¿Qué son los Modelos de IA Multimodales?
Los modelos de IA multimodal son modelos avanzados de visión-lenguaje (VLM) que pueden procesar y comprender múltiples tipos de entrada simultáneamente, incluyendo texto, imágenes, videos y documentos. Utilizando arquitecturas sofisticadas de aprendizaje profundo, analizan el contenido visual junto con la información textual para realizar tareas complejas de razonamiento, comprensión visual y generación de contenido. Esta tecnología permite a los desarrolladores y creadores construir aplicaciones que pueden comprender gráficos, resolver problemas visuales, analizar documentos y actuar como agentes visuales con una capacidad sin precedentes. Fomentan la colaboración, aceleran la innovación y democratizan el acceso a una potente inteligencia multimodal, permitiendo una amplia gama de aplicaciones, desde herramientas educativas hasta soluciones de automatización empresarial.
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 un total de 106B parámetros y 12B parámetros activos, y utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) para lograr un rendimiento superior a un menor costo de inferencia. 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.
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 un total de 106B parámetros y 12B 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.
- Arquitectura MoE para un rendimiento superior a menor costo.
- 3D-RoPE para un razonamiento espacial 3D mejorado.
Desventajas
- Precio de salida más alto de $0.86/M tokens en SiliconFlow.
- Requiere comprensión de la arquitectura MoE para la optimización.
Por Qué Nos Encanta
- Combina un razonamiento multimodal de vanguardia con modos de pensamiento flexibles, logrando un rendimiento líder en el mercado mientras procesa contenido visual diverso, desde imágenes hasta videos y documentos largos.
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: Campeón Eficiente de Razonamiento Multimodal
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 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 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
- Supera a modelos mucho más grandes de 72B en 18 puntos de referencia.
- 9B parámetros eficientes para una implementación rentable.
- Maneja imágenes de resolución 4K con relaciones de aspecto arbitrarias.
Desventajas
- Menor número de parámetros que los modelos insignia.
- Puede requerir ajuste fino para dominios especializados.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece un rendimiento de nivel insignia a una fracción del tamaño y el costo, superando con creces su categoría con paradigmas de pensamiento innovadores y optimización por aprendizaje por refuerzo.
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: La Potencia del 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 las 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
- Actúa como un agente visual para el control de computadoras y teléfonos.
- Excepcional en el análisis de gráficos, diseños y documentos.
- Genera salidas estructuradas para facturas y tablas.
Desventajas
- Número de parámetros de rango medio en comparación con modelos más grandes.
- Estructura de precios de entrada y salida igual.
Por Qué Nos Encanta
- Es un verdadero agente visual que puede controlar computadoras y teléfonos, mientras destaca en el análisis de documentos y la extracción de datos estructurados, lo que lo hace perfecto para la automatización y las aplicaciones empresariales.
Comparación de Modelos de IA Multimodales
En esta tabla, comparamos los principales modelos de IA multimodal de 2025, cada uno con una fortaleza única. Para un rendimiento de vanguardia en diversas tareas visuales, GLM-4.5V ofrece capacidades de nivel insignia con eficiencia MoE. Para un razonamiento multimodal rentable que rivaliza con modelos más grandes, GLM-4.1V-9B-Thinking ofrece un valor excepcional. Para capacidades de agente visual y comprensión de documentos, Qwen2.5-VL-32B-Instruct destaca. Esta vista comparativa le ayuda a elegir la herramienta adecuada para sus necesidades específicas de IA multimodal.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios (SiliconFlow) | Ventaja Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.14/M entrada, $0.86/M salida | Razonamiento multimodal de vanguardia |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM / Zhipu AI | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.035/M entrada, $0.14/M salida | Rendimiento eficiente que rivaliza con modelos de 72B |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.27/M tokens | Agente visual con análisis de documentos |
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 el razonamiento multimodal, la comprensión visual y las tareas de visión-lenguaje.
Nuestro análisis en profundidad muestra varios líderes para diferentes necesidades. GLM-4.5V es la mejor opción para un rendimiento de vanguardia en 41 puntos de referencia multimodales con modos de pensamiento flexibles. Para implementaciones conscientes del presupuesto que aún necesitan un rendimiento de nivel insignia, GLM-4.1V-9B-Thinking ofrece un valor excepcional, superando a modelos tres veces su tamaño. Para capacidades de agente visual y análisis de documentos, Qwen2.5-VL-32B-Instruct destaca por su capacidad para controlar computadoras y extraer datos estructurados.