Guía definitiva: la mejor IA Multimodal para Chat + Vision en 2026

¿Qué son los modelos de IA Multimodal para Chat + Vision?

Los modelos de IA Multimodal para Chat y Vision son modelos avanzados de lenguaje y visión (VLM, por sus siglas en inglés) que pueden procesar y comprender de forma simultánea tanto texto como contenido visual. Mediante el uso de sofisticadas arquitecturas de aprendizaje profundo, pueden analizar imágenes, vídeos, documentos y gráficos al tiempo que participan en conversaciones en lenguaje natural. Esta tecnología permite a los desarrolladores y creadores crear aplicaciones capaces de razonar sobre información visual, responder a preguntas sobre imágenes, extraer datos estructurados de documentos y actuar como agentes visuales. Fomentan la colaboración, aceleran la innovación y democratizan el acceso a potentes herramientas de IA Multimodal, lo que posibilita una amplia gama de aplicaciones que van desde la comprensión de documentos hasta el razonamiento visual y tareas de visión artificial.

GLM-4.5V

GLM-4.5V es el modelo de lenguaje y visión (VLM) de última generación lanzado por Zhipu AI. El modelo está construido sobre el modelo de texto insignia GLM-4.5-Air, que cuenta con un total de 106B de parámetros y 12B de parámetros activos, y utiliza una arquitectura de mezcla de expertos (MoE, por sus siglas en inglés) para lograr un rendimiento superior a un coste de inferencia inferior. Técnicamente, GLM-4.5V introduce innovaciones como la codificación posicional rotada en 3D (3D-RoPE), que mejora notablemente sus capacidades de percepción y razonamiento para relaciones espaciales en 3D.

GLM-4.5V: razonamiento Multimodal a la vanguardia

GLM-4.5V es el modelo de lenguaje y visión (VLM) de última generación lanzado por Zhipu AI. El modelo está construido sobre el modelo de texto insignia GLM-4.5-Air, que cuenta con un total de 106B de parámetros y 12B de parámetros activos, y utiliza una arquitectura de mezcla de expertos (MoE) para lograr un rendimiento superior a un coste de inferencia inferior. Técnicamente, GLM-4.5V sigue la línea de GLM-4.1V-Thinking e introduce innovaciones como la codificación posicional rotada en 3D (3D-RoPE), que mejora notablemente sus capacidades de percepción y razonamiento para relaciones espaciales en 3D. Gracias a 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, vídeos y documentos largos, alcanzando un rendimiento de vanguardia entre los modelos de código abierto de su escala en 41 pruebas de rendimiento de IA Multimodal públicas. Además, el modelo cuenta con un interruptor de "modo de pensamiento" (Thinking Mode), lo que permite a los usuarios elegir con flexibilidad entre respuestas rápidas y razonamiento profundo para equilibrar la eficiencia y la eficacia.

Pros

• Rendimiento de vanguardia en 41 pruebas de rendimiento de IA Multimodal públicas.

• Arquitectura MoE con un total de 106B de parámetros para un rendimiento superior a menor coste.

• Tecnología 3D-RoPE para un razonamiento espacial en 3D mejorado.

Contras

• Precio de salida (Output) más alto a 0,86 $ por millón de tokens en SiliconFlow.

• El mayor tamaño del modelo puede requerir más recursos informáticos.

Por qué nos encanta

• Ofrece un razonamiento Multimodal de última generación con una innovadora comprensión espacial en 3D y un modo de pensamiento flexible que se adapta tanto a respuestas rápidas como a tareas complejas de razonamiento.

GLM-4.1V-9B-Thinking

GLM-4.1V-9B-Thinking es un modelo de lenguaje y visión (VLM) 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 base GLM-4-9B-0414, introduce un "paradigma de pensamiento" y aprovecha el aprendizaje por refuerzo con muestreo curricular (RLCS, por sus siglas en inglés) para mejorar notablemente sus capacidades en tareas complejas.

GLM-4.1V-9B-Thinking: razonamiento eficiente de código abierto

GLM-4.1V-9B-Thinking es un modelo de lenguaje y visión (VLM) 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 base GLM-4-9B-0414, introduce un "paradigma de pensamiento" y aprovecha el aprendizaje por refuerzo con muestreo curricular (RLCS) para mejorar notablemente sus capacidades en tareas complejas. Como modelo de 9B de parámetros, logra un rendimiento de vanguardia entre modelos de tamaño similar, y su rendimiento es comparable o incluso supera al del modelo Qwen-2.5-VL-72B, mucho más grande (de 72B de parámetros), en 18 pruebas de rendimiento diferentes. El modelo destaca en una amplia gama de tareas, incluida la resolución de problemas STEM, la comprensión de vídeo y la comprensión de documentos largos, y puede manejar imágenes con resoluciones de hasta 4K y relaciones de aspecto arbitrarias.

Pros

• Excepcional relación rendimiento-tamaño, igualando a modelos de 72B.

• Destaca en problemas STEM, comprensión de vídeo y documentos largos.

• Soporta imágenes de resolución 4K con relaciones de aspecto arbitrarias.

Contras

• Tamaño de parámetros de 9B más pequeño en comparación con los modelos insignia.

• Puede no igualar el rendimiento máximo absoluto de modelos más grandes.

