Top 5 Modelos de Linguagem Visual que Você Precisa Conhecer em 2025

Os Modelos de Linguagem Visual (VLMs) são sistemas avançados de IA multimodal que integram compreensão visual e textual, permitindo interpretar imagens e texto simultaneamente. O cenário atual de VLMs inclui tanto opções de código fechado como GPT-4o, Gemini 2.5 Pro e Claude 3.7 Vision, quanto modelos de código aberto como Qwen 2.5-VL-72B e Llama 4 Scout. Modelos de código fechado frequentemente se destacam em tarefas específicas, mas são limitados às plataformas oficiais, enquanto modelos de código aberto oferecem flexibilidade, portabilidade e custo-benefício por meio de APIs como a Novita AI.

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O que são Modelos de Linguagem Visual (VLMs)?

Um Modelo de Linguagem Visual (VLM) é um poderoso modelo de IA multimodal que compreende tanto imagens quanto texto — e gera saída em linguagem natural. É como dar visão aos modelos de linguagem.

O que os VLMs podem fazer?

Os VLMs são incrivelmente flexíveis e alimentam uma ampla gama de tarefas, como:

• QA de Documentos Visuais – Responder perguntas com base em imagens de documentos
• Legendar Imagens – Escrever legendas descritivas para imagens
• Classificação de Imagens – Reconhecer e rotular objetos em imagens
• Detecção de Objetos – Encontrar onde os objetos estão localizados em uma imagem

Como os VLMs funcionam?

Um VLM típico combina dois componentes principais:

1. Extrator de Características de Imagem
   Geralmente um modelo de visão pré-treinado (como ViT ou CLIP) que extrai características significativas de uma imagem.
2. Decodificador de Texto
   Um modelo de linguagem grande (LLM) como LLaMA ou Qwen que transforma essas características visuais em texto semelhante ao humano.

De Clarifai

Comparando os 5 Principais Grandes Modelos de Visão em Arquitetura

Modelo	Data de lançamento	Vantagens	Janela de contexto de texto	Abertura / licença
GPT 4o	Março 2025	Fusão Cross-Modal mais eficiente	128 k tokens	Código fechado
Gemini 2.5 Pro	6 de maio de 2025	Tarefas visuais de uso geral	1 M tokens atualmente; 2 M anunciados	Servido via Google AI Studio
Claude 3.7 Vision	27 de fevereiro de 2025	Foco em OCR e gráficos	200 k tokens	Código fechado
Qwen 2.5-VL-72B	22 de abril de 2025	Resolução arbitrária, tarefas de vídeo longo	128 k tokens	Código aberto
Llama 4 (Scout / Maverick)	5 de abril de 2025	Tarefas multimodais amplas	1 M – 10 M tokens (Scout anuncia 10 M)	Código aberto

Open AI GPT 4o

O GPT-4 adota uma arquitetura Transformer multimodal totalmente unificada, onde patches de imagem, quadros de áudio e texto são tokenizados e processados na mesma sequência, eliminando a necessidade de uma torre de visão separada.

Vantagens

1. Arquitetura Simplificada: Sem uma torre de visão separada, o modelo é mais enxuto e unificado, reduzindo a complexidade.
2. Fusão Cross-Modal Mais Eficiente: Processar imagens e texto na mesma sequência permite uma integração de informações mais natural, melhorando a compreensão e a geração.
3. Capacidade de Geração de Imagens Mais Forte: Esse design unificado permite que o modelo converta descrições textuais em imagens de alta qualidade e diversas com maior precisão e riqueza estilística.

Gemini 2.5 Pro

A arquitetura do Gemini 2.5 Pro usa uma torre Frozen SigLIP-ViT como codificador de visão. A entrada visual é pré-codificada independentemente, projetada linearmente no Transformer compartilhado e integrada com texto e outras modalidades por meio de cross-attention.

