多模态模型（视觉/音频/视频）

1. 概述

多模态模型是能够同时处理多种模态信息（文本、图像、音频、视频）的大语言模型。SiliconFlow 提供了多个支持不同模态组合的强大模型，能够：

视觉理解：理解图片内容、OCR、图像描述
视频分析：提取视频帧、理解视频内容、动作识别
音频处理：语音识别、音频内容分析
多模态融合：同时处理多种媒体类型的综合分析

2. 支持模型概览

模型系列	视觉输入	音频输入	视频输入	主要特点
Qwen3-Omni 系列	✅	✅	✅	全面多模态支持，音视频同时处理
Qwen3-VL 系列	✅	❌	✅	视觉+视频理解，无音频支持
GLM 系列	✅	❌	❌	仅视觉理解
Qwen2-VL 系列	✅	❌	❌	仅视觉理解
DeepseekVL2 系列	✅	❌	❌	仅视觉理解
Step3	✅	❌	❌	仅视觉理解
DeepSeek-OCR	✅	❌	❌	仅视觉理解，支持pdf输入

通过模型广场查看当前支持的多模态模型列表。支持的模型可能发生调整，请以平台实际展示为准。

3. 使用方式

所有多模态模型都通过 /chat/completions 接口调用，使用标准化的 messages 格式，其中 content 可以包含不同类型的内容部分。

3.1 基本消息格式

{
    "role": "user",
    "content": [
        {
            "type": "text" | "image_url" | "audio_url" | "video_url",
            "[type]_url": {
                // 对应类型的配置
            }
        }
    ]
}

3.2 通用参数说明

图像参数 (`image_url`)

url: 图像 URL 或 base64 编码数据，DeepSeek-OCR 还支持 PDF URL 或 base64 编码数据
detail: 细节级别 (auto, low, high)

视频参数 (`video_url`)

url: 视频 URL 或 base64 编码数据
detail: 细节级别 (auto, low, high)
max_frames: 最大提取帧数
fps: 每秒提取帧数，最终帧数为 min(fps × T, max_frames)

音频参数 (`audio_url`)

url: 音频 URL 或 base64 编码数据

4. 使用示例

4.1 视觉理解

图像分析

{
    "role": "user",
    "content": [
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
                "url": "https://example.com/image.jpg",
                "detail": "high"
            }
        },
        {
            "type": "text",
            "text": "描述这张图片的内容"
        }
    ]
}

多图对比

{
    "role": "user",
    "content": [
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": {"url": "https://example.com/image1.jpg"}
        },
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": {"url": "https://example.com/image2.jpg"}
        },
        {
            "type": "text",
            "text": "比较这两张图片的相同点和不同点"
        }
    ]
}

PDF OCR

DeepSeek-OCR 还支持 PDF URL 或 base64 编码数据。 DeepSeek-OCR 支持多种场景的提示词：

- 文档转Markdown：<image>\n<|grounding|>Convert the document to markdown.
- 通用OCR：<image>\n<|grounding|>OCR this image.
- 无布局提取：<image>\nFree OCR.
- 图表解析：<image>\nParse the figure.
- 图像描述：<image>\nDescribe this image in detail.
- 文本定位：<image>\nLocate <|ref|>特定文字<|/ref|> in the image.

{
    "role": "user",
    "content": [
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": { 
                "url": "data:application/pdf;base64," + base64.b64encode(
                            open("xxx.pdf", "rb").read()).decode("utf-8")
                            }
        },
        {
            "type": "text",
            "text": "<image>\n<|grounding|>Convert the document to markdown. "
        }
    ]
}

4.2 视频理解

基础视频分析

{
    "role": "user",
    "content": [
        {
            "type": "video_url",
            "video_url": {
                "url": "https://example.com/video.mp4",
                "detail": "high",
                "max_frames": 16,
                "fps": 1
            }
        },
        {
            "type": "text",
            "text": "总结这个视频的主要内容"
        }
    ]
}

多模态分析（视频 + 图片）

{
    "role": "user",
    "content": [
        {
            "type": "video_url",
            "video_url": {
                "url": "https://example.com/video.mp4",
                "detail": "high",
                "max_frames": 16,
                "fps": 1
            }
        },
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": {"url": "https://example.com/thumbnail.jpg"}
        },
        {
            "type": "text",
            "text": "基于视频和缩略图，分析这个视频的主题和受众群体"
        }
    ]
}

