Los 5 mejores modelos de lenguaje de visión que debes conocer en 2025

Los modelos de lenguaje de visión (VLMs) son sistemas avanzados de IA multimodal que integran la comprensión visual y textual, permitiéndoles interpretar imágenes y texto simultáneamente. El panorama actual de VLMs incluye tanto opciones de código cerrado como GPT-4o, Gemini 2.5 Pro y Claude 3.7 Vision, como modelos de código abierto como Qwen 2.5-VL-72B y Llama 4 Scout. Los modelos de código cerrado a menudo destacan en tareas específicas pero están limitados a plataformas oficiales, mientras que los modelos de código abierto ofrecen flexibilidad, portabilidad y rentabilidad a través de APIs como Novita AI.

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¿Qué son los Modelos de Lenguaje de Visión (VLMs)?

Un Modelo de Lenguaje de Visión (VLM) es un potente modelo de IA multimodal que comprende tanto imágenes como texto, y genera salidas en lenguaje natural. Es como darle vista a los modelos de lenguaje.

¿Qué pueden hacer los VLMs?

Los VLMs son increíblemente flexibles y potencian una amplia gama de tareas, como:

• Preguntas y respuestas sobre documentos visuales: responder preguntas basadas en imágenes de documentos.
• Descripción de imágenes: escribir descripciones textuales para imágenes.
• Clasificación de imágenes: reconocer y etiquetar objetos en imágenes.
• Detección de objetos: localizar dónde están los objetos en una imagen.

¿Cómo funcionan los VLMs?

Un VLM típico combina dos componentes principales:

1. Extractor de características de imagen
   Generalmente un modelo de visión preentrenado (como ViT o CLIP) que extrae características significativas de una imagen.
2. Decodificador de texto
   Un modelo de lenguaje grande (LLM) como LLaMA o Qwen que convierte esas características visuales en texto similar al humano.

De Clarifai

Comparación de los 5 mejores modelos de visión grandes en arquitectura

Modelo	Fecha de publicación	Ventajas	Ventana de contexto de texto	Apertura / licencia
GPT 4o	Marzo 2025	Fusión multimodal más eficiente	128 k tokens	Código cerrado
Gemini 2.5 Pro	6 de mayo de 2025	Tareas visuales de propósito general	1 M tokens hoy; 2 M anunciados	Servido a través de Google AI Studio
Claude 3.7 Vision	27 de febrero de 2025	Enfoque en OCR y gráficos	200 k tokens	Código cerrado
Qwen 2.5-VL-72B	22 de abril de 2025	Resolución arbitraria, tareas de video largo	128 k tokens	Código abierto
Llama 4 (Scout / Maverick)	5 de abril de 2025	Tareas multimodales amplias	1 M – 10 M tokens (Scout promociona 10 M)	Código abierto

Open AI GPT 4o

GPT-4 adopta una arquitectura Transformer multimodal completamente unificada, donde los parches de imagen, los fotogramas de audio y el texto se tokenizan y procesan en la misma secuencia, eliminando la necesidad de una torre de visión separada.

Ventajas

1. Arquitectura simplificada: sin una torre de visión separada, el modelo es más ágil y unificado, reduciendo la complejidad.
2. Fusión multimodal más eficiente: procesar imágenes y texto en la misma secuencia permite una integración de información más natural, mejorando la comprensión y la generación.
3. Mayor capacidad de generación de imágenes: este diseño unificado permite al modelo convertir descripciones textuales en imágenes de alta calidad y diversas con mayor precisión y riqueza estilística.

Gemini 2.5 Pro

La arquitectura de Gemini 2.5 Pro utiliza una torre Frozen SigLIP-ViT como codificador visual. La entrada visual se precodifica de forma independiente, se proyecta linealmente en el Transformer compartido y se integra con texto y otras modalidades mediante atención cruzada.

Ventajas

1. Flexibilidad del diseño modular: al separar el proceso de precodificación de imágenes (Frozen SigLIP-ViT), el modelo de visión puede optimizarse o reemplazarse de forma independiente. Esto permite que el Transformer se centre únicamente en la fusión de modalidades, lo que hace que la arquitectura modular sea ideal para iteraciones o expansiones flexibles.
2. Mayor eficiencia computacional: congelar los pesos del codificador de visión elimina la necesidad de reoptimizar el componente de visión durante el entrenamiento multimodal, reduciendo significativamente los costos computacionales, especialmente al manejar datos visuales a gran escala.
3. Optimizado para tareas centradas en la visión: el componente de visión se puede preentrenar en conjuntos de datos de imágenes a gran escala y luego integrarse con otras modalidades mediante atención cruzada ligera, asegurando potentes capacidades de comprensión visual.

