¿Qué son los Modelos Multimodales de IA para Chat y Visión?
Los modelos multimodales de IA para chat y visión son Modelos de Visión-Lenguaje (VLM) avanzados que combinan la comprensión del lenguaje natural con sofisticadas capacidades de procesamiento visual. Estos modelos pueden analizar imágenes, videos, documentos, gráficos y otros contenidos visuales mientras participan en interacciones conversacionales. Utilizando arquitecturas de aprendizaje profundo como Mixture-of-Experts (MoE) y paradigmas de razonamiento avanzados, traducen la información visual en diálogos e ideas significativas. Esta tecnología permite a los desarrolladores crear aplicaciones que pueden ver, comprender y discutir contenido visual, democratizando el acceso a potentes herramientas de IA multimodal para todo, desde el análisis de documentos hasta la asistencia visual y aplicaciones educativas.
GLM-4.5V
GLM-4.5V es el modelo de visión-lenguaje (VLM) de última generación lanzado por Zhipu AI. Construido sobre el modelo de texto insignia GLM-4.5-Air con 106B de parámetros totales y 12B de parámetros activos, utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) para lograr un rendimiento superior a un menor costo de inferencia. El modelo introduce innovaciones como la Codificación Posicional Rotada 3D (3D-RoPE), mejorando significativamente sus habilidades de percepción y razonamiento para relaciones espaciales 3D, y presenta un interruptor de 'Modo de Pensamiento' para una profundidad de razonamiento flexible.
GLM-4.5V: Razonamiento Multimodal de Vanguardia
GLM-4.5V es el modelo de visión-lenguaje (VLM) de última generación lanzado por Zhipu AI. El modelo está construido sobre el modelo de texto insignia GLM-4.5-Air, que tiene 106B de parámetros totales y 12B de parámetros activos, y utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) para lograr un rendimiento superior a un menor costo de inferencia. Técnicamente, GLM-4.5V introduce innovaciones como la Codificación Posicional Rotada 3D (3D-RoPE), mejorando significativamente sus habilidades de percepción y razonamiento para relaciones espaciales 3D. El modelo es capaz de procesar contenido visual diverso como imágenes, videos y documentos largos, logrando un rendimiento de vanguardia entre los modelos de código abierto de su escala en 41 puntos de referencia multimodales públicos.
Ventajas
- Rendimiento de vanguardia en 41 puntos de referencia multimodales.
- Arquitectura MoE eficiente con 106B totales, 12B de parámetros activos.
- Razonamiento espacial 3D avanzado con codificación 3D-RoPE.
Desventajas
- Precios de salida más altos en comparación con modelos más pequeños.
- Puede requerir más recursos computacionales para un rendimiento óptimo.
Por Qué Nos Encanta
- Combina capacidades multimodales de vanguardia con una arquitectura MoE eficiente, ofreciendo un rendimiento de última generación en diversas tareas de comprensión visual con modos de razonamiento flexibles.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking es un Modelo de Visión-Lenguaje (VLM) de código abierto lanzado conjuntamente por Zhipu AI y el laboratorio KEG de la Universidad de Tsinghua, diseñado para avanzar en el razonamiento multimodal de propósito general. Construido sobre el modelo fundacional GLM-4-9B-0414, introduce un 'paradigma de pensamiento' y aprovecha el Aprendizaje por Refuerzo con Muestreo Curricular (RLCS) para mejorar significativamente sus capacidades en tareas complejas.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Potencia Compacta con Razonamiento Avanzado
GLM-4.1V-9B-Thinking es un Modelo de Visión-Lenguaje (VLM) de código abierto lanzado conjuntamente por Zhipu AI y el laboratorio KEG de la Universidad de Tsinghua, diseñado para avanzar en el razonamiento multimodal de propósito general. Construido sobre el modelo fundacional GLM-4-9B-0414, introduce un 'paradigma de pensamiento' y aprovecha el Aprendizaje por Refuerzo con Muestreo Curricular (RLCS) para mejorar significativamente sus capacidades en tareas complejas. Como modelo de 9B de parámetros, logra un rendimiento de vanguardia entre los modelos de tamaño similar, y su rendimiento es comparable o incluso supera al mucho más grande Qwen-2.5-VL-72B de 72B de parámetros en 18 puntos de referencia diferentes. El modelo destaca en la resolución de problemas STEM, la comprensión de videos y la comprensión de documentos largos, manejando imágenes con resoluciones de hasta 4K y relaciones de aspecto arbitrarias.