4.3 音频理解

音频内容分析

{
    "role": "user",
    "content": [
        {
            "type": "audio_url",
            "audio_url": {
                "url": "https://example.com/audio.mp3"
            }
        },
        {
            "type": "text",
            "text": "转录这个音频的内容"
        }
    ]
}

4.4 全模态分析

音视频综合分析

{
    "role": "user",
    "content": [
        {
            "type": "video_url",
            "video_url": {
                "url": "https://example.com/video.mp4",
                "detail": "high",
                "max_frames": 16,
                "fps": 1
            }
        },
        {
            "type": "audio_url",
            "audio_url": {
                "url": "https://example.com/audio.mp3"
            }
        },
        {
            "type": "text",
            "text": "对比分析视频画面和音频内容，找出它们之间的联系"
        }
    ]
}

5. Python SDK 使用示例

5.1 视觉识别

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-api-key",
    base_url="https://api.siliconflow.cn/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://example.com/tech-conference.jpg"
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "这张图片显示的是什么样的科技会议？分析参会者的表情和氛围"
                }
            ]
        }
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

5.2 视频分析

response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "video_url",
                    "video_url": {
                        "url": "https://example.com/product-demo.mp4",
                        "detail": "high",
                        "max_frames": 16,
                        "fps": 1
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "这个产品演示视频展示了哪些核心功能？目标用户群体可能是什么？"
                }
            ]
        }
    ],
    stream=True
)

# 流式输出
for chunk in response:
    content = chunk.choices[0].delta.content
    if content:
        print(content, end='', flush=True)

5.3 音频理解

response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "audio_url",
                    "audio_url": {
                        "url": "data:audio/wav;base64,UklGRnoGAABXQVZFZm10IBAAAAABAAEA..."
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "这段音频的主要内容和情感基调是什么？"
                }
            ]
        }
    ]
)

6. PaddleOCR 客户端使用方法

6.1 CLI 调用

可通过 --vl_rec_backend 指定后端类型（vllm-server 或 sglang-server），通过 --vl_rec_server_url 指定服务地址，例如：

paddleocr doc_parser --input paddleocr_vl_demo.png --vl_rec_backend vllm-server --vl_rec_server_url http://localhost:8118/v1

此外，可通过 --vl_rec_api_model_name 指定服务使用的模型名称，--vl_rec_api_key 指定鉴权使用的 API key。示例如下：硅基流动平台：

paddleocr doc_parser \
    --input paddleocr_vl_demo.png \
    --vl_rec_backend vllm-server \
    --vl_rec_server_url https://api.siliconflow.cn/v1 \
    --vl_rec_api_model_name 'PaddlePaddle/PaddleOCR-VL' \
    --vl_rec_api_key xxxxxx

6.2 Python API 调用

创建 PaddleOCRVL 对象时传入 vl_rec_backend 和 vl_rec_server_url 参数，分别指定后端类型和服务地址：

pipeline = PaddleOCRVL(vl_rec_backend="vllm-server", vl_rec_server_url="http://localhost:8118/v1")

此外，可通过 vl_rec_api_model_name 指定服务使用的模型名称，vl_rec_api_key 指定鉴权使用的 API key。硅基流动平台：

pipeline = PaddleOCRVL(
    vl_rec_backend="vllm-server", 
    vl_rec_server_url="https://api.siliconflow.cn/v1",
    vl_rec_api_model_name="PaddlePaddle/PaddleOCR-VL",
    vl_rec_api_key="xxxxxx",
)

7. 计费说明

7.1 视觉输入计费

不同模型的视觉内容转换方式不同。下表对比展示核心规则与计费口径：

模型系列	尺寸/像素约束	detail=low	detail=high	Token 计算方式
Qwen 系列	最小 `56×56`，最大 `3584×3584`；按 `28` 的倍数取整到区间	统一 `448×448`，≈`256 token`	长宽先上取整到 `28` 的倍数，再等比裁剪到区间	`ceil(h/28) * ceil(w/28)`
DeepseekVL2 系列	以 `384×384` 为基块； `1 ≤ h*w ≤ 9` 的 `(h,w)` 块数	统一 `384×384`，`421 token`	按 `(h384, w384)` 放缩，选择有效像素最大且无效像素更小的组合	`(hw + 1) 196 + (w + 1) * 14 + 1`
GLM 系列	最小 `28×28`；按 `28` 的倍数取整到区间；若小于 `112×112` 或超出上限则回压到区间	统一 `448×448`，≈`256 token`	长宽取最近 `28` 倍数并限制在 `(12544, 4816894)` 像素区间	`(h/28) * (w/28)`
DeepSeek-OCR	全局视图固定 `1024×1024`; 局部视图基准 `640×640`	固定 `1024×1024，272 token`	与 `640×640` 对比缩放，确定分块数	`272 + (h×10)×(w×10+1) + 1`（尺寸>640×640）; `272 + 1`（尺寸≤640×640）

