2025年你必须了解的5大视觉语言模型

视觉语言模型（VLM）是先进的多模态AI系统，整合了视觉和文本理解能力，使其能够同时解读图像和文本。当前的VLM领域既包括 GPT-4o、Gemini 2.5 Pro 和 Claude 3.7 Vision 等闭源选项，也包括 Qwen 2.5-VL-72B 和 Llama 4 Scout 等开源模型。闭源模型在特定任务上往往表现出色，但局限于官方平台；而开源模型则通过 Novita AI 等API提供了灵活性、可移植性和成本效益。

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什么是视觉语言模型（VLM）？

视觉语言模型（VLM）是一种强大的多模态AI模型，它既能理解图像和文本，又能生成自然语言输出。这就像给语言模型赋予了视觉能力。

VLM能做什么？

VLM极其灵活，可支持多种任务，例如：

• 视觉文档问答 – 基于文档图像回答问题
• 图像描述 – 为图像编写描述性标题
• 图像分类 – 识别并标注图片中的物体
• 目标检测 – 找到图像中物体的位置

VLM如何工作？

典型的VLM由两个主要组件组成：

1. 图像特征提取器
   通常是预训练的视觉模型（如ViT或CLIP），从图像中提取有意义的特征。
2. 文本解码器
   一个大型语言模型（LLM），如LLaMA或Qwen，将这些视觉特征转化为类人文本。

来源：Clarifai

五大视觉大模型架构对比

模型	发布日期	优势	文本上下文窗口	开放程度/许可证
GPT 4o	2025年3月	更高效的跨模态融合	128k tokens	闭源
Gemini 2.5 Pro	2025年5月6日	通用视觉任务	今天1M tokens；已宣布2M	通过Google AI Studio提供服务
Claude 3.7 Vision	2025年2月27日	OCR和图表专注	200k tokens	闭源
Qwen 2.5-VL-72B	2025年4月22日	任意分辨率、长视频任务	128k tokens	开源
Llama 4 (Scout / Maverick)	2025年4月5日	广泛的多模态任务	1M – 10M tokens (Scout宣称10M)	开源

Open AI GPT 4o

GPT-4采用了 完全统一的多模态Transformer 架构，图像块、音频帧和文本被标记化并在同一序列中处理，无需独立的视觉塔。

优势

1. 简化架构：没有独立的视觉塔，模型更加精简统一，降低了复杂性。
2. 更高效的跨模态融合：在同一序列中处理图像和文本，能够实现更自然的信息整合，提升理解与生成能力。
3. 更强的图像生成能力：这种统一设计使模型能够将文本描述更准确、更富风格地转换为高质量、多样化的图像。

Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro 的架构使用 冻结的SigLIP-ViT塔 ** 作为视觉编码器。视觉输入被独立预编码，通过线性投影映射到共享的Transformer中，并通过 ** 交叉注意力 与文本及其他模态整合。

优势

1. 模块化设计的灵活性：
   通过分离图像预编码过程（冻结的SigLIP-ViT），视觉模型可以独立优化或替换。这使得Transformer能够专注于模态融合，模块化架构非常适合灵活迭代或扩展。
2. 更高的计算效率：
   冻结视觉编码器的权重意味着在多模态训练期间无需重新优化视觉组件，显著降低计算成本，尤其是在处理大规模视觉数据时。
3. 针对视觉任务的优化：
   视觉组件可以在大规模图像数据集上预训练，然后通过轻量级的交叉注意力与其他模态整合，确保强大的视觉理解能力。

Claude 3.7 Vision

虽然视觉模块的详细架构尚未正式公开，但根据Claude 3系列的设计理念和现有信息，我们可以推测其视觉处理很可能采用类似以下的架构：Claude 3 Vision 的架构使用 Resampler ViT 结合轻量级适配器处理视觉输入。视觉标记通过 ** 门控融合直接注入Claude语言模型主干，使其针对 ** 高精度OCR和 ** 图表解读**等任务进行了优化。

优势

1. 模块化与灵活设计：
   冻结的SigLIP-ViT作为独立视觉模块，可以单独优化或替换。这种灵活性使其非常适合适应新任务。相比之下，Resampler ViT 集成度较高，限制了适应性。
2. 大规模视觉任务的高效性：
   冻结视觉编码器避免了多模态学习中的重新训练，降低了计算成本，尤其适合大规模视觉数据。而 Resampler ViT 虽然轻量，但动态处理视觉标记增加了视觉密集任务的开销。
3. 通用视觉任务的优化：
   冻结的SigLIP-ViT在大规模数据集上预训练，擅长广泛的视觉任务（如分类、检测）。其交叉注意力集成确保了高质量输出。相反，Resampler ViT 更专注于轻量级任务，如OCR和图表解析。

