多模态大模型应用指南：从 GPT-4V 到开源方案
一、多模态 AI 的时代
2023 年 GPT-4V 的发布标志着 AI 从纯文本走向多模态。多模态大模型能够同时理解文本、图像、视频、音频，开启了一系列革命性场景。
二、主流多模态模型
GPT-4V / GPT-4o
OpenAI 的多模态旗舰，支持图像理解、图表分析、OCR 识别。核心能力包括从图片中提取信息、理解图表、识别物体、分析 UI 截图。
Claude 3.5 / 4 Vision
Anthropic 方案，以长上下文窗口著称，在文档分析场景尤为出色。
Gemini
Google 的原生多模态模型，从一开始就以多模态数据训练。
开源方案
- LLaVA-NeXT：最流行的开源方案，接近 GPT-4V 水平
- CogVLM2：智谱 AI 开源，中文场景优秀
- Qwen2-VL：阿里通义千问多模态版本
三、多模态 RAG
多模态 RAG 不仅检索文本，还检索图片、表格、图表。核心挑战是不同模态数据的统一表示和对齐。
四、企业应用场景
- 智能文档处理：自动处理发票、合同
- 内容审核：同时分析文本和配图
- 视觉问答：工业质检、医疗影像辅助诊断
- UI 自动测试：理解截图并生成测试用例
五、部署建议
- LLaVA-7B 可在单张 RTX 4090 运行
- GPT-4V API 按 Token 计费
- 高分辨率场景优先用开源方案降低成本
本文为个人学习整理，欢迎交流讨论。