーダルAIの最先端を代表し、画像とテキストの理解を組み合わせて、ビジュアルQA、画像キャプショニング、物体検出などの幅広いタスクを実現します。主要なモデルの中で：

• Gemini 2.5 Pro は一般的なマルチモーダルタスクのトップチョイスであり、高い効率性とスケーラビリティで多様なユースケースに優れています。
• Qwen 2.5-VL-72B はOCRと科学的推論で際立っており、オープンソースソリューションとして柔軟性と費用対効果を提供します。
• GPT-4o と Claude 3 Vision は科学的推論とOCRで強力ですが、クローズドソースで適応性が限られています。
• Llama 4 Scout はスケーラブルなオープンソースオプションを提供しますが、その能力は競合他社に比べて洗練されていません。

QwenやLlamaのようなオープンソースモデルは、Novita AIなどのAPIを通じてアクセス可能な移植性とコスト効率の利点を提供します。

よくある質問

視覚言語モデル（VLM）とは何ですか？

VLMは画像とテキストの両方を処理し、自然言語の出力を生成するように設計されたAIモデルです。ビジュアルQA、画像キャプショニング、物体検出などのタスクを実行します。

VLMはどのように動作するのですか？

VLMは 画像特徴抽出器（例：ViTやCLIP）と ** テキストデコーダー**（例：LLaMAやQwen）を組み合わせます。この統合により、シームレスなマルチモーダル理解が可能になります。

なぜQwenやLlamaのようなオープンソースVLMを選ぶべきですか？

オープンソースモデルは完全な制御、カスタマイズ、費用対効果の高いデプロイを可能にします。Novita AI などのAPIを通じてアクセスでき、柔軟性と容易な統合を提供します。

Novita AI は、開発者がシンプルなAPIを使用してAIモデルを簡単にデプロイできるAIクラウドプラットフォームであり、また、構築とスケーリングのための手頃で信頼性の高いGPUクラウドも提供します。

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