Guía definitiva: los mejores modelos multimodales de código abierto en 2026

¿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 Lenguaje-Vision (VLMs) combinan el procesamiento del lenguaje natural con la visión artificial para realizar tareas complejas de razonamiento a través de diferentes modalidades. Permiten a los desarrolladores e investigadores crear 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 el modelo de lenguaje-visión de última generación lanzado por Zhipu AI, construido sobre el buque insignia GLM-4.5-Air con un total de 106B de parámetros y 12B de parámetros activos. Utiliza una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) para ofrecer un rendimiento superior a un menor coste de inferencia. El modelo introduce la Codificación Posicional Rotada en 3D (3D-RoPE), mejorando significativamente las capacidades de percepción y razonamiento para relaciones espaciales en 3D, y logra un rendimiento de última generación entre los modelos de código abierto en 41 pruebas de rendimiento multimodales públicas.

GLM-4.5V: Razonamiento Multimodal de Última Generación

GLM-4.5V representa la vanguardia de los modelos de lenguaje-visión 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 diversos contenidos visuales que incluyen imágenes, videos y documentos largos. Su interruptor de 'Modo de Pensamiento' permite a los usuarios equilibrar respuestas rápidas y razonamiento profundo, lo que lo hace versátil tanto para aplicaciones enfocadas en la eficiencia como para aquellas de análisis intensivo. Con una longitud de contexto de 66K y un rendimiento superior en 41 pruebas de rendimiento, establece el estándar para la IA multimodal de código abierto.

Pros

• Rendimiento de última generación en 41 pruebas de rendimiento multimodales.

• Innovador 3D-RoPE para un razonamiento espacial mejorado.

• Arquitectura MoE eficiente con 12B de parámetros activos.

Contras

• Mayores requisitos computacionales debido a los 106B de parámetros totales.

• Costes de inferencia más elevados en comparación con modelos más pequeños.

Por Qué Nos Encanta

• Combina una arquitectura MoE de vanguardia con capacidades de razonamiento espacial en 3D, ofreciendo un rendimiento inigualable en diversas tareas multimodales al tiempo que mantiene la eficiencia a través de su diseño innovador.

GLM-4.1V-9B-Thinking

GLM-4.1V-9B-Thinking es un Modelo de Lenguaje-Vision de código abierto lanzado conjuntamente por Zhipu AI y el laboratorio KEG de la Universidad de Tsinghua. Basado en GLM-4-9B-0414, introduce un 'paradigma de pensamiento' y aprovecha el Aprendizaje por Refuerzo con Muestreo de Currículo (RLCS). Como modelo de 9B de parámetros, logra un rendimiento de última generación comparable a modelos mucho más grandes de 72B, destacando en la resolución de problemas de STEM, comprensión de video y análisis de documentos largos con soporte para resolución de imagen de 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 que cuidan los recursos. El modelo maneja tareas diversas, incluidos problemas complejos de STEM, análisis de video y comprensión de documentos, al tiempo que admite imágenes de 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.

Pros

• Iguala el rendimiento del modelo de 72B con solo 9B de parámetros.

• Innovador 'paradigma de pensamiento' para un razonamiento mejorado.

• Excelentes capacidades de resolución de problemas de STEM.

Contras

• Un menor número de parámetros puede limitar algunas tareas complejas.

• Puede requerir un diseño de indicaciones más sofisticado para obtener resultados óptimos.

Por Qué Nos Encanta

• Demuestra que los métodos de entrenamiento innovadores pueden hacer que los modelos más pequeños superen sus límites, ofreciendo un razonamiento multimodal excepcional a una fracción del coste computacional.

Qwen2.5-VL-32B-Instruct

Qwen2.5-VL-32B-Instruct es un modelo de lenguaje grande multimodal del equipo de Qwen, altamente capaz de analizar textos, gráficos, iconos, esquemas y diseños dentro de imágenes. Actúa como un agente visual que puede razonar y dirigir herramientas de forma dinámica, capaz de utilizar ordenadores y teléfonos. El modelo puede localizar objetos con precisión, generar salidas estructuradas para datos como facturas y tablas, con capacidades matemáticas y de resolución de problemas mejoradas mediante aprendizaje por refuerzo.

Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Agente Visual Avanzado

Qwen2.5-VL-32B-Instruct destaca como un agente visual capaz de realizar razonamientos sofisticados y dirigir herramientas. Más allá del reconocimiento de imagen estándar, se especializa en la extracción de datos estructurados de facturas, tablas y documentos complejos. Su capacidad para actuar como un agente de interfaz de ordenador 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 de aprendizaje por refuerzo, representa un avance significativo en las aplicaciones prácticas de IA multimodal.

Pros

• Capacidades avanzadas de agente visual para la dirección de herramientas.

• Excelente extracción de datos estructurados a partir de documentos.

• Capaz de automatizar interfaces de ordenador y teléfono.

Contras

• La cantidad 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 modelos multimodales de código abierto líderes de 2026, cada uno con fortalezas únicas. GLM-4.5V ofrece un rendimiento de última generación 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 en SiliconFlow | Fortaleza Principal
1 | GLM-4.5V | zai | Vision-Language Model | $0.14 de entrada / $0.86 de salida por millón de tokens | Razonamiento 3D de última generación
2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | Vision-Language Model | $0.035 de entrada / $0.14 de salida por millón de tokens | Paradigma de pensamiento eficiente
3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | Vision-Language Model | $0.27 por millón de tokens | Agente visual avanzado

Preguntas Frecuentes

¿Qué modelos de IA multimodal se incluyeron en nuestra selección de los tres mejores?

Nuestras tres mejores opciones para 2026 son GLM-4.5V, GLM-4.1V-9B-Thinking y Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Cada uno de estos modelos se destacó por su innovación, rendimiento y enfoque único para resolver desafíos en el razonamiento multimodal, la comprensión visual y las aplicaciones prácticas de agentes.

¿Qué criterios utilizamos para clasificar estos modelos de IA multimodal?

Evaluamos cada modelo basándonos en varios factores clave: rendimiento en pruebas de referencia multimodales establecidas, innovación arquitectónica (como MoE y 3D-RoPE), capacidades de razonamiento en texto y visión, eficiencia y optimización de parámetros, longitud de contexto para documentos largos y aplicaciones prácticas como capacidades de agente visual y extracción de datos estructurados.

¿Por qué seleccionamos estos modelos como los mejores modelos multimodales en 2026?

Estos modelos fueron elegidos porque representan avances significativos en la IA multimodal. GLM-4.5V introduce un razonamiento espacial 3D de vanguardia, GLM-4.1V-9B-Thinking demuestra que el entrenamiento innovador puede hacer que los modelos más pequeños sean altamente competitivos, y Qwen2.5-VL-32B-Instruct destaca como un agente visual práctico para aplicaciones del mundo real.

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

Para obtener el máximo rendimiento y razonamiento 3D, GLM-4.5V es la mejor opción con resultados de referencia de última generación. Para una implementación rentable con un razonamiento sólido, GLM-4.1V-9B-Thinking ofrece un valor excepcional. Para aplicaciones de agentes visuales y extracción de datos estructurados, Qwen2.5-VL-32B-Instruct proporciona las capacidades más prácticas.