2025 年你必須認識的 5 大視覺語言模型

視覺語言模型（VLM）是先進的多模態 AI 系統，能整合視覺與文字理解，同時解讀圖片與文字。目前的 VLM 領域包含閉源模型如 GPT-4o、Gemini 2.5 Pro、Claude 3.7 Vision，以及開源模型如 Qwen 2.5-VL-72B 和 Llama 4 Scout。閉源模型在特定任務上往往表現出色，但僅限於官方平台使用；而開源模型則透過像 Novita AI 這類 API 提供靈活性、可攜性與成本效益。

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什麼是視覺語言模型（VLM）？

視覺語言模型（VLM）是一種強大的多模態 AI 模型，既能理解圖片與文字，也能產生自然語言輸出。這就像是為語言模型賦予視覺能力。

VLM 能做什麼？

VLM 極具彈性，可支援多種任務，例如：

• 視覺文件問答 – 根據文件圖片回答問題
• 圖片標題生成 – 為圖片撰寫描述性標題
• 圖片分類 – 辨識並標記圖片中的物體
• 物體偵測 – 找出物體在圖片中的位置

VLM 如何運作？

典型的 VLM 結合了兩個主要元件：

1. 影像特徵提取器
   通常是預先訓練好的視覺模型（如 ViT 或 CLIP），從圖片中提取有意義的特徵。
2. 文字解碼器
   一個大型語言模型（LLM），如 LLaMA 或 Qwen，將這些視覺特徵轉換為人類可讀的文字。

來源：Clarifai

五大大型視覺模型架構比較

模型	發布日期	優勢	文字上下文視窗	開放性 / 授權
GPT 4o	2025 年 3 月	更高效的跨模態融合	128k tokens	閉源
Gemini 2.5 Pro	2025 年 5 月 6 日	通用視覺任務	目前 1M tokens；已宣布 2M	透過 Google AI Studio 提供
Claude 3.7 Vision	2025 年 2 月 27 日	專注 OCR 與圖表	200k tokens	閉源
Qwen 2.5-VL-72B	2025 年 4 月 22 日	任意解析度、長影片任務	128k tokens	開源
Llama 4 (Scout / Maverick)	2025 年 4 月 5 日	廣泛的多模態任務	1M – 10M tokens（Scout 宣稱 10M）	開源

Open AI GPT 4o

GPT-4 採用 完全統一的多模態 Transformer 架構，將圖像區塊、音訊幀與文字進行 token 化，並在同一個序列中處理，無需單獨的視覺塔。

優勢

1. 簡化架構：沒有獨立的視覺塔，模型更加精簡統一，降低複雜度。
2. 更高效的跨模態融合：在相同序列中處理圖像與文字，能更自然地整合資訊，提升理解與生成能力。
3. 更強的圖像生成能力：這種統一設計使模型能將文字描述轉換為高品質、多樣化的圖像，準確度與風格豐富度更高。

Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro 的架構使用 凍結的 SigLIP-ViT 塔 ** 作為視覺編碼器。視覺輸入預先獨立編碼，線性投影到共享的 Transformer 中，並透過 ** 交叉注意力 與文字及其他模態整合。

優勢

1. 模組化設計的靈活性：
   將圖像預編碼過程（凍結 SigLIP-ViT）分離，視覺模型可以獨立最佳化或更換。這使得 Transformer 能專注於模態融合，非常適合靈活迭代或擴展。
2. 更高的計算效率：
   凍結視覺編碼器的權重，在多模態訓練期間無需重新最佳化視覺元件，大幅降低計算成本，特別是在處理大規模視覺資料時。
3. 針對視覺中心任務最佳化：
   視覺元件可在大型圖像資料集上預訓練，再透過輕量級交叉注意力與其他模態整合，確保強大的視覺理解能力。

Claude 3.7 Vision

雖然視覺模組的詳細架構尚未正式公開，但根據 Claude 3 系列的設計理念與現有資訊，我們可以推測其視覺處理可能採用類似以下的架構：Claude 3 Vision 使用 Resampler ViT 結合輕量級適配器來處理視覺輸入。視覺 token 透過 ** 閘控融合 ** 直接注入 Claude 語言模型主幹，使其在 ** 高精度 OCR** 與 ** 圖表解讀** 等任務上表現出色。

優勢

1. 模組化且靈活的設計：
   凍結 SigLIP-ViT 作為獨立視覺模組，可單獨最佳化或更換，靈活適應新任務。相比之下，Resampler ViT 整合緊密，限制了適應性。
2. 大規模視覺任務的高效率：
   凍結視覺編碼器可在多模態學習期間無需重新訓練，降低計算成本，尤其適用於大規模視覺資料。Resampler ViT 雖然輕量，但動態處理視覺 token，可能增加視覺密集任務的開銷。
3. 針對通用視覺任務最佳化：
   凍結 SigLIP-ViT 在大規模資料集上預訓練，在廣泛的視覺任務（如分類、偵測）中表現出色，其交叉注意力整合確保高品質輸出。反之，Resampler ViT 更專注於輕量級任務如 OCR 與圖表解析。