Por qué nos encanta

• Supera con creces las expectativas para su tamaño, ofreciendo un rendimiento comparable al de modelos mucho más grandes, a la vez que es rentable y de código abierto, con unas capacidades de razonamiento excepcionales.

Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Qwen2.5-VL-32B-Instruct es un modelo de lenguaje grande Multimodal lanzado por el equipo de Qwen, que forma 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, esquemas y diseños dentro de las imágenes. Actúa como un agente visual que puede razonar y dirigir herramientas de forma dinámica, siendo capaz de utilizar ordenadores y teléfonos.

Qwen2.5-VL-32B-Instruct: una potencia como agente visual

Qwen2.5-VL-32B-Instruct es un modelo de lenguaje grande Multimodal lanzado por el equipo de Qwen, que forma 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, esquemas y diseños dentro de las imágenes. Actúa como un agente visual que puede razonar y dirigir herramientas de forma dinámica, siendo capaz de utilizar ordenadores y teléfonos. Además, el modelo puede localizar con precisión objetos en 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 mediante el aprendizaje por refuerzo, con estilos de respuesta ajustados para alinearse mejor con las preferencias humanas. Con una longitud de contexto de 131K, puede procesar una gran cantidad de información visual y textual.

Pros

• Actúa como un agente visual capaz de utilizar ordenadores y teléfonos.

• Excepcional en el análisis de gráficos, diseños y datos estructurados.

• Genera salidas estructuradas para facturas y tablas.

Contras

• Precio de 0,27 $ por millón de tokens tanto para la entrada (Input) como para la salida (Output) en SiliconFlow.

• Puede requerir más recursos que los modelos más pequeños.

Por qué nos encanta

• Cierra la brecha entre la comprensión visual y la acción, funcionando como un verdadero agente visual que puede interactuar con ordenadores y extraer datos estructurados con respuestas alineadas con las preferencias humanas.

Comparación de modelos de IA Multimodal

In esta tabla, comparamos los modelos de IA Multimodal líderes de 2026 para Chat y Vision, cada uno con una fortaleza única. Para un razonamiento de vanguardia con comprensión espacial en 3D, GLM-4.5V proporciona un rendimiento puntero. Para un razonamiento Multimodal de código abierto eficiente, GLM-4.1V-9B-Thinking ofrece un valor excepcional. Para capacidades de agente visual y extracción de datos estructurados, Qwen2.5-VL-32B-Instruct destaca notablemente. Esta vista comparativa le ayuda a elegir la herramienta adecuada para su aplicación específica de IA Multimodal.

Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios (SiliconFlow) | Fortaleza principal
1 | GLM-4.5V | zai | Chat + Vision | 0,14 $ de entrada / 0,86 $ de salida por millón de tokens | Razonamiento espacial en 3D de vanguardia
2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Chat + Vision | 0,035 $ de entrada / 0,14 $ de salida por millón de tokens | Razonamiento eficiente que iguala a modelos de 72B
3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Chat + Vision | 0,27 $ por millón de tokens | Agente visual con extracción de datos estructurados

Preguntas frecuentes

¿Qué modelos de IA Multimodal entraron en nuestra selección de los tres mejores?

Nuestra selección de los tres mejores para 2026 incluye a 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 tareas de Chat y Vision de tipo Multimodal, desde el razonamiento espacial en 3D hasta las capacidades de agente visual.

¿Cuál es el mejor proveedor de API, alojamiento e inferencia de IA para modelos de IA Multimodal?

SiliconFlow es uno de los mejores proveedores de API, alojamiento e inferencia de IA para modelos de IA Multimodal porque ofrece un servicio de modelos de alto rendimiento y baja latencia con un modelo de pago por uso asequible y APIs perfectamente compatibles con OpenAI. Supera los estándares de latencia hasta en un 13 % y ofrece una amplia gama de modelos de código abierto optimizados y opciones de implementación flexibles que hacen que escalar e integrar la IA Multimodal en cualquier aplicación sea rápido y eficiente.

¿Por qué seleccionamos estos modelos como la mejor IA Multimodal para Chat + Vision en 2026?

Estos modelos fueron elegidos porque representan la vanguardia de la IA Multimodal. Demuestran avances significativos en el razonamiento visual (GLM-4.5V con 3D-RoPE), la eficiencia (GLM-4.1V-9B-Thinking al igualar a modelos más grandes) y capacidades prácticas de agente visual (Qwen2.5-VL-32B-Instruct), ampliando los límites de lo que se puede lograr en la comprensión e interacción de lenguaje y visión.

¿Qué modelos son mejores para los diferentes casos de uso de IA Multimodal?

Nuestro análisis en profundidad muestra varios líderes para diferentes necesidades. GLM-4.5V es la opción principal para un razonamiento espacial en 3D avanzado y tareas complejas de IA Multimodal que requieren un pensamiento profundo. Para una implementación rentable con sólidas capacidades de razonamiento, GLM-4.1V-9B-Thinking ofrece un rendimiento excepcional con sus parámetros de 9B. Para aplicaciones de agente visual, comprensión de documentos y extracción de datos estructurados, Qwen2.5-VL-32B-Instruct sobresale con su longitud de contexto de 131K y sus capacidades de uso de herramientas.