¿Qué son los Modelos de IA de Código Abierto para Tareas Multimodales?
Los modelos de IA de código abierto para tareas multimodales son modelos avanzados de visión-lenguaje (VLM) que pueden procesar y comprender simultáneamente múltiples tipos de entrada, incluyendo texto, imágenes, videos y documentos. Estos sofisticados modelos combinan el procesamiento del lenguaje natural con la visión por computadora para realizar razonamientos, análisis y generación complejos a través de diferentes modalidades. Permiten aplicaciones que van desde la comprensión de documentos y la respuesta a preguntas visuales hasta el razonamiento espacial 3D y los agentes de IA interactivos, democratizando el acceso a capacidades de IA multimodal de vanguardia para investigadores, desarrolladores y empresas de todo el mundo.
GLM-4.5V
GLM-4.5V es la última generación de modelos de visión-lenguaje lanzada por Zhipu AI, construida sobre el buque insignia GLM-4.5-Air con 106B de parámetros totales y 12B de parámetros activos. Utilizando una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE), logra un rendimiento superior con un menor costo de inferencia. El modelo introduce la Codificación Posicional Rotada 3D (3D-RoPE) para un razonamiento espacial 3D mejorado y presenta un interruptor de 'Modo de Pensamiento' para equilibrar respuestas rápidas con razonamiento profundo a través de imágenes, videos y documentos largos.
GLM-4.5V: Razonamiento Multimodal de Vanguardia
GLM-4.5V representa la cúspide de la IA multimodal de código abierto, con 106B de parámetros totales y 12B de parámetros activos a través de una innovadora arquitectura MoE. Esta última generación de VLM sobresale en el procesamiento de diversos contenidos visuales, incluyendo imágenes, videos y documentos largos, logrando un rendimiento de vanguardia en 41 puntos de referencia multimodales públicos. Su innovadora tecnología 3D-RoPE mejora significativamente la percepción y el razonamiento para las relaciones espaciales 3D, mientras que el flexible 'Modo de Pensamiento' permite a los usuarios optimizar entre velocidad y profundidad analítica.
Ventajas
- Rendimiento de vanguardia en 41 puntos de referencia multimodales.
- Innovador 3D-RoPE para un razonamiento espacial 3D superior.
- La arquitectura MoE proporciona una excelente eficiencia a escala.
Desventajas
- Mayores requisitos computacionales debido a los 106B de parámetros.
- Despliegue más complejo en comparación con modelos más pequeños.
Por qué nos encanta
- Establece nuevos estándares en IA multimodal con un razonamiento espacial 3D innovador y modos de pensamiento flexibles para diversas aplicaciones.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking es un modelo de visión-lenguaje de código abierto lanzado conjuntamente por Zhipu AI y el laboratorio KEG de la Universidad de Tsinghua. Construido sobre GLM-4-9B-0414, introduce un 'paradigma de pensamiento' con Aprendizaje por Refuerzo con Muestreo Curricular (RLCS). A pesar de tener solo 9B de parámetros, logra un rendimiento comparable al de modelos mucho más grandes de 72B, destacando en la resolución de problemas STEM, la comprensión de videos y el análisis de documentos largos con soporte para resolución de imagen 4K.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Potencia Compacta para Razonamiento Complejo
GLM-4.1V-9B-Thinking demuestra que la eficiencia de los parámetros no compromete el rendimiento. Este modelo de 9B de parámetros rivaliza con alternativas mucho más grandes a través de su innovador 'paradigma de pensamiento' y la metodología de entrenamiento RLCS. Sobresale en diversas tareas multimodales, incluyendo la resolución de problemas STEM, la comprensión de videos y la comprensión de documentos largos, mientras soporta imágenes 4K de alta resolución con relaciones de aspecto arbitrarias. El modelo representa un avance en el logro de un razonamiento multimodal de vanguardia a una fracción del costo computacional.
Ventajas
- Rendimiento excepcional que rivaliza con modelos de 72B de parámetros.
- El innovador 'paradigma de pensamiento' mejora las capacidades de razonamiento.