Claude 3.7 Vision

Aunque la arquitectura detallada del módulo visual no se ha divulgado oficialmente, basándonos en la filosofía de diseño de la serie Claude 3 y la información disponible, podemos inferir que su procesamiento visual probablemente adopta una arquitectura similar a la siguiente: Claude 3 Vision utiliza un Resampler ViT combinado con un adaptador ligero para procesar entradas visuales. Los tokens de visión se fusionan por compuerta directamente en la columna vertebral del modelo de lenguaje Claude, lo que lo optimiza para tareas como OCR de alta precisión e interpretación de gráficos.

Ventajas

1. Diseño modular y flexible: Frozen SigLIP-ViT funciona como un módulo de visión independiente, permitiendo optimización o reemplazo separados. Esta flexibilidad lo hace ideal para adaptarse a nuevas tareas. En contraste, Resampler ViT está estrechamente integrado, lo que limita su adaptabilidad.
2. Eficiente para tareas de visión a gran escala: congelar el codificador de visión elimina la necesidad de reentrenamiento durante el aprendizaje multimodal, reduciendo los costos computacionales, especialmente para datos visuales a gran escala. Resampler ViT, aunque ligero, procesa tokens de visión dinámicamente, lo que puede aumentar la sobrecarga en tareas con gran carga visual.
3. Optimizado para tareas de visión general: preentrenado en grandes conjuntos de datos, Frozen SigLIP-ViT sobresale en tareas de visión amplias (por ejemplo, clasificación, detección). Su integración mediante atención cruzada garantiza salidas de alta calidad. Por el contrario, Resampler ViT está más especializado en tareas ligeras como OCR y análisis de gráficos.

Qwen 2.5-VL-72B

Window-Attention ViT con MRoPE permite el procesamiento eficiente de imágenes de resolución arbitraria y videos largos, fusionados sin problemas token por token con un núcleo de lenguaje MoE de 72B para tareas multimodales complejas.

Ventajas

1. Frozen SigLIP-ViT: diseño modular y flexible que permite la optimización o reemplazo independiente del codificador de visión, ideal para tareas de visión de propósito general.
2. Resampler ViT: ligero y eficiente, especializado en OCR de alta precisión e interpretación de gráficos, con una sobrecarga computacional mínima.
3. Window-Attention ViT + MRoPE: optimizado para resolución arbitraria y procesamiento de video largo, con fusión token por token de grano fino para tareas multimodales complejas.

Llama 4 (Scout / Maverick)

La incrustación de parches ViT se alimenta de un Transformer multimodal de mezcla de expertos (MoE), activando dinámicamente entre 16 y 128 expertos por paso directo para un procesamiento multimodal escalable y eficiente.

Ventajas

1. Escalabilidad: el diseño de mezcla de expertos permite que el modelo escale eficientemente a grandes conjuntos de datos y tareas, activando solo los expertos necesarios, reduciendo el cómputo innecesario. Esto lo hace altamente eficiente para sistemas multimodales a gran escala.
2. Adaptabilidad a tareas: al seleccionar dinámicamente entre 16 y 128 expertos, esta arquitectura se adapta a tareas de diversa complejidad, asegurando un rendimiento óptimo sin sobrecargar el cómputo.
3. Eficiencia para datos diversos: a diferencia de Window-Attention ViT, que se especializa en datos de alta resolución o video, la arquitectura MoE sobresale en cargas de trabajo multimodales generales, equilibrando eficientemente los recursos entre diferentes tipos de datos (por ejemplo, texto, imágenes y sus combinaciones).

