精｜2025年Top10视觉语言模型VLM调研：技术、特性、使用、选型

2025年，VLMs迎来关键突破期，在跨模态理解精度、推理效率、场景适配性上均实现跨越式提升。那么，这些引领领域发展的VLMs究竟具备哪些核心技术特征？它们的创新点如何推动行业落地？本文中我们将回顾2025年的顶级视觉语言模型，重点介绍它们的独特能力，随后展示它们的性能及基准测试结果。针对开发人员和研究人员，我们还提供了示例代码片段，以便大家快速试用这些模型。

我们解读最新技术，文末有相关信息。

作者：张长旺，图源：旺知识

一、先懂基础：什么是视觉语言模型（VLMs）？

当医疗影像AI能同时识别肺部微小结节并生成符合临床规范的诊断报告，当工业质检系统不仅定位产品缺陷还能解释缺陷成因，当智能助手可直接分析图表数据并生成自然语言结论——这些曾经需要多系统协同的复杂任务，如今已能被单一视觉语言模型（VLMs）高效完成。

在解读具体模型前，需先明确VLMs的技术定位。视觉语言模型（VLMs）是融合计算机视觉（CV） 与自然语言处理（NLP） 的跨模态AI模型，其核心区别于传统CV模型的关键在于：传统CV模型仅能输出图像特征或类别标签（如“猫”“狗”），而现代VLMs可实现“视觉感知-语言理解-逻辑推理”的全链路能力——既能解析图像中的物体、场景、嵌入式文本（如截图中的文字），又能通过自然语言回答视觉相关问题、生成结构化描述，甚至处理视频与文档的多模态输入。

正如AI研究员指出，VLMs的技术核心是“通过统一的表示空间对齐视觉与语言特征”：视觉编码器（如ViT系列）将图像转化为视觉嵌入向量，语言模型（如Transformer架构）将文本转化为语言嵌入向量，再通过跨模态注意力机制让两者实现语义关联。这种架构设计，使其在医疗诊断、自动化质检、智能文档分析等“精度优先于速度”的敏感场景中，展现出传统模型无法替代的价值。

二、2025年Top10 VLMs核心解读：创新、性能、使用

2025年的Top10 VLMs涵盖开源与闭源（专有）两类，各自在技术路线与应用场景上形成差异化优势。以下将重点解析各模型的核心创新、性能基准与典型应用方向。

1. Gemini 2.5 Pro：谷歌跨模态旗舰，领跑多任务基准

作为谷歌旗下最先进的AI模型，Gemini 2.5 Pro的核心优势在于跨模态协同能力——不仅支持文本、图像，还能处理音频与视频输入，且在LMArena（语言基准）与WebDevArena（编码基准）中均位列榜首，同时在Open LLM榜单的视觉语言任务中稳居前列。

其技术亮点包括：

• 视觉语言理解：可生成上下文感知的图像/视频描述，精准回答视觉相关问题（如“图像中病灶的位置与特征”）；

• 便捷集成：开发者可通过Gemini网页应用（gemini.google.com/app）、Google AI Studio、Gemini API或Python SDK调用，示例代码中仅需读取图像字节数据，即可通过generate_content接口实现视觉问答。

示例用法：

from google.genai import typeswith open('path/to/image.jpg', 'rb') as f: image_bytes = f.read() response = client.models.generate_content( model='gemini-2.5-pro', contents=[ types.Part.from_bytes( data=image_bytes, mime_type='image/jpeg', ), 'Explain the image.' ] )print(response.text)

2. InternVL3-78B：开源领域SOTA，参数规模与精度双突破

InternVL3-78B是开源多模态大语言模型（MLLMs）的代表，性能超越前代InternVL 2.5，在MMMU基准（多模态理解与推理）中取得72.2分的开源新纪录，甚至可与闭源模型竞争。

其技术架构与创新点明确：

• 组件搭配：视觉部分采用InternViT-6B-448px-V2_5编码器，语言部分基于Qwen2.5-72B，总参数达78.41亿，实现“视觉感知精度+语言推理能力”的平衡；

