目前主流的多模态理解模型有哪些？

目前主流的多模态理解模型如下：

1. 国际主流闭源模型

• GPT-5.5 / GPT-5.5 Vision（OpenAI）：OpenAI 2026 年发布的旗舰多模态模型，支持文本和图像输入，拥有 1M token 的上下文窗口和 128K token 的输出能力，在复杂推理、专业工作流和多模态融合方面处于前沿水平。
• Claude Sonnet 4.6 / Claude Opus 4.8（Anthropic）：2026 年 2 月发布的 Claude 新一代模型，Sonnet 4.6 在 SWE-bench Verified 上得分 79.6%，适合复杂 Agent 任务和编程场景；标准版支持 200K token 上下文窗口，1M token 上下文处于 beta 阶段。
• Gemini 3.1 Pro / Gemini 3.5 Flash（Google）：Google 2026 年最新的 Gemini 系列模型，原生支持文本、图像、音频、视频的统一处理，拥有 1M token 的上下文窗口，在跨模态推理和长上下文理解方面表现突出；Gemini 3.5 Flash 适合高并发生产场景。

2. 国内主流开源与闭源模型

• VITA（腾讯云）：腾讯云优图实验室打造的原生多模态大模型，基于自研轻量级 LLM 底座 Youtu-LLM，对图片、视频、音频、文本进行统一训练，实现端到端多模态理解。支持 128K 上下文长度，最大输入 100K token、最大输出 15K token；视频理解支持最长 30 分钟视频处理；音频理解无需外部 ASR 工具即可直接完成语音语义理解。已在腾讯云正式上线，可通过 TokenHub 平台调用。
• Qwen3-VL 系列（阿里巴巴）：2026 年 1 月发布，采用 MoE 架构，支持 32 种语言 OCR、256K 上下文（可扩展至 1M），在中文多模态理解和 GUI 级视觉 Agent 能力方面表现突出；同期还开源了 Qwen3-VL-Embedding 和 Qwen3-VL-Reranker 模型，专为多模态信息检索设计。
• Keye-VL-2.0（快手）：2026 年 5 月发布，30B-A3B 参数（MoE 架构），首次将 DSA（DeepSeek Sparse Attention）机制引入多模态理解场景，成功解锁 256K 超长上下文的深度感知；在长视频时序感知上实现几乎无损的推理能力，并首次内建 Agent 协作机制。
• DeepSeek-OCR 2（DeepSeek）：2026 年 1 月 27 日发布并开源，采用 DeepEncoder V2 架构，引入"视觉因果流"机制，使模型能够像人类一样按照逻辑顺序"看"图像；在 OmniDocBench v1.5 评测中取得 91.09% 的综合得分，较前代提升 3.73%。
• 文心 5.1（百度）：2026 年 5 月发布，采用"多维弹性预训练"技术，仅以业界同规模模型约 6% 的预训练成本实现基础效果领先；在 LMSYS Arena 搜索榜上位列国内第一、全球第四，Agent 能力超越 DeepSeek-V4-Pro。
• GLM-4.5V / GLM-5.1（智谱 AI）：智谱 AI 2026 年推出的多模态模型系列，GLM-4.5V（106B）在 42 个公开视觉语言基准测试中达到同类开源模型最佳水平；GLM-5.1 为当前旗舰模型，在 SWE-Bench Pro 上得分 70%。

3. 前沿研究模型

• DreamOmni2：贾佳亚团队开发的开源多模态基础模型，多项性能指标超过同期国际闭源商业模型。
• LongCat-Next（美团）：原生多模态大模型，已全面开源。
• 3DThinker：清华大学团队推出，专注于提升模型在 3D 空间理解方面的能力。
• Kimi K2.5（月之暗面）：2026 年 1 月发布的新一代开源模型，在多项 Agent 评测中取得全球开源模型最佳成绩，在 OpenRouter 多个榜单中持续排名第一。
• LLaMA 4 Scout / Maverick（Meta）：Meta 2026 年发布的 LLaMA 4 系列，Scout 版本拥有业界领先的 10M token 上下文窗口，适合超长文档分析场景；Maverick 版本支持 1M 上下文，多模态性能更强。