一夜之间，DeepSeeK最新开源的模型已经被硅谷夸疯了。
DeepSeek-OCR瞄准的是大模型处理长文本时算力爆炸的难题，虽然模型参数只有3B，却四两拨千斤，预示着处理长文本的成本有望大幅降低。
外网爆料猜测，这是“AI的JPEG时刻”，Google可能使用了类似的技术路线使得Gemini具有巨大的上下文大小，同时快速处理OCR任务。
目前，视觉＋语言融合大模型落地加速。近几个月内，又涌现出多款值得关注的开源视觉新模型。对于希望快速上线视觉大模型相关应用的开发者或企业来说，这是一个 “模型预训练＋少量微调＋快速部署” 的黄金窗口。本文选取近期热度较高的五款模型：
●DeepSeek-OCR
●Qwen3‑VL系列
●GLM‑4.5V
●SAIL‑VL2
●DINOv3
从模型优点、缺点、适用场景、微调建议等维度进行盘点测评。
1.DeepSeek-OCR
DeepSeek-OCR 由 DeepSeek 团队在10月20号推出，是专注于 OCR（光学字符识别）及视觉-语言文档理解任务的模型。该模型聚焦于“视觉-文本压缩”（vision-text compression）——通过视觉编码器将图像/文档页面压缩为“vision tokens”，在处理长文档和复杂版面时效果显著。
模型优点
视觉-文本压缩率高：在多项开源文档 OCR 基准上表现优异。
高效处理长文档或多页面：通过压缩机制，能显著减少处理所需文本 token 数量，从而降低推理成本。
主要缺点
虽然压缩率高，但在极端复杂版面（如大量小字号、密集表格、变形扫描件）中表现可能下降。
模型主要聚焦 OCR + 文档理解，并不是通用视觉语言模型，在“图像-语言生成”“视频理解”“UI 交互”类任务可能不如那些通用 VLM 强。
适用场景
扫描文档或合同／发票自动识别 ： 将图片/扫描件转为结构化文本或 Markdown。
图表／报告／科研资料解析 ： 图文版混合、复杂排版需要 OCR + 版面理解输出。
多语言或多格式文字识别任务 。
长文档处理任务：利用其压缩机制可处理更长上下文文档输入。
智能档案管理和资料数字化系统：有大量图像＋文字需要抽取。
微调建议
针对标准打印文字识别任务，可选 Tiny模式进行微调，重点在不同版面／语言／格式适配。
若任务涉及复杂表格、图表、混合版面，可以使用 Base 或 Gundam 模式。
资源环境受限时，可点击此处，一键上云微调。
2.Qwen3-VL 系列
Qwen3-VL 系列是阿里云 Qwen 团队最新发布的多模态视觉语言模型家族，被官方称为迄今最强大的 Qwen 视觉模型。该系列覆盖 4B/8B （Dense） 与 30B/235B（MoE）多档规模，全面支持图像、视频、文档、UI 界面等多模态输入，并在长上下文、多任务推理上大幅强化。
模型优点
多模态融合全面升级：原生支持 图像 + 视频 + OCR + 表格 + GUI 界面 输入，可处理跨模态复杂任务。
超长上下文能力：上下文长度可达 256 K tokens，可同时处理多图或长视频。
Dense/MoE 双架构可选：Qwen3-VL 4B / 8B（Dense） 小尺寸版本显存占用更低，拥有Qwen3-VL的全部能力项，文本和视觉性能均表现卓越。Qwen3-VL 30B-A3B/235B-A22B
（MoE ）大规模版本性能顶级，在非推理类模型中多数指标表现最优，其性能达到或超越了包括顶尖闭源模型（Gemini 2.5 Pro 、GPT-5 等）在内的最好水平，同时刷新了开源多模态模型的最佳成绩。
主要缺点
大规模版本资源要求高：235B 版本显存与算力门槛高，中小企业难以独立部署。
视频处理仍需预处理流程：虽支持 video token 输入，但当前实现依赖帧采样与特征嵌入。
适用场景