Comparación de los 5 mejores modelos de visión grandes en rendimiento

Modelo	MMBench	MMMU	OCRBench	MATHVista	HallusionBench	ScienceQA-TEST
GPT 4o	82.2	69.2	815	61.8	55	90.7
Gemini 2.5 Pro	88.3	74.7	862	80.9	64.1	–
Claude 3.7 Sonnet	79.7	71	701	66.8	55.4	90.9
Qwen 2.5 VL 72B	87.8	68.2	882	74.2	54.6	91.4
Llama 4 Scout	69.4	66.5	–	70.7	–	–

Gemini 2.5 Pro es la mejor opción para tareas multimodales generales. Qwen 2.5-VL-72B destaca en OCR y razonamiento científico. GPT-4o y Claude 3 Sonnet son fuertes en tareas científicas pero más débiles en matemáticas y resistencia a alucinaciones. Llama 4 Scout tiene capacidades limitadas y evaluaciones incompletas.

Comparación de los 5 mejores modelos de visión grandes en aplicación

Si te interesa principalmente…	Lista corta
OCR en menos de un segundo y chat visual general	GPT 4o
Razonamiento multimodal a nivel universitario / preguntas sobre momentos en video	Gemini 2.5 Pro
PDFs masivos + imágenes con alta precisión legal	Claude 3.7 Vision
Control total y bajo costo total de propiedad para preguntas sobre fundamentos / video	Qwen 2.5-VL-72B
Análisis de gráficos o documentos estructurados en una sola GPU	Llama 4 Scout

Comparación de los 5 mejores modelos de visión grandes en despliegue

Dado que GPT, Gemini y Claude son modelos de código cerrado y solo se puede acceder a ellos a través de sus plataformas oficiales, Qwen y Llama, al ser modelos de código abierto, ofrecen la ventaja de portabilidad y rentabilidad a través de APIs como Novita AI.

Paso 1: Inicia sesión y accede a la biblioteca de modelos

Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Model Library.

Paso 2: Elige tu modelo

Navega por las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.

Paso 3: Comienza tu prueba gratuita

Inicia tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.

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Paso 4: Obtén tu clave API

Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave API. Entra en la página “Settings” y copia la clave API como se indica en la imagen.

Paso 5: Instala la API

Instala la API usando el gestor de paquetes específico de tu lenguaje de programación.

Después de la instalación, importa las bibliotecas necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave API para empezar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de la API de chat completions para usuarios de Python.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<Tu clave API de Novita AI>",
)

model = "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct"
stream = True # o False
max_tokens = 2048
system_content = """Sé un asistente útil"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "¡Hola!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  
  

Los modelos de lenguaje de visión (VLMs) representan la vanguardia de la IA multimodal, combinando la comprensión de imágenes y texto para potenciar una amplia gama de tareas como preguntas y respuestas visuales, descripción de imágenes y detección de objetos. Entre los modelos líderes:

• Gemini 2.5 Pro es la mejor opción para tareas multimodales generales, destacando en diversos casos de uso con alta eficiencia y escalabilidad.
• Qwen 2.5-VL-72B sobresale en OCR y razonamiento científico, ofreciendo flexibilidad y rentabilidad como solución de código abierto.
• GPT-4o y Claude 3 Vision son fuertes en razonamiento científico y OCR, pero son de código cerrado con adaptabilidad limitada.
• Llama 4 Scout proporciona una opción escalable de código abierto, aunque sus capacidades son menos refinadas en comparación con los competidores.

Los modelos de código abierto como Qwen y Llama ofrecen la ventaja de portabilidad y eficiencia de costos, accesibles a través de APIs como Novita AI.

Preguntas frecuentes

¿Qué son los modelos de lenguaje de visión (VLMs)?

Los VLMs son modelos de IA diseñados para procesar tanto imágenes como texto, generando salidas en lenguaje natural. Realizan tareas como preguntas y respuestas visuales, descripción de imágenes y detección de objetos.

¿Cómo funcionan los VLMs?

Los VLMs combinan un extractor de características de imagen (ej. ViT o CLIP) con un decodificador de texto (ej. LLaMA o Qwen). Esta integración permite una comprensión multimodal fluida.

¿Por qué elegir VLMs de código abierto como Qwen y Llama?

Los modelos de código abierto permiten control total, personalización y despliegue rentable. Se puede acceder a ellos a través de APIs como Novita AI, proporcionando flexibilidad y facilidad de integración.

Novita AI es una plataforma en la nube de IA que ofrece a los desarrolladores una forma sencilla de desplegar modelos de IA utilizando nuestra API simple, al mismo tiempo que proporciona la GPU en la nube asequible y confiable para construir y escalar.

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