目前領先的 SOTA（State-of-the-Art，最先進）大型語言模型幾乎都已轉型為多模態模型，具備強大的視覺（Vision）處理能力。

GPT

GPT 不僅具備 VLM 的多視覺語言任務能力，它更是當前最強大、最通用的視覺語言模型（VLM/VLLM）之一。

我們在前面提到VLM（Vision-Language Model）是專注於「影像及文字」的理解與生成，例如 CLIP、BLIP-2、LLaVA、Florence-2、PaliGemma、Qwen-VL 等，它們主要處理圖像及文字，並以文字作為輸出。

OpenAI 的 GPT-4 及其最新的迭代模型，例如 GPT-4o (o 代表 "omni"，全能)，都是大型多模態模型（Multimodal Large Language Models, MLLM），不僅具備 VLM 的多視覺語言任務能力，而且它被設計為一個能夠處理多種模態（文本、圖像、音訊）的「全能」模型。也就是說不只理解影像，還能即時處理 語音、文字、影像、影片、聲音輸入，並同時輸出多模態結果，是 「Any-to-Any」 模型。

Gemini

Gemini 2.5 Pro 和 Gemini 2.5 Flash 都具備強大的視覺理解能力。其中Pro版本可以處理圖像、音頻、文字、視頻等多模態輸入與支援長上下文（可達百萬 token）。

Grok

xAI 已經推出了具有視覺功能的 Grok Vision，允許用戶上傳圖片、截圖、文件和圖表進行分析和提問。

Claude

Claude 3 Opus, Sonnet, & Haiku 這些模型系列都具備視覺處理能力，它們能夠處理圖像、圖表和文件，並進行高水準的視覺推理，Anthropic 特別強調其模型的安全性，在處理敏感或有偏見的視覺內容時會更加謹慎。

這些SOTA大型語言模型LLM若也具備視覺語言能力，與一些SOTA 通用性VLM比較，應該如何選擇模型

在 2025 年，SOTA（State-of-the-Art）多模態大型語言模型（LLM，如 GPT-4o、Gemini 2.5、Grok 4、Claude 4）已廣泛整合視覺語言能力，能處理圖像、視頻與文本的交互任務。相較之下，SOTA 通用視覺語言模型（VLM，如 InternVL、Qwen2.5-VL、LLaVA、CLIP 變體、Flamingo、PaLI、BLIP-2）有些我們在前面有介紹過，它們更專注於視覺相關任務，強調高效的圖文對齊與生成。這些模型在基準測試（如 MMMU、多模態推理；VQA、視覺問答；VideoMME、視頻理解）上競爭激烈，但選擇需依據具體需求權衡通用性、性能與部署。

需考慮的因素：

• 任務需求：應用偏向是廣泛、推理密集，若聚焦視覺專精
• 性能及基準：參考2025 年最新基準（如 MMMU、MathVista、MMBench、Open VLM Leaderboard）和模型特性，比較代表性模型外
• 可用性及成本：例如是否開源、易整合（API 快速）、費用等。
• 資源與部署：選輕量 VLM 如 LLaVA可以在邊緣裝置佈署，推理快。多模態LLM適合雲端，模型參數大，需強大硬體。