¿Qué son los LLM de Código Abierto para la Detección de Documentos?
Los LLM de código abierto para la detección de documentos son grandes modelos de lenguaje especializados diseñados para analizar, comprender y extraer información de varios formatos de documentos, incluidos documentos de texto, PDF, imágenes escaneadas, tablas, gráficos y formularios. Estos modelos de visión-lenguaje combinan el procesamiento avanzado del lenguaje natural con el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y las capacidades de comprensión visual para procesar diseños de documentos complejos, extraer datos estructurados, identificar información clave y automatizar los flujos de trabajo de revisión de documentos. Permiten a los desarrolladores y organizaciones construir sistemas inteligentes de procesamiento de documentos que pueden manejar tareas como el procesamiento de facturas, el análisis de contratos, la extracción de formularios, la detección de cumplimiento y la clasificación automatizada de documentos con una precisión y eficiencia sin precedentes.
GLM-4.5V
GLM-4.5V es la última generación de modelos de visión-lenguaje (VLM) lanzada por Zhipu AI, construida sobre una arquitectura Mixture-of-Experts con 106B de parámetros totales y 12B de parámetros activos. El modelo sobresale en el procesamiento de diversos contenidos visuales, incluyendo imágenes, videos y documentos largos, con innovaciones como 3D-RoPE que mejoran significativamente sus habilidades de percepción y razonamiento. Cuenta con un interruptor de 'Modo de Pensamiento' para respuestas flexibles y logra un rendimiento de vanguardia entre los modelos de código abierto de su escala en 41 puntos de referencia multimodales públicos.
GLM-4.5V: Comprensión Avanzada de Documentos Multimodales
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 con 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 habilidades 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 diversos contenidos visuales 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. En SiliconFlow, el precio es de $0.86/M tokens de salida y $0.14/M tokens de entrada.
Ventajas
- Excepcionales capacidades de comprensión de documentos largos con una longitud de contexto de 66K.
- El innovador 3D-RoPE mejora la percepción de las relaciones espaciales.
- El Modo de Pensamiento permite un razonamiento profundo para el análisis complejo de documentos.
Desventajas
- Ventana de contexto más pequeña en comparación con algunos modelos más nuevos.
- Puede requerir experiencia para optimizar el uso del Modo de Pensamiento.
Por Qué Nos Encanta
- Combina una potente comprensión de documentos con modos de razonamiento flexibles, lo que lo hace ideal para tareas complejas de detección de documentos que requieren tanto velocidad como análisis profundo.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL-72B-Instruct es un modelo de visión-lenguaje de la serie Qwen2.5 con 72B de parámetros y una longitud de contexto de 131K. Demuestra capacidades excepcionales de comprensión visual, reconociendo objetos comunes mientras analiza textos, gráficos y diseños en imágenes. El modelo funciona como un agente visual capaz de razonar y dirigir herramientas dinámicamente, comprende videos de más de 1 hora de duración, localiza objetos con precisión en imágenes y admite salidas estructuradas para datos escaneados como facturas y formularios.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct: Potencia Integral para el Procesamiento de Documentos
Qwen2.5-VL es un modelo de visión-lenguaje de la serie Qwen2.5 que muestra mejoras significativas en varios aspectos: tiene fuertes capacidades de comprensión visual, reconociendo objetos comunes mientras analiza textos, gráficos y diseños en imágenes; funciona como un agente visual capaz de razonar y dirigir herramientas dinámicamente; puede comprender videos de más de 1 hora de duración y capturar eventos clave; localiza objetos con precisión en imágenes generando cuadros delimitadores o puntos; y admite salidas estructuradas para datos escaneados como facturas y formularios. El modelo demuestra un excelente rendimiento en varios puntos de referencia, incluidas tareas de imagen, video y agente. Con 72B de parámetros y una longitud de contexto de 131K, proporciona capacidades integrales de comprensión y extracción de documentos. En SiliconFlow, el precio es de $0.59/M tokens de salida y $0.59/M tokens de entrada.
Ventajas
- Gran ventana de contexto de 131K que maneja documentos extensos.
- Análisis superior de texto, gráficos y diseño dentro de los documentos.
- Soporte de salida estructurada para facturas, formularios y tablas.
Desventajas
- Mayores requisitos computacionales debido a los 72B de parámetros.
- Precios más altos en comparación con modelos más pequeños.
