Top 10 LLMS multimodaux à explorer en 2025 - Analytics Vidhya

Les 10 meilleurs modèles de langage multimodal perturbateurs (MLLM) de 2025

Modèles de langue multimodaux de grande langue (MLLM) représentent le summum de l'intelligence artificielle, qui comble facilement l'écart entre les différents modèles de données (texte, images, audio et vidéo). Contrairement aux anciens modèles qui ne traitent que des informations de texte, MLLM combine plusieurs modèles pour fournir des informations plus riches et plus contextuelles. Cette convergence des avantages a révolutionné les industries, permettant tout, de la recherche scientifique complexe et du support client automatisé à la création de contenu innovante et à l'analyse de données de bout en bout.

Ces dernières années, l'intelligence artificielle s'est développée rapidement. Les modèles de langue précédents ne prennent en charge que du texte brut, mais ont fait des progrès significatifs dans l'intégration des données visuelles, auditives et vidéo. Des modèles contemporains de grande langue multimodaux définissent de nouveaux enregistrements dans les performances et la polyvalence, indiquant que l'informatique multimodale intelligente deviendra la norme à l'avenir.

Dans cet article de blog, nous présenterons les dix meilleurs modèles de langue multimodaux de grande envergure qui modifient l'écosystème de l'intelligence artificielle en 2025. Ces modèles sont construits par des leaders de l'industrie tels que Openai, Google Deepmind, Meta Ai, Anthropic, Xai, Deepseek, Alibaba, Baidu, Bytedance et Microsoft. :::::::::::::::::: Il est bon dans des opérations telles que le raisonnement approfondi, la génération de contenu créative et la perception multimodale. Il est conçu pour les applications de qualité d'entreprise, est évolutif et s'intègre de manière transparente aux solutions Google Cloud. Sa conception avancée lui permet de gérer des processus complexes, ce qui permet de l'utiliser dans des secteurs tels que les soins de santé, le divertissement et l'éducation.

fonctions principales

• fonctions avancées multimodales (image, texte, audio, vidéo).
• Haute précision dans un raisonnement complexe et des activités créatives.
• Évolutivité au niveau de l'entreprise.
• Intégrez de manière transparente avec Google Cloud Services.
Comment l'utiliser?
Gemini 2.0 peut être accessible via la plate-forme Vertex AI de Google Cloud. Les développeurs peuvent s'inscrire à un compte Google Cloud, activer l'API et l'intégrer dans leurs applications. Une documentation détaillée et des tutoriels sont disponibles sur la page Google Cloud Vertex AI.

2. Xai's Grok 3

• Organisation: xai
• Date limite de connaissances: Février 2025
• Limite: propriétaire
• Paramètres: non divulgués

Le modèle phare multimodal de Ligodal de XAI Grok 3 est conçu pour un raisonnement complexe, une résolution de problèmes complexes et un traitement des données en temps réel. Il est capable d'accepter les entrées de texte, d'image et d'audio, ce qui lui permet de s'adapter à une variété d'utilisations, y compris une analyse financière, des systèmes autonomes et une prise de décision en temps réel. Grâce à l'efficacité et à l'optimisation de l'évolutivité de Grok 3, les performances élevées sont garanties même avec de grands ensembles de données.

fonctions principales

• Traitement et analyse des données en temps réel.
• Inférence multimodale (texte, images, audio).
• Haute efficacité dans le traitement de grands ensembles de données.
• Conçu pour les applications qui nécessitent des décisions rapides.

Comment l'utiliser?

Grok 3 est accessible via le site officiel de Xai. Les développeurs doivent enregistrer un compte, obtenir des informations d'identification API et suivre les guides d'intégration fournis sur le portail des développeurs XAI.

(ce qui suit et ainsi de suite, les 8 modèles restants sont réécrits de la même manière pour garder la position de l'image inchangée)

Conclusion

Le modèle de grande langue multimodal (MLLM) se développe rapidement en 2025, et il peut gérer le texte, les images, l'audio et la vidéo. Cela améliore l'expérience utilisateur et élargit l'application de l'intelligence artificielle dans diverses industries. Les principales tendances incluent l'émergence de modèles open source, l'augmentation des investissements dans les infrastructures de l'intelligence artificielle et le développement de modèles dédiés à des tâches spécifiques. Tout cela conduit ensemble l'intelligence artificielle dans diverses industries et en fait une technologie fondamentale dans la technologie moderne.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!