Top 10 Multimodal LLMS untuk diterokai pada tahun 2025 - Analytics Vidhya

Top 10 Model Bahasa Besar Multimodal Multimodal (MLLM) 2025

Model bahasa besar multimodal (MLLM) mewakili kemuncak kecerdasan buatan, yang mudah menjembatani jurang antara corak data yang berbeza (teks, imej, audio dan video). Tidak seperti model lama yang hanya berurusan dengan maklumat teks, MLLM menggabungkan pelbagai corak untuk memberikan pandangan yang lebih kaya dan lebih kontekstual. Konvergensi kelebihan ini telah merevolusikan industri, membolehkan segala-galanya dari penyelidikan saintifik yang kompleks dan sokongan pelanggan automatik kepada penciptaan kandungan yang inovatif dan analisis data akhir-ke-akhir.

Pada tahun -tahun kebelakangan ini, kecerdasan buatan telah berkembang pesat. Model bahasa terdahulu hanya menyokong teks biasa, tetapi telah membuat kemajuan yang ketara dalam membenamkan data visual, pendengaran dan video. Model bahasa besar multimodal kontemporari menetapkan rekod baru dalam prestasi dan fleksibiliti, menunjukkan bahawa pengkomputeran multimodal pintar akan menjadi standard di masa depan.

Dalam catatan blog ini, kami akan memperkenalkan sepuluh model bahasa besar multimodal teratas yang mengubah ekosistem kecerdasan buatan pada tahun 2025. Model -model ini dibina oleh pemimpin industri seperti Openai, Google DeepMind, Meta AI, Anthropic, Xai, Deepseek, Alibaba, Baidu, Bytedance dan Microsoft. ::::::::::::::::: Adalah baik dalam operasi seperti penalaran mendalam, penjanaan kandungan kreatif dan persepsi multimodal. Ia dibina untuk aplikasi gred perusahaan, berskala dan mengintegrasikan dengan lancar dengan penyelesaian Google Cloud. Reka bentuk lanjutannya membolehkannya mengendalikan proses yang kompleks, membolehkannya digunakan dalam industri seperti penjagaan kesihatan, hiburan dan pendidikan.

Fungsi utama

• fungsi maju multimodal (imej, teks, audio, video).
• ketepatan tinggi dalam pemikiran kompleks dan aktiviti kreatif.
• skalabilitas peringkat perusahaan.
• dengan lancar mengintegrasikan dengan perkhidmatan Google Cloud.
• Bagaimana menggunakannya?
Gemini 2.0 boleh diakses melalui platform AI Vertex Google Cloud. Pemaju boleh mendaftar untuk akaun Google Cloud, membolehkan API dan mengintegrasikannya ke dalam aplikasi mereka. Dokumentasi dan tutorial terperinci boleh didapati di halaman Google Cloud Vertex AI.

2. Xai's Grok 3

• Organisasi: xai
• Tarikh akhir pengetahuan: Februari 2025
• had: proprietary
• Parameter: tidak didedahkan

Model Bahasa Besar Multimodal XAI Grok 3 direka untuk penalaran kompleks, penyelesaian masalah yang kompleks dan pemprosesan data masa nyata. Ia dapat menerima input teks, imej dan audio, yang membolehkannya menyesuaikan diri dengan pelbagai kegunaan, termasuk analisis kewangan, sistem autonomi dan membuat keputusan masa nyata. Terima kasih kepada pengoptimuman kecekapan dan skalabiliti Grok 3, prestasi tinggi dijamin walaupun dengan set data yang besar.

Fungsi Utama

• pemprosesan dan analisis data masa nyata.
• kesimpulan multimodal (teks, imej, audio).
• Kecekapan tinggi dalam memproses set data yang besar.
• Direka untuk aplikasi yang memerlukan keputusan cepat.

bagaimana menggunakannya?

Grok 3 boleh diakses melalui laman web rasmi Xai. Pemaju perlu mendaftarkan akaun, mendapatkan kelayakan API, dan ikuti panduan integrasi yang disediakan di portal pemaju XAI.



(yang berikut dan sebagainya, baki 8 model ditulis dengan cara yang sama untuk mengekalkan kedudukan imej tidak berubah)
Kesimpulan
Model Bahasa Besar Multimodal (MLLM) berkembang pesat pada tahun 2025, dan ia boleh mengendalikan teks, imej, audio dan video. Ini meningkatkan pengalaman pengguna dan memperluaskan penggunaan kecerdasan buatan dalam pelbagai industri. Trend utama termasuk kemunculan model sumber terbuka, peningkatan pelaburan dalam infrastruktur kecerdasan buatan, dan pembangunan model khusus untuk tugas -tugas tertentu. Semua ini bersama -sama mendorong kecerdasan buatan ke dalam pelbagai industri dan menjadikannya teknologi asas dalam teknologi moden.

Atas ialah kandungan terperinci Top 10 Multimodal LLMS untuk diterokai pada tahun 2025 - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!