• 场景扩展：新增工具使用、GUI智能体、工业图像分析、3D视觉感知能力，尤其适用于工业质检中“缺陷识别+原因解释”的复杂任务。

示例用法：

# pip install lmdeploy>=0.7.3from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig, ChatTemplateConfigfrom lmdeploy.vl import load_imagemodel = 'OpenGVLab/InternVL3-78B'image = load_image('https://raw.githubusercontent.com/open-mmlab/mmdeploy/main/tests/data/tiger.jpeg')pipe = pipeline(model, backend_config=TurbomindEngineConfig(session_len=16384, tp=4), chat_template_config=ChatTemplateConfig(model_name='internvl2_5'))response = pipe(('Explain the image.', image))print(response.text)

3. Ovis2.5-9B：视觉-文本嵌入对齐，原生分辨率，思考模式

Ovis是阿里国际AI团队提出的视觉语言模型，Ovis通过视觉-文本嵌入结构对齐提升多模态能力，Ovis2.5主要技术创新如下：

• 集成原生分辨率ViT（NaViT），支持可变原生分辨率处理，避免分块损耗，保留细节与全局布局

• 新增“思考模式”，通过反思数据训练自我检查、修正能力，可权衡延迟与精度

• 五阶段训练课程（视觉预训练→多模态预训练→指令微调→DPO→GRPO），搭配数据打包、混合并行技术，提速3-4倍。

Ovis2.5-9B在OpenCompass得78.3，超Ovis2-8B，在参数少于40B的开源MLLM中处于SOTA水平；2B版得73.9，为同规模SOTA。在STEM、图表分析、视觉定位、视频任务领先，OCRBench超GPT-4o，ChartQA Pro创开源最佳，还缩小了与Gemini-2.5-Pro等闭源模型的差距。

示例用法：

import torchimport requestsfrom PIL import Imagefrom modelscope import AutoModelForCausalLMMODEL_PATH = "AIDC-AI/Ovis2.5-9B"# Thinking mode & budgetenable_thinking = Trueenable_thinking_budget = True # Only effective if enable_thinking is True.# Total tokens for thinking + answer. Ensure: max_new_tokens > thinking_budget + 25max_new_tokens = 3072thinking_budget = 2048model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( MODEL_PATH, torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True).cuda()messages = [{ "role": "user", "content": [ {"type": "image", "image": Image.open(requests.get("https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/658a8a837959448ef5500ce5/TIlymOb86R6_Mez3bpmcB.png", stream=True).raw)}, {"type": "text", "text": "Calculate the sum of the numbers in the middle box in figure (c)."}, ],}]input_ids, pixel_values, grid_thws = model.preprocess_inputs( messages=messages, add_generation_prompt=True, enable_thinking=enable_thinking)input_ids = input_ids.cuda()pixel_values = pixel_values.cuda() if pixel_values is notNone elseNonegrid_thws = grid_thws.cuda() if grid_thws is notNone elseNoneoutputs = model.generate( inputs=input_ids, pixel_values=pixel_values, grid_thws=grid_thws, enable_thinking=enable_thinking, enable_thinking_budget=enable_thinking_budget, max_new_tokens=max_new_tokens, thinking_budget=thinking_budget,)response = model.text_tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)print(response)

4. Qwen2.5-VL-72B-Instruct：开源生态基石，多场景适配

作为Qwen系列的多模态衍生模型，Qwen2.5-VL-72B-Instruct的核心价值在于支撑开源MLLM生态——众多开源模型基于其架构扩展，同时自身在视觉-文本处理上表现均衡：

• 性能覆盖：在MMMUval（70.2）、MathVista_MINI（74.8）、MMStar（70.8）等基准中保持高分数，支持图像与视频理解及智能体功能；