Ventajas
- Relación rendimiento-tamaño excepcional con solo 9B de parámetros.
- Paradigma de 'pensamiento' avanzado con entrenamiento RLCS.
- Maneja imágenes con resolución 4K y relaciones de aspecto arbitrarias.
Desventajas
- Un menor número de parámetros puede limitar el razonamiento complejo en algunos escenarios.
- Ser de código abierto puede requerir más experiencia técnica para la configuración.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece un rendimiento de razonamiento multimodal notable en un paquete compacto de 9B de parámetros, haciendo que las capacidades avanzadas de visión-lenguaje sean accesibles sin grandes requisitos computacionales.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct es un modelo de lenguaje grande multimodal lanzado por el equipo de Qwen, parte de la serie Qwen2.5-VL. Este modelo destaca en el análisis de textos, gráficos, iconos, imágenes y diseños dentro de las imágenes. Actúa como un agente visual que puede razonar y dirigir herramientas dinámicamente, capaz de usar computadoras y teléfonos, con localización precisa de objetos y generación de salida estructurada para datos como facturas y tablas.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Agente Visual Avanzado con Integración de Herramientas
Qwen2.5-VL-32B-Instruct es un modelo de lenguaje grande multimodal lanzado por el equipo de Qwen, parte de la serie Qwen2.5-VL. Este modelo no solo es competente en el reconocimiento de objetos comunes, sino que es altamente capaz de analizar textos, gráficos, iconos, imágenes y diseños dentro de las imágenes. Actúa como un agente visual que puede razonar y dirigir herramientas dinámicamente, capaz de usar computadoras y teléfonos. Además, el modelo puede localizar objetos con precisión en imágenes y generar salidas estructuradas para datos como facturas y tablas. En comparación con su predecesor Qwen2-VL, esta versión ha mejorado sus habilidades matemáticas y de resolución de problemas a través del aprendizaje por refuerzo, con estilos de respuesta ajustados para alinearse mejor con las preferencias humanas.
Ventajas
- Capacidades excepcionales de agente visual para uso en computadoras y teléfonos.
- Localización avanzada de objetos y extracción de datos estructurados.
- Amplia longitud de contexto de 131K para el procesamiento de documentos largos.
Desventajas
- Mayores requisitos computacionales con 32B de parámetros.
- La igualdad de precios de entrada y salida puede ser costosa para un uso extensivo.
Por Qué Nos Encanta
- Destaca como un agente visual con capacidades avanzadas de integración de herramientas, lo que lo hace perfecto para aplicaciones prácticas que requieren análisis de documentos, localización de objetos y extracción de datos estructurados.
Comparación de Modelos de IA Multimodal
En esta tabla, comparamos los principales modelos de IA multimodal para chat y visión de 2025, cada uno con fortalezas únicas. Para un rendimiento de vanguardia, GLM-4.5V ofrece capacidades de última generación con una arquitectura MoE eficiente. Para una eficiencia compacta, GLM-4.1V-9B-Thinking proporciona un razonamiento notable en un paquete más pequeño, mientras que Qwen2.5-VL-32B-Instruct destaca como un agente visual con integración avanzada de herramientas. Esta vista comparativa le ayuda a elegir el modelo multimodal adecuado para sus aplicaciones específicas de chat y visión.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios de SiliconFlow | Ventaja Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.14-$0.86/M Tokens | Rendimiento multimodal de vanguardia |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.035-$0.14/M Tokens | Potencia compacta con razonamiento avanzado |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.27/M Tokens | Agente visual avanzado con integración de herramientas |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres mejores selecciones para 2025 son GLM-4.5V, GLM-4.1V-9B-Thinking y Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Cada uno de estos modelos de visión-lenguaje destacó por su innovación, rendimiento y enfoque único para resolver desafíos en aplicaciones de chat multimodal y comprensión visual.
Nuestro análisis en profundidad muestra diferentes líderes para diversas necesidades. GLM-4.5V es la mejor opción para un rendimiento de vanguardia en diversos puntos de referencia multimodales con modos de pensamiento flexibles. GLM-4.1V-9B-Thinking es ideal para usuarios que necesitan capacidades de razonamiento avanzadas en un modelo compacto y rentable. Qwen2.5-VL-32B-Instruct destaca para aplicaciones que requieren agentes visuales, análisis de documentos y extracción de datos estructurados.