Vantagens

1. Flexibilidade do Design Modular:
   Ao separar o processo de pré-codificação de imagem (Frozen SigLIP-ViT), o modelo de visão pode ser otimizado ou substituído independentemente. Isso permite que o Transformer se concentre apenas na fusão de modalidades, tornando a arquitetura modular ideal para iteração ou expansão flexível.
2. Maior Eficiência Computacional:
   Congelar os pesos do codificador de visão elimina a necessidade de reotimizar o componente de visão durante o treinamento multimodal, reduzindo significativamente os custos computacionais, especialmente ao lidar com dados visuais em larga escala.
3. Otimizado para Tarefas Centradas em Visão:
   O componente de visão pode ser pré-treinado em grandes conjuntos de dados de imagem e depois integrado a outras modalidades via cross-attention leve, garantindo capacidades robustas de compreensão visual.

Claude 3.7 Vision

Embora a arquitetura detalhada do módulo visual não tenha sido divulgada oficialmente, com base na filosofia de design da série Claude 3 e nas informações disponíveis, podemos inferir que seu processamento visual provavelmente adota uma arquitetura semelhante à seguinte: a arquitetura do Claude 3 Vision usa um Resampler ViT combinado com um adaptador leve para processar entradas visuais. Tokens de visão são fundidos por porta diretamente no backbone do modelo de linguagem Claude, tornando-o otimizado para tarefas como OCR de alta precisão e interpretação de gráficos.

Vantagens

1. Design Modular e Flexível:
   O Frozen SigLIP-ViT funciona como um módulo de visão independente, permitindo otimização ou substituição separada. Essa flexibilidade o torna ideal para adaptação a novas tarefas. Em contraste, o Resampler ViT é integrado de forma rígida, limitando sua adaptabilidade.
2. Eficiente para Tarefas de Visão em Grande Escala:
   Congelar o codificador de visão elimina a necessidade de retreinamento durante o aprendizado multimodal, reduzindo custos computacionais, especialmente para dados visuais em larga escala. O Resampler ViT, embora leve, processa tokens de visão dinamicamente, o que pode aumentar a sobrecarga para tarefas com muita visão.
3. Otimizado para Tarefas Gerais de Visão:
   Pré-treinado em grandes conjuntos de dados, o Frozen SigLIP-ViT se destaca em tarefas amplas de visão (ex.: classificação, detecção). Sua integração por cross-attention garante saídas de alta qualidade. Por outro lado, o Resampler ViT é mais especializado para tarefas leves como OCR e análise de gráficos.

Qwen 2.5-VL-72B

O Window-Attention ViT com MRoPE permite o processamento eficiente de imagens de resolução arbitrária e vídeos longos, fundido perfeitamente token por token com um núcleo de linguagem MoE de 72B para tarefas multimodais complexas.

Vantagens

1. Frozen SigLIP-ViT:
   Design modular e flexível que permite otimização ou substituição independente do codificador de visão, ideal para tarefas de visão de uso geral.
2. Resampler ViT:
   Leve e eficiente, especializado para OCR de alta precisão e interpretação de gráficos, com sobrecarga computacional mínima.
3. Window-Attention ViT + MRoPE:
   Otimizado para resolução arbitrária e processamento de vídeos longos, com fusão token por token de granularidade fina para tarefas multimodais complexas.

Llama 4 (Scout / Maverick)

A incorporação de patches ViT alimenta um Transformer multimodal Mixture-of-Experts, ativando dinamicamente 16–128 especialistas por passagem direta para processamento multimodal escalável e eficiente.

Vantagens

1. Escalabilidade:
   O design Mixture-of-Experts permite que o modelo escale eficientemente para grandes conjuntos de dados e tarefas, ativando apenas os especialistas necessários, reduzindo computação desnecessária. Isso o torna altamente eficiente para sistemas multimodais em larga escala.
2. Adaptabilidade a Tarefas:
   Ao selecionar dinamicamente entre 16–128 especialistas, esta arquitetura se adapta a tarefas de complexidade variada, garantindo desempenho ideal sem sobrecarregar a computação.
3. Eficiência para Dados Diversos:
   Ao contrário do Window-Attention ViT, que é especializado em dados de alta resolução ou vídeo, a arquitetura MoE se destaca em cargas de trabalho multimodais gerais, equilibrando eficientemente recursos entre diferentes tipos de dados (ex.: texto, imagens e suas combinações).

