| 1 | GPT-4o (OpenAI 原生全模态统一基座) (原生端到端全模态推理之王) | 98.8 | S | 端到端原生多模态融合，无缝理解高分辨率图表、手写草稿与实时视频流 | 闭源商业 API，敏感数据无法私有化本地部署 | 追求全球最强综合视觉推理能力与企业级全场景多模态解决方案的团队 |
| 2 | Claude 3.5 Sonnet (Anthropic 视觉解析与代码图表之王) (图表解析与 UI 逆向复刻终极神器) | 98.2 | S | 极度精细的 OCR 与空间排版感知，单图即可完美还原像素级前端代码与数据图表 | 暂未开放原生高帧率视频流直接接入，视频需预先拆帧为图片序列 | 需要将设计稿/截图一键转代码、自动化解析海量复杂财务报表的开发团队 |
| 3 | Gemini 1.5 Pro (Google 超百万原生视频与多模态长上下文霸主) (200 万超长视频上下文全景归因) | 97.6 | S | 海量多模态大海捞针能力无敌，可精确定位 1 小时视频中某一秒出现的特定道具或台词 | 超大上下文全量推理时的网络传输与等待时间较长 | 影视后期剪辑、长视频内容审核、海量档案胶片数字化分析的企业级用户 |
| 4 | Qwen2.5-VL-72B (阿里云开源视觉旗舰，原生动态分辨率与时间戳定位) (开源多模态世界第一梯队领航者) | 96.9 | S | 全面开源，原生理解任意分辨率与长宽比图像，在各种权威多模态榜单上超越多数闭源商业模型 | 72B 全尺寸在本地全精度运行需要 4 张 RTX 4090 或 2 张 A100 | 自建多模态视觉管线、追求极致开源可控性的企业与科研实验室 |
| 5 | InternVL 2.5 (上海 AI Lab 视觉大模型开源先锋) (跨架构动态高分辨率视觉领袖) | 96 | A | 在多模态评测集 OpenCompass 上连续多季度霸榜，长图文理解与细粒度目标识别极强 | 对于超长时序（30分钟以上）原生视频的处理吞吐略弱于 Gemini | 工业质检、医疗影像初筛、遥感图像解译等高精度视觉需求团队 |
| 6 | DeepSeek-VL2 (深度求索多头潜在注意力视觉专家) (MoE 视觉稀疏架构性价比之王) | 95.3 | A | 激活参数极小，在保持超高视觉理解精度的同时，吞吐速度与显存消耗远低于同级别稠密模型 | 针对极其生僻的冷门西语小语种 OCR 识别丰富度稍逊于主力中英语料 | 追求极高并发、低部署成本与高精度图文识别兼备的企业 |
| 7 | Pixtral Large (Mistral 开源 124B 多模态旗舰) (欧洲开源多模态全尺寸旗舰) | 94.5 | A | 纯原生多模态 Transformer 结构，欧系多语言理解无敌，多图关联推理能力极其出色 | 124B 巨大参数量使得单节点部署需要 8 张 H100/A100 | 跨国多语言业务、欧洲合规要求严格的大型跨国企业与科研机构 |
| 8 | Llama 3.2 90B Vision (Meta 开源视觉多模态基座) (Meta 开源多模态生态核心底座) | 93.8 | A | 承袭 Llama 3 强大的常识与文本推理生态，拥有全球最繁荣的开源工具链与微调生态配套 | 针对极端高密度复杂表格（如百行百列财务表）的 OCR 略落后于专门优化的国内模型 | 重度依赖 Llama 生态、希望在已有文本资产基础上平滑升级视觉能力的开发者 |
| 9 | Ovis1.6 (生数/清华高保真视觉编码与数学推理黑马) (结构感知视觉嵌入的黑马新秀) | 93 | A | 在 MathVista、MMMU 等高难度数学图表评测中以小博大，参数虽精炼却取得越级成绩 | 社区知名度尚在上升期，周边现成衍生工作流相比 Llama 略少 | 教育科技、K12 智能搜题批改、数理化解题辅助等垂直场景开发 |
| 10 | MiniCPM-V 2.6 (面壁智能端侧最强多模态小钢炮) (8B 参数暴打前代旗舰的端侧神作) | 92.4 | A | 可在 iPad、MacBook 甚至旗舰手机本地离线流畅运行，支持实时高清视频流问答 | 在极端海量（超数千字）密集文本长文 OCR 时的长程上下文稳定性受限于尺寸 | 本地端侧离线运行、车载智能座舱、个人隐私保护多模态助理 |