说明：

h,w 为最终用于计费的像素尺寸；表中 token 为视觉输入侧的估算，实际账单以请求时的最终转换结果为准。

7.2 视频输入计费

视频内容根据提取的帧数转换为 tokens：

最终帧数 = min(fps × 视频时长, max_frames)
每帧图像按对应视觉模型的标准转换

7.3 音频输入计费

音频内容转换为 tokens 进行计费，对于 Qwen3 omni 多模态模型，输入音频每秒对应 13 个 token，如 22.5s 音频对应 292 个 token。

8. 最佳实践

8.1 性能优化

视频时长控制：建议 30 秒内以获得最佳分析效果
帧数选择：max_frames=8-16，fps=1-2 通常足够
图像尺寸：根据模型推荐尺寸进行预处理

8.2 使用建议

逐步分析：复杂任务分解为多个简单步骤
多模态组合：充分利用不同类型媒体的优势
错误处理：检查媒体文件可访问性和格式兼容性

8.3 常见问题

Q: 文件大小限制？ A: 建议音频视频文件保持适中大小，超大文件可能影响性能 Q: 可以同时处理多少个媒体文件？ A: 可以在同一请求中包含多个媒体 URL，但建议控制总体数据量 Q: 帧提取策略？ A: 对于长视频，合理设置fps和max_frames参数以获得最优的分析效果和成本平衡

开始使用

功能特性

常见问题

硅基流动产品集

多模态模型（视觉/音频/视频）

1. 概述

2. 支持模型概览

3. 使用方式

3.1 基本消息格式

3.2 通用参数说明

图像参数 (`image_url`)

视频参数 (`video_url`)

音频参数 (`audio_url`)

4. 使用示例

4.1 视觉理解

图像分析

多图对比

PDF OCR

4.2 视频理解

基础视频分析

多模态分析（视频 + 图片）

4.3 音频理解

音频内容分析

4.4 全模态分析

音视频综合分析

5. Python SDK 使用示例

5.1 视觉识别

5.2 视频分析

5.3 音频理解

6. PaddleOCR 客户端使用方法

6.1 CLI 调用

6.2 Python API 调用

7. 计费说明

7.1 视觉输入计费

7.2 视频输入计费

7.3 音频输入计费

8. 最佳实践

8.1 性能优化

8.2 使用建议

8.3 常见问题

开始使用

功能特性

常见问题

硅基流动产品集

Documentation Index

​1. 概述

​2. 支持模型概览

​3. 使用方式

​3.1 基本消息格式

​3.2 通用参数说明

​图像参数 (image_url)

​视频参数 (video_url)

​音频参数 (audio_url)

​4. 使用示例

​4.1 视觉理解

​图像分析

​多图对比

​PDF OCR

​4.2 视频理解

​基础视频分析

​多模态分析（视频 + 图片）

​4.3 音频理解

​音频内容分析

​4.4 全模态分析

​音视频综合分析

​5. Python SDK 使用示例

​5.1 视觉识别

​5.2 视频分析

​5.3 音频理解

​6. PaddleOCR 客户端使用方法

​6.1 CLI 调用

​6.2 Python API 调用

​7. 计费说明

​7.1 视觉输入计费

​7.2 视频输入计费

​7.3 音频输入计费

​8. 最佳实践

​8.1 性能优化

​8.2 使用建议

​8.3 常见问题

1. 概述

2. 支持模型概览

3. 使用方式

3.1 基本消息格式

3.2 通用参数说明

图像参数 (`image_url`)

视频参数 (`video_url`)

音频参数 (`audio_url`)

4. 使用示例

4.1 视觉理解

图像分析

多图对比

PDF OCR

4.2 视频理解

基础视频分析

多模态分析（视频 + 图片）

4.3 音频理解

音频内容分析

4.4 全模态分析

音视频综合分析

5. Python SDK 使用示例

5.1 视觉识别

5.2 视频分析

5.3 音频理解

6. PaddleOCR 客户端使用方法

6.1 CLI 调用

6.2 Python API 调用

7. 计费说明

7.1 视觉输入计费

7.2 视频输入计费

7.3 音频输入计费

8. 最佳实践

8.1 性能优化

8.2 使用建议

8.3 常见问题