• 技术细节：采用动态FPS采样（0.5FPS/1FPS/2FPS）与MRoPE时间编码，优化视频序列的时间维度建模，适合动态视觉内容分析。

示例用法：

# pip install qwen-vl-utils[decord]==0.0.8from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoTokenizer, AutoProcessorfrom qwen_vl_utils import process_vision_info# 默认：在可用设备上加载模型model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained( "Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct", torch_dtype="auto", device_map="auto")# 默认处理器processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct")messages = [ { "role": "user", "content": [ { "type": "image", "image": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg", }, {"type": "text", "text": "Describe this image."}, ], }]# 推理准备text = processor.apply_chat_template( messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)inputs = processor( text=[text], images=image_inputs, videos=video_inputs, padding=True, return_tensors="pt",)inputs = inputs.to("cuda")# 推理：生成输出generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)generated_ids_trimmed = [ out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)]output_text = processor.batch_decode( generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)print(output_text)

5. o3 Latest：OpenAI推理型模型，视觉推理精度跃升

OpenAI的o3 Latest是新一代强调“高级推理能力”的VLMs，核心突破在于数学、科学、视觉推理任务的精度提升：

• 基准优势：在MMMU（大学级视觉问题解决）、MathVista（视觉数学推理）、CharXiv-Reasoning（科学图表推理）中，性能超越o4-mini与o1，持平o3 Pro，尤其适合需要“视觉信息+逻辑计算”的场景（如学术图表解读、工程图纸分析）。

视觉基准测试成绩（百分比）

来源：OpenAI官方博客《Introducing OpenAI o3 and o4-mini》

示例用法：

from openai import OpenAIclient = OpenAI()response = client.responses.create( model="o3-2025-04-16", input=[{ "role": "user", "content": [ {"type": "input_text", "text": "what's in this image?"}, { "type": "input_image", "image_url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg", }, ], }],)print(response.output_text)

6. GPT 4.1（2025-04-14）：非推理模型家族，视觉分析细化

GPT 4.1系列（含GPT 4.1、Mini、Nano）定位为“非推理型VLMs”，核心改进在于视觉分析的细分能力强化，性能全面超越前代GPT-4o系列：

• 优势任务：擅长图表/示意图分析、视觉数学（如几何题）、物体计数、光学字符识别（OCR），在CharXiv-D（文档视觉理解）中达87.9%（标准版），适合需要精准提取视觉细节的场景（如表单识别、数据图表提取）；

• 分级适配：不同尺寸模型（Mini、Nano）满足不同硬件需求，平衡精度与部署成本。

视觉能力基准测试对比（百分比）

来源：OpenAI官方博客《Introducing GPT-4.1 in the API》

示例用法：

from openai import OpenAIclient = OpenAI()response = client.responses.create( model="gpt-4.1-2025-04-14", input=[{ "role": "user", "content": [ {"type": "input_text", "text": "what's in this image?"}, { "type": "input_image", "image_url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg", }, ], }],)print(response.output_text)

7. Claude Sonnet 4：智能体编码融合，多格式理解

Anthropic的Claude Sonnet 4虽以编码为核心定位，但视觉能力与智能体功能的结合是其差异化亮点：

• 视觉-编码协同：可基于图像理解生成代码（如根据UI设计图生成前端代码），支持多种文件格式解析；

• 基准表现：在视觉推理（MMMU验证集74.4%）与智能体编码（SWE-bench Verijieal-5达72.7%/80.2%）中表现突出，适合“视觉需求+代码生成”的开发场景（如智能体驱动的自动化开发）。

Claude 4系列模型性能对比（百分比/分数）

来源：Anthropic官方博客《Introducing Claude 4》

示例用法：

import anthropicclient = anthropic.Anthropic()message = client.messages.create( model="claude-sonnet-4-20250514", max_tokens=1024, messages=[ { "role": "user", "content": [ { "type": "image", "source": { "type": "url", "url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg", }, }, { "type": "text", "text": "Describe this image." } ], } ],)print(message)

8. Kimi-VL-A3B-Thinking-2506：开源推理优化，效率与精度平衡

MoonshotAI推出的Kimi-VL-A3B-Thinking-2506是开源VLMs中“推理效率优化”的代表，核心突破在于缩短“思考长度”的同时保持高精度：

