大模型支持多模态以后，带来了更多的应用场景，今天我们以图片识别为例，给大家介绍五个日常用例，目的是扩展思路，提高效率。我是基于Qwen3.0模型 https://chat.qwen.ai/，它是上个月发布的多模态大模型，之前的文章里介绍了它的生图功能，实际上它的图片识别能力更强一点。文章最后也会列出来国内目前可用的各种多模态大模型。

植物识别

在路边散步的时候，看到美丽的花花草草，随手一拍，发个朋友圈。如果在发朋友圈时，还能标注花草的名字，是不是让人感觉自己更认真一点呢？可是这些花草，普通人怎么分辨得出来呢？现在方便了，直接问大模型，它会给你准确的回答。下面这个例子是自己种的西红柿，刚刚开花，大模型的判断很准确。

动物识别

这个场景主要是带小朋友去动物园，小朋友小时候这个是必选的任务。父母不仅是司机和保姆，还要是合格的导游，给他们介绍见到的各种动物，不只是名字，还有生活习惯、兴趣爱好等等，越丰富越好。作为家长，我们也不知道呀。之前都是百度搜索，挺麻烦的，现在是拍照问大模型。这个例子是之前在动物园拍的，我已经记不起来是什么动物了，大模型还能很清楚知道它是啥。

景点识别

看到美丽的风景图片，你有没有心动也想去看看，可是这是哪里呢？怎么查找呢？现在的大模型已经可以识别了，不能说百分之百吧，百分之七八十的准确度还是有的。这个例子中的图片是Windows操作系统的屏保，看起来很治愈，我就想知道这在哪儿？发给大模型问了一句，大模型是一顿分析，然后比较确定的告诉我是巴西的一个海岛。说实话，我之前还真不知道巴西还有这么美丽的地方！

图片对比

之前在介绍文本大模型的时候，说过可以比较两个或多个文本文件，从中找出来不同点，主要应用场景是文档可能修改了很多版本，我们需要了解不同版本的区别；或者是法律法规发布了新的版本，我们需要和之前的版本对比，找出改动的地方。对于多模态大模型，现在还可以对比两个或多个图片，找出它们的差异，比如设计图的不同版本。这个例子是常见的找不同小游戏，大模型能够找出两张图片所有的不同点。

书籍统计

这里以书架为例，也可以是仓库的货架，或者超市的商品柜，都是一样的。让大模型统计图片中的内容，它可以比较准确的把东西都找出来。这个例子中，它把上下两层的书籍，一本一本的列了出来，最后还给出了总结。更厉害的是，它能够把横着放的几本书也都统计进来。

总结

今天只是举了几个小例子，实际上多模态大模型的能力很强，可以帮我们做很多事情，大家遇到事情的时候，可以先用大模型试试，说不定它就帮我们解决了。目前国内可以用的多模态大模型有豆包、元宝和千问，都支持这些基本用法，效果也差不太多。元宝更是集成进了微信生态圈，通过微信好友的方式对话，不要太方便。

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