什么是视觉语言模型？

视觉语言模型（VLM）可以同时理解图像和文本。它们支持图像描述、视觉问答和文档分析等应用。

主要模型

  • GPT-5：擅长文档理解、图表分析和通用视觉任务。
  • Gemini 3：强于多图推理和视频理解。
  • Claude Sonnet 4：擅长科学图表解读。
  • LLaVA：可自托管的开源选项。

常见用例

  • 文档 OCR：从发票、收据、表单中提取结构化数据。
  • 商品分析：上传商品照片获取描述、标签和分类。
  • 无障碍：自动生成图片替代文本。
  • 内容审核：检测不当视觉内容。
  • 图表理解：从图表中提取数据点。

集成模式

  • 将图像以 base64 或 URL 形式发送，附带文本提示。
  • 结合视觉和 JSON 模式从图像中提取结构化数据。

建议

  • 将图像调整到最大 1024px 以节省 token。
  • 照片使用 JPEG 格式（更小的载荷）。
  • 提供具体的提示——"这张图中有什么？"结果模糊。

选择合适的 VLM

文档理解和 OCR 方面，GPT-5 和 Claude Sonnet 准确率领先。图像描述和视觉问答方面，Gemini 3 Pro 凭借大上下文窗口表现出色。开源自部署方面，LLaVA-NeXT 和 Qwen2-VL 提供可在消费级 GPU 上运行的竞争力质量。

实用技巧

  • 图像预处理：将图像调整为模型期望的输入尺寸。大多数 VLM 在 224–1024px 效果最佳。更大图像不提高准确率但增加延迟和成本。
  • 多图提示：部分 VLM（GPT-5、Gemini）支持每个提示多张图像。用于比较任务（「哪个产品照片光线更好？」）。
  • 结构化输出：要求 JSON 而非自由文本。在提示词中指定 schema，VLM 能很好处理结构化输出。
  • 成本控制：视觉 token 通常比文本 token 贵 2–10 倍。调整图像大小并裁剪到感兴趣区域以减少视觉 token 使用。