¿Qué son los Modelos Multimodales de Código Abierto?
Los modelos multimodales de código abierto son sistemas avanzados de IA que pueden procesar y comprender múltiples tipos de datos simultáneamente, incluyendo texto, imágenes, videos y documentos. Estos Modelos de Visión-Lenguaje (VLM) combinan el procesamiento del lenguaje natural con la visión por computadora para realizar tareas de razonamiento complejas a través de diferentes modalidades. Permiten a desarrolladores e investigadores construir aplicaciones que pueden analizar contenido visual, comprender relaciones espaciales, procesar documentos largos y actuar como agentes visuales. Esta tecnología democratiza el acceso a potentes capacidades de IA multimodal, fomentando la innovación y la colaboración en campos que van desde la investigación científica hasta las aplicaciones comerciales.
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 un total de 106B parámetros y 12B parámetros activos. Utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) para un rendimiento superior a un menor costo de inferencia. El modelo introduce la Codificación Posicional Rotada 3D (3D-RoPE), mejorando significativamente las habilidades de percepción y razonamiento para las relaciones espaciales 3D, y logra un rendimiento de vanguardia entre los modelos de código abierto en 41 puntos de referencia multimodales públicos.
GLM-4.5V: Razonamiento Multimodal de Vanguardia
GLM-4.5V representa la vanguardia de los modelos de visión-lenguaje con su innovadora arquitectura MoE y tecnología 3D-RoPE. A través de la optimización en las fases de preentrenamiento, ajuste fino supervisado y aprendizaje por refuerzo, el modelo sobresale en el procesamiento de contenido visual diverso, incluyendo imágenes, videos y documentos largos. Su interruptor 'Modo de Pensamiento' permite a los usuarios equilibrar entre respuestas rápidas y razonamiento profundo, lo que lo hace versátil tanto para aplicaciones centradas en la eficiencia como para aquellas que requieren un análisis exhaustivo. Con una longitud de contexto de 66K y un rendimiento superior en 41 puntos de referencia, establece el estándar para la IA multimodal de código abierto.
Ventajas
- Rendimiento de vanguardia en 41 puntos de referencia multimodales.
- Innovador 3D-RoPE para un razonamiento espacial mejorado.
- Arquitectura MoE eficiente con 12B parámetros activos.
Desventajas
- Mayores requisitos computacionales debido a los 106B parámetros totales.
- Costos de inferencia más altos en comparación con modelos más pequeños.
Por Qué Nos Encanta
- Combina una arquitectura MoE de vanguardia con capacidades de razonamiento espacial 3D, ofreciendo un rendimiento inigualable en diversas tareas multimodales mientras mantiene la eficiencia a través de su diseño innovador.
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' y aprovecha el Aprendizaje por Refuerzo con Muestreo Curricular (RLCS). Como modelo de 9B parámetros, logra un rendimiento de vanguardia comparable a 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: Razonamiento Multimodal Eficiente
GLM-4.1V-9B-Thinking demuestra que los modelos más pequeños pueden lograr un rendimiento excepcional a través de enfoques de entrenamiento innovadores. Su 'paradigma de pensamiento' y la metodología RLCS le permiten competir con modelos cuatro veces su tamaño, lo que lo hace increíblemente eficiente para implementaciones conscientes de los recursos. El modelo maneja diversas tareas, incluyendo problemas STEM complejos, análisis de video y comprensión de documentos, mientras soporta imágenes 4K con relaciones de aspecto arbitrarias. Con una longitud de contexto de 66K y precios competitivos en SiliconFlow, ofrece un excelente equilibrio entre capacidad y eficiencia.
Ventajas
- Iguala el rendimiento de modelos de 72B con solo 9B parámetros.
- Innovador 'paradigma de pensamiento' para un razonamiento mejorado.
- Excelentes capacidades de resolución de problemas STEM.
Desventajas
- Un menor número de parámetros puede limitar algunas tareas complejas.
- Puede requerir una indicación más sofisticada para obtener resultados óptimos.
Por Qué Nos Encanta
- Demuestra que los métodos de entrenamiento innovadores pueden hacer que los modelos más pequeños superen sus expectativas, ofreciendo un razonamiento multimodal excepcional a una fracción del costo computacional.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct es un modelo de lenguaje grande multimodal del equipo Qwen, 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. El modelo puede localizar objetos con precisión, generar salidas estructuradas para datos como facturas y tablas, con habilidades matemáticas y de resolución de problemas mejoradas a través del aprendizaje por refuerzo.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Agente Visual Avanzado
Qwen2.5-VL-32B-Instruct destaca como un agente visual capaz de razonamiento sofisticado y dirección de herramientas. Más allá del reconocimiento de imágenes estándar, se especializa en la extracción de datos estructurados de facturas, tablas y documentos complejos. Su capacidad para actuar como agente de interfaz de computadora y teléfono, combinada con una localización precisa de objetos y análisis de diseño, lo hace ideal para aplicaciones de automatización y productividad. Con una longitud de contexto de 131K y capacidades matemáticas mejoradas a través del aprendizaje por refuerzo, representa un avance significativo en las aplicaciones prácticas de IA multimodal.
Ventajas
- Capacidades avanzadas de agente visual para la dirección de herramientas.
- Excelente extracción de datos estructurados de documentos.
- Capaz de automatización de interfaz de computadora y teléfono.
Desventajas
- El número de parámetros de rango medio puede limitar algunos razonamientos complejos.
- El precio equilibrado en SiliconFlow refleja las demandas computacionales.
Por Qué Nos Encanta
- Transforma la IA multimodal de un análisis pasivo a capacidades de agente activo, permitiendo la automatización y el procesamiento de datos estructurados que cierran la brecha entre la IA y las aplicaciones prácticas.
Comparación de Modelos de IA Multimodal
En esta tabla, comparamos los principales modelos multimodales de código abierto de 2025, cada uno con fortalezas únicas. GLM-4.5V ofrece un rendimiento de vanguardia con razonamiento 3D avanzado, GLM-4.1V-9B-Thinking proporciona una eficiencia excepcional con paradigmas de pensamiento innovadores, mientras que Qwen2.5-VL-32B-Instruct destaca como un agente visual para aplicaciones prácticas. Esta comparación le ayuda a elegir el modelo adecuado para sus necesidades específicas de IA multimodal.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios de SiliconFlow | Punto Fuerte Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | zai | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.14 entrada / $0.86 salida por M tokens | Razonamiento 3D de vanguardia |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.035 entrada / $0.14 salida por M tokens | Paradigma de pensamiento eficiente |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.27 por M tokens | Agente visual avanzado |
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 aplicaciones prácticas de agentes.
Para un rendimiento máximo y razonamiento 3D, GLM-4.5V es la mejor opción con resultados de referencia de vanguardia. Para una implementación rentable con un razonamiento sólido, GLM-4.1V-9B-Thinking ofrece un valor excepcional. Para aplicaciones de agente visual y extracción de datos estructurados, Qwen2.5-VL-32B-Instruct proporciona las capacidades más prácticas.