Vision Language Models (VLM) — это продвинутые мультимодальные системы ИИ, которые объединяют визуальное и текстовое понимание, позволяя им интерпретировать изображения и текст одновременно. В текущем ландшафте VLM представлены как закрытые решения, такие как GPT-4o, Gemini 2.5 Pro и Claude 3.7 Vision, так и модели с открытым исходным кодом: Qwen 2.5-VL-72B и Llama 4 Scout. Закрытые модели часто превосходят в специфических задачах, но ограничены официальными платформами, тогда как открытые модели обеспечивают гибкость, портативность и экономическую эффективность через API, такие как Novita AI.
Порекомендуйте друзьям Novita AI — и вы оба получите по $10 кредитов на LLM API, до $500 суммарного вознаграждения.
В поддержку сообщества разработчиков Qwen2.5 7B и Qwen 3 4B сейчас доступны бесплатно на Novita AI.
Что такое Vision Language Models (VLM)?
Vision Language Model (VLM) — это мощная мультимодальная модель ИИ, которая понимает как изображения, так и текст — и генерирует вывод на естественном языке. Это как дать языковым моделям зрение.
Что умеют VLM?
VLM невероятно гибки и поддерживают широкий спектр задач, таких как:
- Визуальный вопросно-ответный анализ документов — ответы на вопросы по изображениям документов.
- Создание подписей к изображениям — написание описательных подписей для изображений.
- Классификация изображений — распознавание и маркировка объектов на картинках.
- Обнаружение объектов — определение местоположения объектов на изображении.
Как работают VLM?
Типичный VLM объединяет два основных компонента:
- Извлекатель признаков изображения
Обычно это предварительно обученная модель зрения (например, ViT или CLIP), которая извлекает значимые признаки из изображения. - Текстовый декодер
Большая языковая модель (LLM), такая как LLaMA или Qwen, которая преобразует визуальные признаки в человекоподобный текст.
Источник: Clarifai
Сравнение топ-5 больших моделей зрения по архитектуре
| Модель | Дата выхода | Преимущества | Текстовый контекст | Открытость / лицензия |
|---|---|---|---|---|
| GPT‑4o | Март 2025 | Более эффективная межмодальная интеграция | 128 тыс. токенов | Закрытая |
| Gemini 2.5 Pro | 6 мая 2025 | Универсальные визуальные задачи | 1 млн токенов (анонсировано 2 млн) | Доступ через Google AI Studio |
| Claude 3.7 Vision | 27 февраля 2025 | Ориентация на OCR и диаграммы | 200 тыс. токенов | Закрытая |
| Qwen 2.5-VL-72B | 22 апреля 2025 | Произвольное разрешение, работа с длинными видео | 128 тыс. токенов | Открытая |
| Llama 4 (Scout / Maverick) | 5 апреля 2025 | Широкие мультимодальные задачи | 1–10 млн токенов (Scout заявляет 10 млн) | Открытая |
OpenAI GPT‑4o
GPT‑4 использует полностью унифицированную мультимодальную Transformer-архитектуру, где патчи изображений, аудиокадры и текст токенизируются и обрабатываются в одной последовательности, устраняя необходимость в отдельном визуальном энкодере.
Преимущества
- Упрощённая архитектура: Без отдельного визуального энкодера модель более компактна и унифицирована, что снижает сложность.
- Более эффективная межмодальная интеграция: Обработка изображений и текста в одной последовательности позволяет более естественно интегрировать информацию, улучшая понимание и генерацию.
- Более мощная способность генерации изображений: Такая унифицированная конструкция позволяет модели с большей точностью и стилистическим разнообразием преобразовывать текстовые описания в высококачественные изображения.
Gemini 2.5 Pro
Архитектура Gemini 2.5 Pro использует замороженный SigLIP-ViT-энкодер в качестве визуального кодировщика. Визуальный ввод предварительно кодируется независимо, линейно проецируется в общий Transformer и интегрируется с текстом и другими модальностями через кросс-внимание.