多模态问答：图像 + 表格 + 文字 混合理解（如 DocVQA、ChartQA）。
视频摘要与内容理解：长视频 → 文本摘要或分镜解析。
文档自动解析：OCR 识别 + 版面理解 + 信息抽取。
科研和教育场景：多模态教材分析、科研图表解读。
微调建议
轻量任务优先使用 4B 或 8B（Dense）版本。微调后极适合在需要AI视觉理解的智能终端部署且其空间理解能力或可为具身智能的实现提供更好的模型基础。
点击此处，一键上云，立即体验 Qwen3-VL 微调！
3.GLM-4.5V
GLM-4.5V 是由 Z.AI推出的视觉推理大模型，基于 GLM-4.5-Air 文本模型，采用 MoE 架构，总参数规模约 106 B。它在多项视觉任务上表现强劲，跻身开源多模态模型第一梯队。
模型优点
具备精准的OCR文字识别和表格解析能力；独特的Grounding（指代定位）能力，能在图中框出指定物体；能够根据网页截图复刻前端代码。
采用混合训练与 MoE 架构，使得在高分辨率、极端纵横比输入上仍表现优异。
主要缺点
参数与架构仍然巨大，部署和微调要求较高硬件资源。
对于实际微调工具／生态的成熟度可能略低于极成熟模型。
适用场景
中英文市场中的图像＋文档＋表格＋语言理解任务。
视频＋文本融合理解、GUI 操作识别与指导。
企业级视觉-语言交互系统、报告自动化、智能分析仪表板。
微调建议
轻量任务推荐基于 QLoRA 的方式，在单张 A100 或 H800 GPU 上完成。
复杂推理任务建议采用 LoRA+Prefix Tuning 混合策略，解冻部分视觉编码层。
4.SAIL-VL2
SAIL-VL2 是由抖音 SAIL 团队联合新加坡国立大学 LV-NUS 实验室推出的多模态大模型，提供 2B 和 8B 参数版本，专注于多模态理解与推理。
模型优点
模型强调多模态 reasoning，专注于图像＋视频＋语言融合，能够覆盖细粒度感知到复杂推理任务。
参数规模较为亲民（2B／8B版本），适合资源受限环境。
多模态任务支持良好：例如视觉＋语言／图像＋文本组合场景。
主要缺点
参数较少，但在极端大规模任务或超长上下文时可能不如超大模型。
适用场景
多模态交互系统：用户上传图像＋提问场景。
视频摘要与问答（非端到端 video encoder）、视觉流程理解。
微调建议
如果使用视频输入，建议切帧或抽帧，通过 image-text 对构造训练集。
推荐从 2B 版本起步，验证后可升级至 8B。
5.DINOv3
DINOv3 是由 Meta AI 发布的自监督视觉基础模型，训练使用约 1.7B 张图像 patch pairs 和 7B 参数规模，专注于生成通用、高质量视觉特征，无需标注即可用于分类、分割、检测等任务。
模型优点
弱/无监督大规模训练，显著降低标注数据依赖。
可迁移性强：模型输出的视觉特征在多个视觉任务中表现优异。
适用性广：作为 backbone 使用，支持分类、检测、分割、检索等多种任务。
主要缺点
不含语言输出能力，仅为视觉特征提取或视觉任务 backbone。
对于需要语言生成或视觉-语言交互的场景需要另配模型。
适用场景
图像分类、目标检测、语义分割、视觉检索系统。
当用户已有视觉-语言模型但需要强视觉特征时，DINOv3 可作为特征 backbone。
数据标注少的视觉项目：利用其强迁移特征。
微调建议
建议冻结大部分 backbone，仅微调最后 head／adapter，节省资源。
如果任务与预训练差异大（如医学影像、遥感图像），考虑微调更多层或使用 domain-specific adapter。
对于普通开发者和研究者来说，微调大模型其实门槛并不高。
现在，通过 LLaMA-Factory Online，你就能在自己的数据集上实现零代码微调，一键使用高性能GPU算力资源，快速训练出专属于你的模型。