- Soporta resolución de imagen 4K con relaciones de aspecto arbitrarias.
Desventajas
- El tamaño de modelo más pequeño puede limitar algunas tareas de razonamiento complejas.
- Menor longitud de contexto en comparación con alternativas más grandes.
Por qué nos encanta
- Demuestra que una arquitectura y un entrenamiento inteligentes pueden ofrecer un rendimiento multimodal de clase mundial en un paquete compacto y eficiente, perfecto para implementaciones con recursos limitados.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct es un modelo de lenguaje grande multimodal del equipo Qwen, que sobresale en el análisis de textos, gráficos, iconos, imágenes y diseños dentro de las imágenes. Funciona como un agente visual capaz de razonar y dirigir herramientas, soportando el uso de computadoras y teléfonos. El modelo localiza objetos con precisión y genera salidas estructuradas para datos como facturas y tablas, con habilidades matemáticas mejoradas a través del aprendizaje por refuerzo y la alineación con las preferencias humanas.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Agente Visual Versátil
Qwen2.5-VL-32B-Instruct se destaca como una solución multimodal integral diseñada para aplicaciones prácticas. Más allá del reconocimiento de objetos estándar, sobresale en el análisis de documentos, la interpretación de gráficos y la extracción de datos estructurados de contenido visual complejo. Sus capacidades de agente visual permiten el uso dinámico de herramientas y tareas de computación interactivas, mientras que el razonamiento matemático mejorado a través del aprendizaje por refuerzo lo hace ideal para flujos de trabajo analíticos. Con una longitud de contexto de 131K y respuestas alineadas con el ser humano, cierra la brecha entre la capacidad de la IA y la usabilidad en el mundo real.
Ventajas
- Excelente análisis de documentos y extracción de datos estructurados.
- Capacidades de agente visual para tareas de computación interactivas.
- Longitud de contexto de 131K para procesar documentos largos.
Desventajas
- El recuento de parámetros de rango medio puede limitar algunas tareas especializadas.
- Precios más altos en comparación con modelos eficientes más pequeños.
Por qué nos encanta
- Sobresale como un agente visual práctico que maneja sin problemas el análisis de documentos, la extracción de datos estructurados y las tareas de computación interactivas con respuestas alineadas con el ser humano.
Comparación de Modelos de IA Multimodales
En esta comparación exhaustiva, analizamos los principales modelos de IA multimodal de código abierto de 2025, cada uno optimizado para diferentes aspectos de las tareas de visión-lenguaje. GLM-4.5V ofrece un rendimiento de vanguardia con un innovador razonamiento 3D, GLM-4.1V-9B-Thinking proporciona una eficiencia excepcional sin sacrificar la capacidad, y Qwen2.5-VL-32B-Instruct sobresale en aplicaciones prácticas y análisis de documentos. Esta comparación lado a lado le ayuda a seleccionar el modelo óptimo para sus requisitos específicos de IA multimodal.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios (SiliconFlow) | Punto Fuerte Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.14-$0.86/M Tokens | Razonamiento espacial 3D y modos de pensamiento |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.035-$0.14/M Tokens | Rendimiento eficiente que iguala a los modelos de 72B |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen Team | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.27/M Tokens | Agente visual y análisis de documentos |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres mejores selecciones para 2025 son GLM-4.5V, GLM-4.1V-9B-Thinking y Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Cada modelo sobresale en diferentes aspectos de la IA multimodal: GLM-4.5V por su rendimiento de vanguardia y razonamiento 3D, GLM-4.1V-9B-Thinking por su eficiencia y excelencia compacta, y Qwen2.5-VL-32B-Instruct por sus capacidades prácticas de agente visual.
Para investigación de vanguardia y tareas espaciales 3D, GLM-4.5V es óptimo. Para implementaciones eficientes en recursos que requieren un razonamiento sólido, GLM-4.1V-9B-Thinking es ideal. Para aplicaciones comerciales que involucran análisis de documentos, interpretación de gráficos y extracción de datos estructurados, Qwen2.5-VL-32B-Instruct proporciona el mejor rendimiento práctico.