VLM là mô hình ngôn ngữ hình ảnh có thể hiểu và xử lý đồng thời văn bản, hình ảnh và video. Nó cho phép tự động tạo mô tả hình ảnh và trả lời câu hỏi trực quan (VQA) và kể từ năm 2026, nó đã trở thành một tính năng tiêu chuẩn của các LLM chính như GPT-4o và Gemini.
VLM (Mô hình ngôn ngữ trực quan) là thuật ngữ chung cho các mô hình đa phương thức tích hợp và xử lý thông tin hình ảnh như hình ảnh, video và ngôn ngữ tự nhiên. GPT-4o, Gemini 2.5 Pro và Claude 3.5 Sonnet đều hỗ trợ khả năng hiểu trực quan và kể từ năm 2026, chức năng VLM đã trở thành tiêu chuẩn thực tế cho các LLM chính.
Cạm bẫy lớn nhất trong quá trình vận hành thực tế là hiện tượng ảo giác xảy ra ngay cả khi nhập hình ảnh. Nhận dạng sai ký tự viết tay, đọc sai số biểu đồ và nhầm lẫn giữa các sản phẩm tương tự là những lỗi phổ biến xảy ra tại hiện trường và các ứng dụng yêu cầu độ chính xác, chẳng hạn như OCR tài liệu và hình ảnh y tế, luôn yêu cầu thiết kế có sự xem xét của con người.
Về chi phí, có vẻ như đầu vào hình ảnh tiêu thụ số lượng token nhiều hơn từ 2 đến 5 lần so với lệnh gọi API chỉ bằng văn bản và chi phí hàng tháng có xu hướng tăng bất ngờ đối với các hệ thống xử lý số lượng lớn hình ảnh có độ phân giải cao. Việc điều chỉnh như nén độ phân giải và giới hạn số lần phân chia ô là điều cần thiết trong thực tế.
Khi nói đến việc lựa chọn công cụ, Gemini 2.5 Pro để hiểu hình ảnh cho mục đích chung, Claude 3.7 Sonnet để phân tích tài liệu theo hướng chính xác và Google Veo 2 để phân tích video là những lựa chọn hàng đầu trong lĩnh vực này.