Преимущества
- Гибкость модульной конструкции:
Разделение процесса предварительного кодирования изображений (Frozen SigLIP-ViT) позволяет независимо оптимизировать или заменять модель зрения. Это позволяет Transformer сосредоточиться только на слиянии модальностей, что делает модульную архитектуру идеальной для гибкой итерации или расширения. - Более высокая вычислительная эффективность:
Заморозка весов визуального энкодера устраняет необходимость повторной оптимизации визуального компонента во время мультимодального обучения, значительно снижая вычислительные затраты, особенно при работе с крупномасштабными визуальными данными. - Оптимизация для задач, ориентированных на зрение:
Визуальный компонент может быть предварительно обучен на больших наборах данных изображений, а затем интегрирован с другими модальностями через лёгкое кросс-внимание, обеспечивая мощные возможности понимания изображений.
Claude 3.7 Vision
Хотя подробная архитектура визуального модуля официально не раскрыта, на основе философии дизайна серии Claude 3 и доступной информации можно предположить, что обработка визуального ввода, вероятно, использует архитектуру, аналогичную следующей: Claude 3 Vision использует Resampler ViT в сочетании с лёгким адаптером для обработки визуальных входных данных. Визуальные токены gate-сливаются непосредственно в основную языковую модель Claude, что делает её оптимизированной для задач, таких как высокоточный OCR и интерпретация диаграмм.
Преимущества
- Модульный и гибкий дизайн:
Frozen SigLIP-ViT функционирует как независимый визуальный модуль, допускающий отдельную оптимизацию или замену. Эта гибкость делает его идеальным для адаптации к новым задачам. Напротив, Resampler ViT тесно интегрирован, что ограничивает его адаптируемость. - Эффективность для крупномасштабных задач зрения:
Заморозка визуального энкодера устраняет необходимость переобучения во время мультимодального обучения, снижая вычислительные затраты, особенно для больших объёмов визуальных данных. Resampler ViT, хотя и лёгкий, обрабатывает визуальные токены динамически, что может увеличить накладные расходы для задач, насыщенных зрением. - Оптимизация для общих задач зрения:
Предварительно обученный на больших наборах данных, Frozen SigLIP-ViT превосходен в широких задачах зрения (например, классификация, детекция). Его интеграция через кросс-внимание обеспечивает высокое качество результатов. Напротив, Resampler ViT более специализирован для лёгких задач, таких как OCR и анализ диаграмм.
Qwen 2.5-VL-72B
Window-Attention ViT с MRoPE обеспечивает эффективную обработку изображений произвольного разрешения и длинных видео, бесшовно сливаясь токен за токеном с языковым ядром MoE на 72B для сложных мультимодальных задач.
Преимущества
- Frozen SigLIP-ViT:
Модульная и гибкая конструкция позволяет независимо оптимизировать или заменять визуальный энкодер, что идеально подходит для задач общего зрения. - Resampler ViT:
Лёгкий и эффективный, специализируется на высокоточном OCR и интерпретации диаграмм с минимальными вычислительными затратами. - Window-Attention ViT + MRoPE:
Оптимизирован для обработки произвольного разрешения и длинных видео, с детальным слиянием токен за токеном для сложных мультимодальных задач.
Llama 4 (Scout / Maverick)
Встраивание патчей ViT подаётся в мультимодальный Transformer на основе смеси экспертов, который динамически активирует 16–128 экспертов за прямой проход для масштабируемой и эффективной мультимодальной обработки.
Преимущества
- Масштабируемость:
Дизайн «смесь экспертов» позволяет модели эффективно масштабироваться на большие наборы данных и задачи, активируя только необходимых экспертов и уменьшая ненужные вычисления. Это делает её высокоэффективной для крупномасштабных мультимодальных систем. - Адаптируемость к задачам:
Динамически выбирая от 16 до 128 экспертов, эта архитектура адаптируется к задачам различной сложности, обеспечивая оптимальную производительность без перегрузки вычислений. - Эффективность для разнородных данных:
В отличие от Window-Attention ViT, который специализируется на высоком разрешении или видеоданных, архитектура MoE превосходна в общих мультимодальных рабочих нагрузках, эффективно распределяя ресурсы между различными типами данных (например, текст, изображения и их комбинации).