| 11 | PaliGemma 2 (Google 轻量级多任务视觉迁移框架) (多任务下游微调万能骨架) | 91.8 | B | 在目标检测、分割 Mask 生成、空间坐标框预测等垂直微调任务上极易收敛且表现卓越 | 开箱即用的泛用闲聊对话能力弱于全功能 Chat 模型，需配合下游微调 | 从事自动驾驶视觉标注、工业缺陷分类、医疗微调管线的算法工程师 |
| 12 | CogVLM2 (智谱开源高分辨率因果视觉理解基座) (跨架构深度视觉因果分析标杆) | 91.2 | B | 对复杂工业场景、视频分段叙事以及精细物体检测有着极高的理解质量与抗干扰力 | 显存消耗相对略大，本地量化部署时需要预留充足显存 | 安防视频智能分析、电商高保真图文问答与私有化视觉服务器自建 |
| 13 | Florence-2 (微软极简多任务视觉基础模型) (多合一超轻量视觉感知瑞士军刀) | 90.5 | B | 模型体积微型（百兆级别），在 CPU 和边缘芯片上均可秒级出图，在视觉识别下游管线中常被作为主力前置提取器 | 不具备开放域复杂逻辑推理与大模型常识哲学问答能力，纯粹专注视觉感知层 | 需要极速提取画面所有文字与物体坐标、作为复合 Agent 视觉前哨感知的流水线 |
| 14 | GLM-4V (智谱商用级全尺寸多模态大模型) (企业级多模态商业服务坚盾) | 89.8 | B | API 稳定性极高，针对中文合同、发票与复杂票据做过严苛脱敏合规优化与海量真实案例强化 | 主要以云端 API 为核心，本地深度定制的权重开放度不如 Cog 系列自由 | 政企客户、金融合规审查、需要开箱即用稳定云端服务的商业产品 |
| 15 | 腾讯混元 Vision (Hunyuan-Vision 工业级视觉基座) (腾讯海量泛娱乐与社交生态打磨的视觉利器) | 89.2 | B | 对自然风景、影视截图、动漫角色以及社交媒体动态图像具有无可比拟的丰富常识沉淀 | 针对极其严苛的纯英文科研电路图与芯片掩膜版图识别并非其第一设计诉求 | 泛娱乐内容平台、社交图文内容审核、游戏资产多模态分析团队 |
| 16 | 阶跃星辰 Step-1V (千亿级多模态深度理解模型) (千亿级参数多模态深度思考者) | 88.5 | B | 大参数量带来的深层视觉理解能力，能够洞察画面中人物的心理动机、场景背后的隐喻与时间流逝感 | 公有云推理成本相对较高，更适合需要深度思考的高客单价场景 | 智能座舱人机交互、深度心理咨询辅助、影视剧本智能分析 |
| 17 | 商汤日日新 SenseNova V6-Omni (端到端全模态交互) (老牌计算机视觉泰斗的原生全模态力作) | 87.8 | B | 在人脸特征、微表情、自动驾驶环境感知以及智能硬件交互上具有无可争议的深厚视觉积淀 | 通用跨语言纯文本闲聊生态相比头部互联网大厂略偏学术工程风 | 车路协同、智能座舱视觉监控、数字人多模态实时交互产品 |
| 18 | 百川智能 Baichuan-Omni (多模态医疗与全场景理解) (聚焦医疗健康与全模态诊断辅助) | 87.1 | B | 结合海量中文权威医学教科书与三甲医院真实病历脱敏图文数据，在医疗体检单解读上极其专业 | 在非医疗通识科技代码图纸等非主航道领域的特异性优化相对克制 | 互联网医院、线上问诊平台、大众体检报告解读辅助 |
| 19 | 零一万物 Yi-VL (高分辨率图文语义理解模型) (李开复团队自研的开源多模态基座) | 86.4 | B | 在多模态中英文基准上表现稳健，针对高分辨率图文做了专门的视觉 Token 压缩与对齐 | 近几个季度社区迭代重心向企业商业方案倾斜，开源版本更新频率有所放缓 | 中英双语跨国电商商品图解、已有 Yi 生态二次微调开发者 |
| 20 | 月之暗面 Kimi-Vision (超长上下文文档与图表深度推理) (长文档视觉扫描的科研伴读神器) | 85.8 | B | 一次性上传整本带有数百张复杂折线图、分子结构式与复杂报表的 PDF 专著，能做到精准跨页图文互证 | 主要服务于 Kimi 独立产品与商业 API，暂未提供完全开放的独立本地权重下载 | 科研学术文献精读、长篇财务年报穿透分析、重度长文办公人员 |