Por Qué Nos Encanta
- Sobresale en la extracción de datos estructurados de documentos complejos y admite una comprensión visual integral, lo que lo hace perfecto para aplicaciones de detección de documentos a escala empresarial.
DeepSeek-VL2
DeepSeek-VL2 es un modelo de visión-lenguaje de expertos mixtos (MoE) con 27B de parámetros totales y solo 4.5B de parámetros activos, que emplea una arquitectura MoE de activación dispersa para una eficiencia superior. El modelo sobresale en la respuesta a preguntas visuales, el reconocimiento óptico de caracteres, la comprensión de documentos/tablas/gráficos y la fundamentación visual. Demuestra un rendimiento competitivo o de vanguardia utilizando menos parámetros activos que modelos comparables, lo que lo hace altamente rentable para aplicaciones de detección de documentos.
DeepSeek-VL2: Inteligencia Documental Eficiente
DeepSeek-VL2 es un modelo de visión-lenguaje de expertos mixtos (MoE) desarrollado a partir de DeepSeekMoE-27B, que emplea una arquitectura MoE de activación dispersa para lograr un rendimiento superior con solo 4.5B de parámetros activos. El modelo sobresale en varias tareas, incluida la respuesta a preguntas visuales, el reconocimiento óptico de caracteres, la comprensión de documentos/tablas/gráficos y la fundamentación visual. En comparación con los modelos densos de código abierto existentes y los modelos basados en MoE, demuestra un rendimiento competitivo o de vanguardia utilizando los mismos o menos parámetros activos. Esto lo hace excepcionalmente eficiente para tareas de detección de documentos donde la precisión del OCR y la comprensión de la estructura del documento son críticas. La arquitectura eficiente del modelo permite tiempos de inferencia más rápidos manteniendo una alta precisión en diversos tipos de documentos. En SiliconFlow, el precio es de $0.15/M tokens de salida y $0.15/M tokens de entrada.
Ventajas
- Altamente eficiente con solo 4.5B de parámetros activos.
- Excelentes capacidades de OCR y comprensión de documentos.
- Comprensión superior de documentos, tablas y gráficos.
Desventajas
- La ventana de contexto más pequeña de 4K limita el procesamiento de documentos largos.
- Puede no manejar documentos multipágina extremadamente complejos con la misma eficacia.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece un rendimiento excepcional de OCR y comprensión de documentos a una fracción del costo computacional, lo que lo convierte en la opción ideal para aplicaciones de detección de documentos de alto volumen.
Comparación de LLM para la Detección de Documentos
En esta tabla, comparamos los principales LLM de código abierto de 2025 para la detección de documentos, cada uno con fortalezas únicas. GLM-4.5V ofrece modos de pensamiento flexibles para un análisis profundo de documentos, Qwen2.5-VL-72B-Instruct proporciona una extracción integral de datos estructurados con la ventana de contexto más grande, y DeepSeek-VL2 ofrece un OCR y una comprensión de documentos excepcionales con una eficiencia notable. Esta vista lado a lado le ayuda a elegir el modelo adecuado para sus necesidades específicas de detección de documentos.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios de SiliconFlow | Ventaja Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.86/$0.14 por M tokens | Modo de Pensamiento para análisis complejos |
| 2 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.59/$0.59 por M tokens | Contexto de 131K y salidas estructuradas |
| 3 | DeepSeek-VL2 | deepseek-ai | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.15/$0.15 por M tokens | Eficiencia superior de OCR |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres mejores selecciones para la detección de documentos en 2025 son GLM-4.5V, Qwen2.5-VL-72B-Instruct y DeepSeek-VL2. Cada uno de estos modelos de visión-lenguaje se destacó por sus excepcionales capacidades de comprensión de documentos, rendimiento de OCR y capacidad para extraer información estructurada de formatos de documentos complejos, incluidas facturas, formularios, tablas y gráficos.
Para el análisis complejo de documentos que requiere un razonamiento profundo y una comprensión del contexto, GLM-4.5V con su Modo de Pensamiento es ideal. Para el procesamiento de documentos a escala empresarial con extracción de datos estructurados de facturas, formularios y tablas, Qwen2.5-VL-72B-Instruct con su ventana de contexto de 131K es la mejor opción. Para la detección de documentos de alto volumen y rentable donde la precisión del OCR es crítica, DeepSeek-VL2 ofrece el mejor equilibrio entre rendimiento y eficiencia con su arquitectura MoE dispersa y precios competitivos en SiliconFlow.