• 性能亮点：在MathVista（80.1）、MMMU（64.0）等推理基准中表现优异，思考长度平均缩短20%；同时在MMBench-EN-v1.1（84.4）、MMVet（78.4）等通用视觉任务中持平闭源模型；

• 技术设计：采用MoE（混合专家）语言解码器与MoonViT原生分辨率视觉编码器，平衡推理速度与视觉感知精度。

模型结构说明

• 混合专家（MoE）语言解码器：包含非共享专家（Non-shared Experts）、共享专家（Shared Experts）和路由层（Router），通过MoE前馈网络（MoE FFN）优化计算效率。

• 注意力层（Attention Layer）：处理视觉与文本token的注意力交互。

• 视觉处理模块：采用MoonViT（原生分辨率，MoonViT (Native-resolution)）和多层感知机（MLP）投影器，支持小图像（SMALL IMAGE）、特殊宽高比OCR（OCR (SPECIAL ASPECT RATIO)）和长视频（LONG VIDEO）输入。

来源：MoonshotAI/Kimi-VL: Kimi-VL

示例用法：

from transformers import AutoProcessorfrom vllm import LLM, SamplingParamsmodel_path = "moonshotai/Kimi-VL-A3B-Thinking-2506"llm = LLM( model_path, trust_remote_code=True, max_num_seqs=8, max_model_len=131072, limit_mm_per_prompt={"image": 256})processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)sampling_params = SamplingParams(max_tokens=32768, temperature=0.8)import requestsfrom PIL import Imagedef extract_thinking_and_summary(text: str, bot: str = "◁think▷", eot: str = "◁/think▷") -> str: if bot in text and eot not in text: return "" if eot in text: return text[text.index(bot) + len(bot):text.index(eot)].strip(), text[text.index(eot) + len(eot) :].strip() return "", textOUTPUT_FORMAT = "--------Thinking--------{thinking}--------Summary--------{summary}"url = "https://huggingface.co/spaces/moonshotai/Kimi-VL-A3B-Thinking/resolve/main/images/demo6.jpeg"image = Image.open(requests.get(url,stream=True).raw)messages = [ {"role": "user", "content": [{"type": "image", "image": ""}, {"type": "text", "text": "What kind of cat is this? Answer with one word."}]}]text = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")outputs = llm.generate([{"prompt": text, "multi_modal_data": {"image": image}}], sampling_params=sampling_params)generated_text = outputs[0].outputs[0].textthinking, summary = extract_thinking_and_summary(generated_text)print(OUTPUT_FORMAT.format(thinking=thinking, summary=summary))

9. Gemma-3-27b-it：谷歌多尺寸家族，人机偏好领先

谷歌Gemma 3系列（1B/4B/12B/27B）的核心优势在于人机偏好评价——27B版本在人类偏好测试中超越Llama 3-405B等更大模型，同时具备稳定的视觉语言能力：

• 多模态表现：在COCOcap（116）、DocVQA（85.6）、VQAv2（72.9）等基准中达较高分数，视觉理解与语言生成的协同性优化；

• 灵活部署：不同参数规模适配从边缘设备到云端的多样部署需求，适合对交互体验要求高的场景（如视觉助手）。

来源：Gemma 3 Technical Report

示例用法：

# pip install acceleratefrom transformers import AutoProcessor, Gemma3ForConditionalGenerationfrom PIL import Imageimport requestsimport torchmodel_id = "google/gemma-3-27b-it"model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained( model_id, device_map="auto").eval()processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)messages = [ { "role": "system", "content": [{"type": "text", "text": "You are a helpful assistant."}] }, { "role": "user", "content": [ {"type": "image", "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/bee.jpg"}, {"type": "text", "text": "Describe this image in detail."} ] }]inputs = processor.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt").to(model.device, dtype=torch.bfloat16)input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]with torch.inference_mode(): generation = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100, do_sample=False) generation = generation[0][input_len:]decoded = processor.decode(generation, skip_special_tokens=True)print(decoded)