Qwen 2.5-VL-72B

窗口注意力的ViT结合MRoPE，能够高效处理任意分辨率的图像和长视频，并通过逐标记融合与72B MoE语言核心无缝结合，适用于复杂多模态任务。

优势

1. 冻结的SigLIP-ViT：
   模块化灵活设计，允许独立优化或替换视觉编码器，适合通用视觉任务。
2. Resampler ViT：
   轻量高效，专精于高精度OCR和图表解读，计算开销小。
3. 窗口注意力ViT + MRoPE：
   优化用于任意分辨率和长视频处理，通过精细的逐标记融合实现复杂多模态任务。

Llama 4 (Scout / Maverick)

ViT补丁嵌入输入到混合专家多模态Transformer中，每次前向传播动态激活16–128个专家，实现可扩展且高效的多模态处理。

优势

1. 可扩展性：
   混合专家设计使模型能够高效扩展到大规模数据集和任务，仅激活必要的专家，减少不必要的计算。对于大规模多模态系统非常高效。
2. 任务适应性：
   通过动态选择16–128个专家，该架构适应不同复杂度的任务，确保最佳性能而不增加计算负载。
3. 多样数据的高效性：
   与专门处理高分辨率或视频数据的 窗口注意力ViT 不同，MoE架构在 通用多模态工作负载 中表现出色，高效平衡不同类型数据（如文本、图像及其组合）的资源。

五大视觉大模型性能对比

模型	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 是通用多模态任务的最佳选择。Qwen 2.5-VL-72B 在OCR和科学推理方面表现出色。GPT-4o 和 Claude 3 Sonnet 在科学任务上表现强劲，但在数学和抗幻觉方面较弱。Llama 4 Scout 能力有限且评估不完整。

五大视觉大模型应用场景对比

如果您最关心……	推荐列表
亚秒级OCR及通用视觉聊天	GPT 4o
大学水平多模态推理/视频时刻问答	Gemini 2.5 Pro
大量PDF+图像，法律准确性要求高	Claude 3.7 Vision
对 grounding/视频问答拥有完全控制且低总拥有成本	Qwen 2.5-VL-72B
单GPU上分析图表或结构化文档	Llama 4 Scout

五大视觉大模型部署对比

由于GPT、Gemini和Claude是闭源模型，只能通过其官方平台访问，而Qwen和Llama作为开源模型，通过Novita AI等API提供了可移植性和成本效益的优势。

第1步：登录并访问模型库

登录您的账户，点击 模型库 按钮。

第2步：选择模型

浏览可用选项，选择适合您需求的模型。

第3步：开始免费试用

开始免费试用，探索所选模型的能力。

立即试用 Qwen 2.5 VL 72B 和 Llama 4 Demo！

第4步：获取您的API密钥

为了通过API进行身份验证，我们将为您提供一个新的API密钥。进入“设置”页面，您可以像图片所示那样复制API密钥。

第5步：安装API

使用特定于您编程语言的包管理器安装API。

安装后，将必要的库导入您的开发环境。使用您的API密钥初始化API，以开始与Novita AI LLM交互。以下是供Python用户使用聊天补全API的示例。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<您的 Novita AI API 密钥>",
)

model = "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct"
stream = True # 或 False
max_tokens = 2048
system_content = """做一个有帮助的助手"""
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": "你好！",
        }
    ],
    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)

视觉语言模型（VLM）代表了多模态AI的前沿，结合图像和文本理解，驱动着视觉问答、图像描述和目标检测等广泛任务。在领先的模型中：

• Gemini 2.5 Pro 是通用多模态任务的首选，以高效率和可扩展性在多样用例中表现出色。
• Qwen 2.5-VL-72B 在OCR和科学推理方面表现突出，作为开源解决方案提供了灵活性和成本效益。
• GPT-4o 和 Claude 3 Vision 在科学推理和OCR方面表现强劲，但属于闭源，适应性有限。
• Llama 4 Scout 提供了一个可扩展的开源选项，但其能力相比竞争对手尚不完善。

开源模型如Qwen和Llama具有可移植性和成本效益的优势，可通过Novita AI等API访问。

常见问题

什么是视觉语言模型（VLM）？

VLM是旨在同时处理图像和文本的AI模型，生成自然语言输出。它们执行视觉问答、图像描述和目标检测等任务。

VLM如何工作？

VLM结合了 **图像特征提取器 （例如ViT或CLIP）和 ** 文本解码器（例如LLaMA或Qwen）。这种集成实现了无缝的多模态理解。

为什么选择像Qwen和Llama这样的开源VLM？

开源模型允许完全控制、自定义和低成本部署。它们可以通过 Novita AI 等API访问，提供灵活性和易集成性。

Novita AI 是一个AI云平台，为开发者提供通过简单API部署AI模型的便捷方式，同时提供价格合理且可靠的GPU云用于构建和扩展。

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