Сравнение топ-5 больших моделей зрения по производительности
| Модель | 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 — лучший выбор для общих мультимодальных задач. Qwen 2.5-VL-72B превосходит в OCR и научных рассуждениях. GPT‑4o и Claude 3 Sonnet сильны в научных задачах, но слабее в математике и устойчивости к галлюцинациям. Llama 4 Scout имеет ограниченные возможности и неполные оценки.
Сравнение топ-5 больших моделей зрения по применению
| Если для вас важнее всего… | Короткий список |
|---|---|
| Субсекундный OCR и общий визуальный чат | GPT‑4o |
| Мультимодальные рассуждения уровня колледжа / вопросы по моментам видео | Gemini 2.5 Pro |
| Массивные PDF + изображения с высокой юридической точностью | Claude 3.7 Vision |
| Полный контроль и низкая совокупная стоимость владения для привязки / вопросов по видео | Qwen 2.5-VL-72B |
| Анализ диаграмм или структурированных документов на одном GPU | Llama 4 Scout |
Сравнение топ-5 больших моделей зрения по развёртыванию
Поскольку GPT, Gemini и Claude — модели с закрытым исходным кодом и доступны только через их официальные платформы, Qwen и Llama, будучи открытыми моделями, дают преимущества портативности и экономической эффективности через такие API, как Novita AI.
Шаг 1: Войдите в систему и откройте библиотеку моделей
Войдите в свой аккаунт и нажмите кнопку Model Library.
Шаг 2: Выберите модель
Просмотрите доступные варианты и выберите модель, которая подходит для ваших задач.
Шаг 3: Начните бесплатный пробный период
Начните бесплатный пробный период, чтобы изучить возможности выбранной модели.
Попробуйте Qwen 2.5 VL 72B и Llama 4 Demo сейчас!
Шаг 4: Получите API-ключ
Для аутентификации в API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдите на страницу «Settings» и скопируйте API-ключ, как показано на изображении.
Шаг 5: Установите API
Установите API с помощью менеджера пакетов, соответствующего вашему языку программирования.
После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с вашим API-ключом, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Вот пример использования chat completions API для пользователей 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)
Vision Language Models (VLM) представляют собой передовой край мультимодального ИИ, объединяя понимание изображений и текста для поддержки широкого круга задач, таких как визуальный вопрос-ответ, создание подписей к изображениям и обнаружение объектов. Среди ведущих моделей:
- Gemini 2.5 Pro — лучший выбор для общих мультимодальных задач, отлично справляется с разнообразными сценариями использования, обеспечивая высокую эффективность и масштабируемость.
- Qwen 2.5-VL-72B выделяется в OCR и научных рассуждениях, предлагая гибкость и экономическую эффективность как решение с открытым исходным кодом.
- GPT‑4o и Claude 3 Vision сильны в научных рассуждениях и OCR, но являются закрытыми моделями с ограниченной адаптируемостью.
- Llama 4 Scout предоставляет масштабируемое решение с открытым исходным кодом, хотя его возможности менее отточены по сравнению с конкурентами.
Модели с открытым исходным кодом, такие как Qwen и Llama, дают преимущества портативности и экономической эффективности, доступные через такие API, как Novita AI.
Часто задаваемые вопросы
Что такое Vision Language Models (VLM)?
VLM — это модели ИИ, предназначенные для обработки как изображений, так и текста, генерирующие вывод на естественном языке. Они выполняют задачи, такие как визуальный вопрос-ответ, создание подписей к изображениям и обнаружение объектов.
Как работают VLM?
VLM объединяют извлекатель признаков изображения (например, ViT или CLIP) с текстовым декодером (например, LLaMA или Qwen). Эта интеграция обеспечивает бесшовное мультимодальное понимание.
Почему стоит выбирать открытые VLM, такие как Qwen и Llama?
Модели с открытым исходным кодом позволяют полный контроль, кастомизацию и экономически эффективное развёртывание. Они доступны через такие API, как Novita AI, что обеспечивает гибкость и лёгкость интеграции.
Novita AI — это облачная платформа ИИ, которая предоставляет разработчикам простой способ развёртывания моделей ИИ через наш простой API, а также предлагает доступные и надёжные GPU-облака для создания и масштабирования.