10. Llama-3.2-90B-Vision-Instruct：Meta视觉适配，大规模训练支撑

Meta的Llama-3.2-90B-Vision-Instruct基于Llama 3.1文本模型扩展，核心技术路径是独立训练视觉适配器，实现“文本能力复用+视觉能力新增”：

• 训练投入：累计消耗885万GPU小时，确保大规模视觉数据的充分学习；

• 基准精度：在VQAv2（73.6）、Text VQA（73.5）、DocVQA（70.7）等任务中表现突出，尤其在AI2 Diagram（图表理解）中达75.3%，适合文档与图表密集型场景（如教育领域的课件分析）。

Llama 3.2系列模型视觉能力基准测试对比

来源：llama-models

示例用法：

import requestsimport torchfrom PIL import Imagefrom transformers import MllamaForConditionalGeneration, AutoProcessormodel_id = "meta-llama/Llama-3.2-90B-Vision-Instruct"model = MllamaForConditionalGeneration.from_pretrained( model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto",)processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/0052a70beed5bf71b92610a43a52df6d286cd5f3/diffusers/rabbit.jpg"image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)messages = [ {"role": "user", "content": [ {"type": "image"}, {"type": "text", "text": "If I had to write a haiku for this one, it would be: "} ]}]input_text = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True)inputs = processor( image, input_text, add_special_tokens=False, return_tensors="pt",).to(model.device)output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=30)print(processor.decode(output[0]))

三、2025年VLMs技术趋势：从“能做”到“做好”的跨越

通过对Top10模型的分析，可提炼出2025年VLMs的三大核心技术趋势，这些趋势也将决定未来1-2年跨模态AI的发展方向。

1. 跨模态融合：从“支持多模态”到“深度协同”

早期VLMs多为“视觉模块+语言模块”的简单拼接，而2025年的模型更注重跨模态的深度协同——如Gemini 2.5 Pro的音视频-文本统一处理、Claude Sonnet 4的“视觉理解-代码生成”闭环，均体现“多模态信息不再是独立输入，而是协同支撑任务完成”的思路。正如研究员所言，“未来VLMs的竞争焦点，将是跨模态信息的语义关联精度”。

2. 开源与闭源的平衡：开源模型冲击闭源壁垒

2025年以前，闭源VLMs（如GPT-4系列）在精度上长期领先，但InternVL3-78B、Kimi-VL等开源模型通过“大参数规模+优化架构”，已在部分基准（如MMMU）上接近闭源水平。同时，开源模型的“本地部署+数据可控”优势，使其在医疗、金融等敏感场景中更具吸引力，形成“闭源供能快速落地，开源支撑定制化需求”的生态格局。

3. 效率优化：推理速度与资源消耗的双重突破

随着VLMs在边缘设备（如工业质检终端）的落地需求增加，“效率”成为核心优化方向：Ovis2-34B的bfloat16精度、Kimi-VL的思考长度缩短、Gemma 3的多尺寸设计，均在“降低计算/内存开销”与“保持精度”间寻找平衡。这种优化使VLMs从“云端专属”走向“云边协同”，拓展了应用场景边界。

四、应用选择建议：按需匹配模型类型

不同场景对VLMs的需求差异显著，结合模型特性与行业需求，可形成以下选择逻辑：

• 敏感场景（医疗诊断、金融文档分析）：优先选择开源模型（如Qwen2.5-VL、Kimi-VL），本地部署可确保数据隐私，且支持基于少量样本的微调以适配特定场景；

• 快速落地场景（通用视觉问答、智能助手）：选择闭源模型（如Gemini 2.5 Pro、GPT 4.1），通过API快速集成，无需关注底层技术细节，同时享受稳定的精度保障；

• 专业场景（工业质检、电商推荐、学术图表分析）：根据任务需求选择专项优化模型——如：工业场景选InternVL3-78B（工业图像分析），电商场景选Ovis2.5-9B（电商内容理解），学术场景选o3 Latest（科学图表推理）。

参考资料

• 标题：Top 10 Vision Language Models in 2025，作者：Datacamp，链接：https://www.datacamp.com/blog/top-vision-language-models