Qwen 2.5-VL-72B

Window-Attention ViT 搭配 MRoPE，能高效處理任意解析度的圖片與長影片，並以逐 token 方式無縫融合至 72B MoE 語言核心，適用於複雜多模態任務。

優勢

1. 凍結 SigLIP-ViT：
   模組化且靈活的設計允許獨立最佳化或更換視覺編碼器，適合通用視覺任務。
2. Resampler ViT：
   輕量高效，專為高精度 OCR 與圖表解讀設計，計算開銷極低。
3. Window-Attention ViT + MRoPE：
   最佳化處理任意解析度與長影片，以精細的逐 token 融合應對複雜多模態任務。

Llama 4 (Scout / Maverick)

ViT 區塊嵌入輸入混合專家（MoE）多模態 Transformer，每次前向傳播動態啟用 16–128 個專家，實現可擴展且高效的多模態處理。

優勢

1. 可擴展性：
   MoE 設計讓模型能高效擴展至大型資料集與任務，僅啟用必要的專家，減少不必要的計算。這對於大規模多模態系統非常高效。
2. 任務適應性：
   透過動態選擇 16–128 個專家，此架構能適應不同複雜度的任務，確保在不超載計算的情況下達到最佳效能。
3. 處理多樣化資料的效率：
   不同於 Window-Attention ViT 專注於高解析度或影片資料，MoE 架構在 ** 通用多模態工作負載** 中表現出色，能高效平衡不同資料類型（如文字、圖像及其組合）的資源。

五大大型視覺模型效能比較

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 是通用多模態任務的最佳選擇。Qwen 2.5-VL-72B 在 OCR 與科學推理方面表現出色。GPT-4o 與 Claude 3 Sonnet 在科學任務上表現強勁，但在數學與幻覺抵抗方面較弱。Llama 4 Scout 功能有限且評估不完整。

五大大型視覺模型應用比較

若你最重視……	推薦選擇
次秒級 OCR 與通用視覺對話	GPT 4o
大學等級多模態推理 / 影片時刻問答	Gemini 2.5 Pro
大量 PDF + 圖片，需高法律準確度	Claude 3.7 Vision
完全控制與低總擁有成本，用於接地 / 影片問答	Qwen 2.5-VL-72B
在單一 GPU 上進行圖表或結構化文件分析	Llama 4 Scout

五大大型視覺模型部署比較

由於 GPT、Gemini 與 Claude 為閉源模型，僅能透過官方平台存取的關係，Qwen 與 Llama 作為開源模型，具備可攜性與成本效益的優勢，可透過如 Novita AI 的 API 使用。

步驟 1：登入並存取模型庫

登入您的帳戶，點擊 模型庫 按鈕。

步驟 2：選擇您的模型

瀏覽可用選項，選擇符合您需求的模型。

步驟 3：開始免費試用

開始免費試用，探索所選模型的功能。

立即試用 Qwen 2.5 VL 72B 與 Llama 4 Demo！

步驟 4：取得 API 金鑰

為驗證 API，我們將提供您一組新的 API 金鑰。進入「設定」頁面，即可按圖示複製 API 金鑰。

步驟 5：安裝 API

使用您程式語言對應的套件管理器安裝 API。

安裝完成後，在開發環境中匯入必要的程式庫。使用您的 API 金鑰初始化用戶端，開始與 Novita AI LLM 互動。以下為 Python 使用者使用聊天補全 API 的範例。

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 # 或 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)

視覺語言模型（VLM）代表了多模態 AI 的前沿，結合圖像與文字理解，驅動多種任務，如視覺問答、圖片標題生成與物體偵測。在領先模型中：

• Gemini 2.5 Pro 是通用多模態任務的首選，在多樣化使用案例中展現高效能與可擴展性。
• Qwen 2.5-VL-72B 在 OCR 與科學推理方面表現突出，作為開源解決方案提供靈活性與成本效益。
• GPT-4o 與 Claude 3 Vision 在科學推理與 OCR 方面表現強勁，但為閉源，適應性有限。
• Llama 4 Scout 提供可擴展的開源選項，但能力較競爭對手略顯不足。

開源模型如 Qwen 與 Llama 具備可攜性與成本效率的優勢，可透過如 Novita AI 的 API 存取。

常見問題

什麼是視覺語言模型（VLM）？

VLM 是設計用來同時處理圖像與文字的 AI 模型，能產生自然語言輸出。它們執行視覺問答、圖片標題生成與物體偵測等任務。

VLM 如何運作？

VLM 結合了 影像特徵提取器（如 ViT 或 CLIP）與 ** 文字解碼器**（如 LLaMA 或 Qwen）。這種整合實現了無縫的多模態理解。

為什麼選擇開源 VLM 如 Qwen 與 Llama？

開源模型允許完全控制、自訂與具成本效益的部署。它們可透過像 Novita AI 的 API 存取，提供靈活性與易於整合的優勢。

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 來部署 AI 模型，同時也提供經濟實惠且可靠的 GPU 雲端服務，用於建立與擴展應用。

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