多模态大模型 2026-港品优选

算法排序：

Qwen2.5-VL（目前最推荐）

InternVL3

GLM-4.1V

MiniCPM-V

Qwen2.5-VL ≈ InternVL3 > GLM-4.1V > MiniCPM-V

GLM 的中文表达非常自然。

例如：

画面中共有三人。 左侧一名成年男性， 穿黑色短袖、 蓝色牛仔裤， 背黑色双肩包， 正在向前行走。 中间一名女性， 穿浅色连衣裙， 手持雨伞， 停留于路边。

MiniCPM 基座模型	聚焦于纯文本的高效处理与深度推理，在知识、编程、数学等任务上性能领先。	手机、PC上的AI助手，本地化的内容生成、代码编写、数据分析等任务。
MiniCPM-V 多模态模型	在文本基础上，增加了强大的视觉理解能力，能看懂图像、视频，甚至文档。	智能安防摄像头、工业质检、为手机App提供本地的“拍照问问题”功能。

MiniCPM-V 4.5 (8B)

图片、视频

具备高刷视频理解能力，最高支持10fps，能真正看懂“动态画面”。

除了我们刚聊过的 MiniCPM，确实还有很多优秀的多模态模型，特别是针对端侧部署和视频理解这个方向，近期的进展非常多。这里整理了几个和你“Orin上做监控分析”需求很匹配的代表性模型，你可以看看：

模型名称	核心特点	适用场景/优势
Qwen2.5-VL	7B/4B版本，已在NVIDIA Orin平台深度优化，实现低延迟推理。	工业级落地首选。有明确的车载/边缘部署案例和优化经验，性能可靠。
StreamLLaVA	专为流式视频理解设计，3.6B参数，擅长处理实时视频流和在线直播场景。	对实时性要求高的场景。能边看边分析，非常适合监控视频的实时解析。
Molmo 2	支持视频定位、多对象追踪和时序推理。8B模型性能超越部分72B模型，效率极高。	需要精确追踪和定位画面中多个目标的复杂监控场景。
VITA	腾讯自研的原生多模态模型，同时理解图、文、音，单次最高支持600MB长视频处理。	处理超长监控视频，或需要结合音频（如环境声）进行综合判断的场景。
Mobile-VideoGPT	参数极轻（0.5B），专为移动端设计，推理速度快（46 tokens/秒），有注意力机制筛选关键帧。	资源极度受限的边缘设备，对功耗和速度要

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