Zai Org только что выпустила GLM-Image - очередную открытую мультимодальную модель, которая пытается втиснуться в уже переполненный рынок. Зачем? Видимо, чтобы доказать, что китайские разработчики не собираются уступать OpenAI и Meta в гонке за понимание картинок. Модель появилась на Hugging Face почти без фанфар, но с претензией на универсальность.
Что скрывает GLM-Image под капотом?
GLM-Image - это не просто очередной клон LLaVA. Разработчики из Zai Org взяли архитектуру из семейства GLM (да, того самого, что недавно признали лучшей opensource-моделью) и добавили к ней визуальный энкодер. Получился гибрид, который должен понимать и текст, и изображения одновременно.
Модель умеет делать три вещи: описывать изображения, отвечать на вопросы о них и... генерировать текстовые описания для создания новых картинок. Последнее звучит странно, но разработчики утверждают, что это работает. (Спойлер: пока не очень).
GLM-Image против Qwen-VL и LLaVA: битва за пиксели
Давайте сразу к делу. На рынке уже есть два монстра: Qwen-VL от Alibaba и LLaVA от Microsoft. Зачем нужен третий? Ответ прост: GLM-Image позиционируется как более легкая и быстрая альтернатива. Но так ли это на самом деле?
| Модель | Размер | Разрешение | Контекст | Особенность |
|---|---|---|---|---|
| GLM-Image | 9B параметров | до 1024x1024 | 128K токенов | Интеграция с GLM-семейством |
| Qwen-VL-Max | неизвестно | до 448x448 | 32K токенов | Мультиязычность |
| LLaVA-Next | 13B параметров | 336x336 | 4K токенов | Простота развертывания |
Цифры выглядят впечатляюще, особенно контекст в 128K токенов. Но на практике это значит, что модель может "запомнить" очень длинные описания изображений. Полезно? Возможно. Необходимо? Вряд ли.
Внимание: GLM-Image, как и многие китайские модели, тренировалась преимущественно на китайских данных. Это значит, что с английским у неё могут быть проблемы. Хотя разработчики клянутся, что поддерживают оба языка.
Архитектурные войны: кто умнее?
GLM-Image использует подход, похожий на LLaVA: визуальный энкодер + языковая модель. Но вместо CLIP взяли что-то своё. Qwen-VL пошёл другим путём - там вообще своя архитектура. Результат? GLM-Image быстрее обучается, но Qwen-VL меньше галлюцинирует. Выбирайте, что вам важнее.
Ресурсы и производительность: правда или вымысел?
Zai Org заявляет, что GLM-Image работает на одной видеокарте среднего уровня. На бумаге. На практике вам понадобится минимум 16GB VRAM для комфортной работы. LLaVA в этом плане скромнее - её можно запустить на 8GB. Qwen-VL? Забудьте, если у вас нет сервера.
Где эта модель сгодится? Реальные кейсы
GLM-Image не создана для замены Midjourney или DALL-E. Её цель - анализ существующих изображений. Вот где она может пригодиться:
- Автоматическое описание изображений для слепых пользователей
- Анализ медицинских снимков (но не для диагностики!)
- Поиск объектов на фотографиях - типа Visual Haystacks, но проще
- Генерация alt-текстов для SEO
- Образовательные приложения - объяснение диаграмм и графиков
Попробуйте задать модели те же промпты для тестирования логики и зрения, что и для других мультимодальных LLM. Результаты удивят. Или нет.
Кому брать, а кому подождать?
GLM-Image - инструмент для специфической аудитории. Вот кому она подойдёт:
- Разработчикам, которые уже работают с семейством GLM и хотят добавить визуальные возможности без смены экосистемы
- Исследователям, которым нужна быстрая модель для прототипирования мультимодальных приложений
- Компаниям с китайской аудиторией - потому что с китайским языком у модели всё в порядке
- Энтузиастам, которые хотят поэкспериментировать с генерацией изображений через текстовые описания
А вот кому лучше посмотреть в сторону LLaVA или Qwen-VL:
- Если вам нужна стабильность и сообщество - берите LLaVA
- Если нужна максимальная точность и не жалко ресурсов - Qwen-VL
- Если работаете только с английским - обе модели лучше GLM-Image
- Если хотите запускать модель прямо в браузере - GLM-Image пока не поддерживает MLC
GLM-Image - не революция. Это эволюция. Модель заполняет нишу между тяжёлыми Qwen-VL и лёгкими LLaVA. Она быстрее обучается, поддерживает высокое разрешение и отлично работает с китайским. Но если вам нужна универсальная мультимодальная модель прямо сейчас - присмотритесь к конкурентам.
А вот что будет через полгода? Судя по планам разработчиков GLM, нас ждёт интеграция с генеративными возможностями. Возможно, GLM-Image научится не только описывать картинки, но и редактировать их. И тогда уже Qwen-VL придётся потесниться.
