¿Qué son los Modelos de IA Multimodal para Chat + Visión?
Los modelos de IA multimodal para chat y visión son Modelos de Visión-Lenguaje (VLM) avanzados que pueden procesar y comprender contenido tanto textual como visual simultáneamente. Utilizando arquitecturas sofisticadas de aprendizaje profundo, pueden analizar imágenes, videos, documentos y gráficos mientras participan en conversaciones en lenguaje natural. Esta tecnología permite a los desarrolladores y creadores construir aplicaciones que pueden razonar sobre información visual, responder preguntas sobre imágenes, extraer datos estructurados de documentos y actuar como agentes visuales. Fomentan la colaboración, aceleran la innovación y democratizan el acceso a potentes herramientas multimodales, permitiendo una amplia gama de aplicaciones, desde la comprensión de documentos hasta el razonamiento visual y las tareas de visión por computadora.
GLM-4.5V
GLM-4.5V es la última generación de modelos de visión-lenguaje (VLM) lanzada por Zhipu AI. El modelo se basa en 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 capacidades de percepción y razonamiento para relaciones espaciales 3D.
GLM-4.5V: Razonamiento Multimodal de Vanguardia
GLM-4.5V es la última generación de modelos de visión-lenguaje (VLM) lanzada por Zhipu AI. El modelo se basa en 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 sigue el linaje de GLM-4.1V-Thinking e introduce innovaciones como la Codificación Posicional Rotada 3D (3D-RoPE), mejorando significativamente sus capacidades de percepción y razonamiento para relaciones espaciales 3D. A través de la optimización en las fases de preentrenamiento, ajuste fino supervisado y aprendizaje por refuerzo, 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. Además, el modelo cuenta con un interruptor de 'Modo de Pensamiento', que permite a los usuarios elegir de forma flexible entre respuestas rápidas y razonamiento profundo para equilibrar la eficiencia y la eficacia.
Ventajas
- Rendimiento de vanguardia en 41 puntos de referencia multimodales públicos.
- Arquitectura MoE con 106B de parámetros totales para un rendimiento superior a menor costo.
- Tecnología 3D-RoPE para un razonamiento espacial 3D mejorado.
Desventajas
- Precios de salida más altos a $0.86/M tokens en SiliconFlow.
- El tamaño del modelo más grande puede requerir más recursos computacionales.
Por qué nos encanta
- Ofrece un razonamiento multimodal de vanguardia con una innovadora comprensión espacial 3D y un modo de pensamiento flexible que se adapta tanto a respuestas rápidas como a tareas de razonamiento complejas.
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: Razonamiento Eficiente de Código Abierto
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 una amplia gama de tareas, incluyendo la resolución de problemas STEM, la comprensión de videos y la comprensión de documentos largos, y puede manejar imágenes con resoluciones de hasta 4K y relaciones de aspecto arbitrarias.
Ventajas
- Excepcional relación rendimiento-tamaño, igualando a modelos de 72B.
- Destaca en problemas STEM, comprensión de videos y documentos largos.
- Maneja imágenes de resolución 4K con relaciones de aspecto arbitrarias.
Desventajas
- Tamaño de parámetro más pequeño (9B) en comparación con los modelos insignia.
- Puede que no iguale el rendimiento máximo absoluto de modelos más grandes.
Por qué nos encanta
- Supera con creces su categoría, ofreciendo un rendimiento comparable al de modelos mucho más grandes, siendo a la vez rentable y de código abierto con capacidades de razonamiento excepcionales.
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 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.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Potencia de Agente Visual
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 las 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. Con una longitud de contexto de 131K, puede procesar una extensa información visual y textual.
Ventajas
- Actúa como un agente visual capaz de usar computadoras y teléfonos.
- Excepcional en el análisis de gráficos, diseños y datos estructurados.
- Genera salidas estructuradas para facturas y tablas.
Desventajas
- Precios de $0.27/M tokens tanto para entrada como para salida en SiliconFlow.
- Puede requerir más recursos que los modelos más pequeños.
Por qué nos encanta
- Cierra la brecha entre la comprensión visual y la acción, funcionando como un verdadero agente visual que puede interactuar con computadoras y extraer datos estructurados con respuestas alineadas con las preferencias humanas.
Comparación de Modelos de IA Multimodal
En esta tabla, comparamos los principales modelos de IA multimodal de 2025 para chat y visión, cada uno con una fortaleza única. Para un razonamiento de vanguardia con comprensión espacial 3D, GLM-4.5V ofrece un rendimiento de última generación. Para un razonamiento multimodal eficiente de código abierto, GLM-4.1V-9B-Thinking ofrece un valor excepcional. Para capacidades de agente visual y extracción de datos estructurados, Qwen2.5-VL-32B-Instruct destaca. Esta vista lado a lado le ayuda a elegir la herramienta adecuada para su aplicación específica de IA multimodal.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios (SiliconFlow) | Fortaleza Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | Chat + Visión | $0.14 entrada / $0.86 salida por M tokens | Razonamiento espacial 3D de vanguardia |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Chat + Visión | $0.035 entrada / $0.14 salida por M tokens | Razonamiento eficiente que iguala a modelos de 72B |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Chat + Visión | $0.27 por M tokens | Agente visual con extracción de datos estructurados |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres selecciones principales para 2025 son GLM-4.5V, GLM-4.1V-9B-Thinking y Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Cada uno de estos modelos destacó por su innovación, rendimiento y enfoque único para resolver desafíos en tareas multimodales de chat y visión, desde el razonamiento espacial 3D hasta las capacidades de agente visual.
Nuestro análisis en profundidad muestra varios líderes para diferentes necesidades. GLM-4.5V es la mejor opción para el razonamiento espacial 3D avanzado y tareas multimodales complejas que requieren un pensamiento profundo. Para una implementación rentable con sólidas capacidades de razonamiento, GLM-4.1V-9B-Thinking ofrece un rendimiento excepcional con 9B de parámetros. Para aplicaciones de agente visual, comprensión de documentos y extracción de datos estructurados, Qwen2.5-VL-32B-Instruct destaca con su longitud de contexto de 131K y capacidades de uso de herramientas.