¿Qué son los LLM para Preguntas y Respuestas de Documentos?
Los LLM para preguntas y respuestas de documentos son modelos de lenguaje grandes especializados diseñados para comprender, analizar y responder preguntas sobre documentos. Estos modelos combinan el procesamiento del lenguaje natural con capacidades de comprensión de documentos, lo que les permite analizar estructuras de documentos complejas, extraer información relevante y proporcionar respuestas precisas a las consultas de los usuarios. Pueden manejar varios formatos de documentos, incluidos PDF, imágenes, gráficos, tablas y texto de formato largo, lo que los convierte en herramientas esenciales para empresas, investigadores y organizaciones que necesitan procesar y consultar de manera eficiente grandes volúmenes de información basada en documentos.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
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.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct: Potencia Premier para el Análisis de Documentos
Qwen2.5-VL-72B-Instruct es un modelo de visión-lenguaje de última generación con 72 mil millones de parámetros, diseñado específicamente para la comprensión y el análisis integral de documentos. El modelo sobresale en el análisis de textos, gráficos y diseños dentro de las imágenes, lo que lo hace perfecto para tareas complejas de preguntas y respuestas de documentos. Con su longitud de contexto de 131K, puede procesar documentos extensos manteniendo la precisión. El modelo demuestra un excelente rendimiento en varios puntos de referencia, incluidas tareas de imagen, video y agente, y admite salidas estructuradas para datos escaneados como facturas y formularios.
Ventajas
- Comprensión excepcional de documentos y visual con 72 mil millones de parámetros.
- Longitud de contexto de 131K para procesar documentos extensos.
- Generación de salida estructurada para facturas y formularios.
Desventajas
- Mayores requisitos computacionales debido al gran tamaño de los parámetros.
- Más caro que las alternativas más pequeñas.
Por Qué Nos Encanta
- Combina potentes capacidades de visión-lenguaje con optimizaciones específicas para documentos, lo que lo convierte en la opción ideal para aplicaciones de preguntas y respuestas de documentos de nivel empresarial.
GLM-4.5V
GLM-4.5V es el modelo de visión-lenguaje (VLM) de última generación lanzado por Zhipu AI. El modelo se basa en el modelo de texto insignia GLM-4.5-Air, que tiene 106 mil millones de parámetros totales y 12 mil millones de parámetros activos, y utiliza una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) para lograr un rendimiento superior a un menor costo de inferencia. 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.
GLM-4.5V: Procesador Eficiente de Documentos Multimodales
GLM-4.5V es un modelo de visión-lenguaje de vanguardia con 106 mil millones de parámetros totales y 12 mil millones de parámetros activos, que utiliza una arquitectura de Mezcla de Expertos para una eficiencia óptima. El modelo introduce innovaciones como la Codificación Posicional Rotada 3D (3D-RoPE), mejorando significativamente sus capacidades de percepción y razonamiento para el análisis de documentos. Con su interruptor de 'Modo de Pensamiento', los usuarios pueden elegir entre respuestas rápidas y razonamiento profundo, lo que lo hace versátil para varios escenarios de preguntas y respuestas de documentos. El modelo logra un rendimiento de vanguardia en 41 puntos de referencia multimodales mientras mantiene la rentabilidad.
Ventajas
- La arquitectura MoE proporciona un rendimiento superior a menor costo.
- 'Modo de Pensamiento' flexible para equilibrar velocidad y precisión.
- Rendimiento de vanguardia en 41 puntos de referencia multimodales.
Desventajas
- Ventana de contexto más pequeña en comparación con algunas alternativas.
- Requiere comprensión de los modos de pensamiento vs. no pensamiento.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece el equilibrio perfecto entre rendimiento y eficiencia para preguntas y respuestas de documentos, con características innovadoras como modos de razonamiento flexibles que se adaptan a diferentes casos de uso.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 es un modelo de razonamiento impulsado por aprendizaje por refuerzo (RL) que aborda los problemas de repetición y legibilidad. Antes de RL, DeepSeek-R1 incorporó datos de arranque en frío para optimizar aún más su rendimiento de razonamiento. Logra un rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas de matemáticas, código y razonamiento, y a través de métodos de entrenamiento cuidadosamente diseñados, ha mejorado la efectividad general.
DeepSeek-R1: Razonamiento Avanzado para Documentos Complejos
DeepSeek-R1 es un sofisticado modelo de razonamiento con 671 mil millones de parámetros que utiliza una arquitectura de Mezcla de Expertos, optimizado específicamente para tareas de razonamiento complejas. Con su longitud de contexto de 164K, puede manejar análisis de documentos extensos manteniendo una alta precisión. El modelo está impulsado por aprendizaje por refuerzo y logra un rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas de razonamiento. Sus capacidades de razonamiento avanzadas lo hacen excepcionalmente adecuado para escenarios complejos de preguntas y respuestas de documentos que requieren una comprensión profunda e inferencia lógica.
Ventajas
- Modelo masivo de 671 mil millones de parámetros con razonamiento avanzado.
- Longitud de contexto de 164K para un análisis integral de documentos.
- Rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas de razonamiento.
Desventajas
- Altos requisitos computacionales y costo.
- Tiempos de inferencia más largos debido a procesos de razonamiento complejos.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece capacidades de razonamiento inigualables para las tareas de análisis de documentos más complejas, lo que lo hace ideal para aplicaciones de investigación y empresariales que requieren una comprensión profunda de los documentos.
Comparación de LLM para Preguntas y Respuestas de Documentos
En esta tabla, comparamos los LLM líderes de 2025 para preguntas y respuestas de documentos, cada uno con fortalezas únicas. Para un análisis visual integral de documentos, Qwen2.5-VL-72B-Instruct ofrece capacidades excepcionales. Para un procesamiento multimodal eficiente, GLM-4.5V ofrece una relación rendimiento-costo óptima. Para tareas de razonamiento complejas, DeepSeek-R1 ofrece una profundidad analítica inigualable. Esta comparación le ayuda a elegir el modelo adecuado para sus requisitos específicos de preguntas y respuestas de documentos.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios (SiliconFlow) | Fortaleza Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.59/ M Tokens | Análisis integral de documentos |
| 2 | GLM-4.5V | zai | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.14-$0.86/ M Tokens | Procesamiento multimodal eficiente |
| 3 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Modelo de Razonamiento | $0.5-$2.18/ M Tokens | Capacidades de razonamiento avanzadas |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres mejores selecciones para 2025 son Qwen2.5-VL-72B-Instruct, GLM-4.5V y DeepSeek-R1. Cada uno de estos modelos se destacó por sus excepcionales capacidades de comprensión de documentos, habilidades de razonamiento avanzadas y enfoques únicos para procesar varios formatos de documentos y responder preguntas complejas.
Nuestro análisis muestra diferentes líderes para necesidades específicas. Qwen2.5-VL-72B-Instruct sobresale en el análisis visual integral de documentos, incluidos gráficos y formularios. GLM-4.5V es ideal para el procesamiento multimodal de documentos rentable con modos de razonamiento flexibles. DeepSeek-R1 es el mejor para tareas de razonamiento complejas que requieren una comprensión profunda de los documentos y una inferencia lógica.