¿Qué son los Modelos Multimodales de Código Abierto Más Rápidos?
Los modelos multimodales de código abierto más rápidos son modelos avanzados de visión-lenguaje que pueden procesar y comprender eficientemente información visual y textual simultáneamente. Estos modelos combinan capacidades de visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural para analizar imágenes, videos, documentos y texto con una velocidad y precisión notables. Permiten a los desarrolladores construir aplicaciones que pueden comprender contenido visual, responder preguntas sobre imágenes, analizar documentos y realizar tareas de razonamiento complejas a través de múltiples modalidades, todo mientras mantienen altas velocidades de inferencia y rentabilidad para la implementación en el mundo real.
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, 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, con un rendimiento comparable o incluso superior al de modelos mucho más grandes de 72B parámetros en 18 benchmarks diferentes.
GLM-4.1V-9B-Thinking: Potencia Compacta con Razonamiento Avanzado
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, 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. 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 con una longitud de contexto de 66K.
Ventajas
- 9B parámetros compactos con velocidad y eficiencia excepcionales.
- Rendimiento de vanguardia comparable a modelos mucho más grandes de 72B.
- Maneja imágenes 4K con relaciones de aspecto arbitrarias.
Desventajas
- Un menor número de parámetros puede limitar algunas tareas de razonamiento complejas.
- Modelo más nuevo con menos pruebas extensas en el mundo real.
Por qué nos encanta
- Ofrece un rendimiento excepcional con una eficiencia notable, demostrando que los modelos más pequeños pueden competir con los gigantes a través de paradigmas de pensamiento innovadores y técnicas de entrenamiento avanzadas.
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 destaca en el análisis de 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 en las imágenes y 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 con Integración de Herramientas
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 y una masiva longitud de contexto de 131K.
Ventajas
- Actúa como un agente visual capaz de usar computadoras y teléfonos.
- Excepcional longitud de contexto de 131K para el procesamiento extensivo de documentos.
- Localización avanzada de objetos y extracción de datos estructurados.
Desventajas
- Mayores requisitos computacionales con 32B parámetros.
- Costos de inferencia más caros en comparación con modelos más pequeños.
Por qué nos encanta
- Combina una potente comprensión visual con una práctica integración de herramientas, lo que lo hace perfecto para aplicaciones del mundo real que requieren tanto análisis visual como ejecución automatizada de tareas.
GLM-4.5V
GLM-4.5V es la última generación de modelos de visión-lenguaje lanzada por Zhipu AI. Construido sobre el modelo de texto insignia GLM-4.5-Air, tiene un total de 106B parámetros y 12B parámetros activos, utilizando una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) para lograr un rendimiento superior a un menor costo de inferencia. El modelo introduce innovaciones como la Codificación Posicional Rotada 3D (3D-RoPE), mejorando significativamente sus habilidades de percepción y razonamiento para relaciones espaciales 3D, y presenta un interruptor de 'Modo de Pensamiento' para una optimización flexible de la respuesta.
GLM-4.5V: Arquitectura MoE de Próxima Generación con Modo de Pensamiento
GLM-4.5V es la última generación de modelos de visión-lenguaje lanzada por Zhipu AI. El modelo está construido sobre 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 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 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 benchmarks multimodales públicos.
Ventajas
- Arquitectura MoE con solo 12B parámetros activos para una inferencia eficiente.
- Rendimiento de vanguardia en 41 benchmarks multimodales públicos.
- Innovación 3D-RoPE para una comprensión espacial 3D mejorada.
Desventajas
- Un gran número total de parámetros (106B) puede requerir un almacenamiento significativo.
- La compleja arquitectura MoE puede necesitar experiencia especializada en implementación.
Por qué nos encanta
- Representa la vanguardia de la IA multimodal con su innovadora arquitectura MoE, ofreciendo un rendimiento de nivel insignia mientras mantiene la eficiencia de inferencia a través de la activación inteligente de parámetros.
Comparación de los Modelos de IA Multimodales Más Rápidos
En esta tabla, comparamos los modelos multimodales de código abierto más rápidos de 2026, cada uno con fortalezas únicas. Para una eficiencia compacta, GLM-4.1V-9B-Thinking proporciona un rendimiento excepcional en un paquete pequeño. Para capacidades avanzadas de agente visual, Qwen2.5-VL-32B-Instruct ofrece una integración de herramientas y una longitud de contexto inigualables. Para una arquitectura MoE de vanguardia, GLM-4.5V ofrece un rendimiento insignia con una inferencia eficiente. Esta vista lado a lado le ayuda a elegir el modelo adecuado para sus requisitos específicos de IA multimodal.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios de SiliconFlow | Ventaja Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.035/$0.14 por M tokens | Eficiencia compacta con razonamiento avanzado |
| 2 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.27/$0.27 por M tokens | Agente visual con longitud de contexto de 131K |
| 3 | GLM-4.5V | zai | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.14/$0.86 por M tokens | Arquitectura MoE con Modo de Pensamiento |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres selecciones principales para los modelos multimodales de código abierto más rápidos en 2026 son GLM-4.1V-9B-Thinking, Qwen2.5-VL-32B-Instruct y GLM-4.5V. Cada uno de estos modelos destacó por su velocidad, innovación, rendimiento y enfoque único para resolver desafíos en la comprensión de visión-lenguaje y el razonamiento multimodal.
Nuestro análisis en profundidad muestra diferentes líderes para diversas necesidades. GLM-4.1V-9B-Thinking es ideal para aplicaciones que requieren eficiencia compacta con un razonamiento sólido. Qwen2.5-VL-32B-Instruct destaca como un agente visual para la integración de herramientas y el procesamiento de documentos largos. GLM-4.5V es perfecto para aplicaciones que necesitan un rendimiento de nivel insignia con una inferencia rentable a través de su arquitectura MoE.