Comparando os 5 Principais Grandes Modelos de Visão em Desempenho

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 é a melhor escolha para tarefas multimodais gerais. Qwen 2.5-VL-72B se destaca em OCR e raciocínio científico. GPT-4o e Claude 3 Sonnet são fortes para tarefas científicas, mas mais fracos em matemática e resistência a alucinações. Llama 4 Scout tem capacidades limitadas e avaliações incompletas.

Comparando os 5 Principais Grandes Modelos de Visão em Aplicação

Se você se preocupa mais com…	Lista reduzida
OCR em menos de um segundo e chat visual geral	GPT 4o
Raciocínio multimodal de nível universitário / QA de momentos em vídeo	Gemini 2.5 Pro
PDFs enormes + imagens com alta precisão legal	Claude 3.7 Vision
Controle total e baixo TCO para fundamentação / QA de vídeo	Qwen 2.5-VL-72B
Análise de gráficos ou documentos estruturados em GPU única	Llama 4 Scout

Comparando os 5 Principais Grandes Modelos de Visão em Implantação

Como GPT, Gemini e Claude são modelos de código fechado e só podem ser acessados por meio de suas plataformas oficiais, Qwen e Llama, sendo modelos de código aberto, oferecem a vantagem de portabilidade e custo-benefício através de APIs como a Novita AI.

Passo 1: Faça Login e Acesse a Biblioteca de Modelos

Faça login em sua conta e clique no botão Model Library.

Passo 2: Escolha Seu Modelo

Navegue pelas opções disponíveis e selecione o modelo que atende às suas necessidades.

Passo 3: Inicie seu Teste Gratuito

Comece seu teste gratuito para explorar as capacidades do modelo selecionado.

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Passo 4: Obtenha sua Chave de API

Para autenticar com a API, forneceremos a você uma nova chave de API. Acesse a página “Settings” e copie a chave de API conforme indicado na imagem.

Passo 5: Instale a API

Instale a API usando o gerenciador de pacotes específico para sua linguagem de programação.

Após a instalação, importe as bibliotecas necessárias para seu ambiente de desenvolvimento. Inicialize a API com sua chave de API para começar a interagir com o Novita AI LLM. Este é um exemplo de uso da API de chat completions para usuários Python.

from openai import OpenAI
  
from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
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": "Hi there!",
        }
    ],
    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)
  
  

Os Modelos de Linguagem Visual (VLMs) representam o estado da arte da IA multimodal, combinando compreensão de imagem e texto para alimentar uma ampla gama de tarefas como QA visual, legendagem de imagens e detecção de objetos. Entre os principais modelos:

• Gemini 2.5 Pro é a melhor escolha para tarefas multimodais gerais, destacando-se em diversos casos de uso com alta eficiência e escalabilidade.
• Qwen 2.5-VL-72B se destaca em OCR e raciocínio científico, oferecendo flexibilidade e custo-benefício como solução de código aberto.
• GPT-4o e Claude 3 Vision são fortes em raciocínio científico e OCR, mas são de código fechado com adaptabilidade limitada.
• Llama 4 Scout oferece uma opção escalável de código aberto, embora suas capacidades sejam menos refinadas em comparação com concorrentes.

Modelos de código aberto como Qwen e Llama oferecem a vantagem de portabilidade e eficiência de custos, acessíveis através de APIs como a Novita AI.

Perguntas Frequentes

O que são Modelos de Linguagem Visual (VLMs)?

VLMs são modelos de IA projetados para processar tanto imagens quanto texto, gerando saídas em linguagem natural. Eles realizam tarefas como QA visual, legendagem de imagens e detecção de objetos.

Como os VLMs funcionam?

VLMs combinam um extrator de características de imagem (ex.: ViT ou CLIP) com um decodificador de texto (ex.: LLaMA ou Qwen). Essa integração permite compreensão multimodal contínua.

Por que escolher VLMs de código aberto como Qwen e Llama?

Modelos de código aberto permitem controle total, personalização e implantação econômica. Eles podem ser acessados por meio de APIs como Novita AI, oferecendo flexibilidade e facilidade de integração.

Novita AI é uma plataforma de nuvem de IA que oferece aos desenvolvedores uma maneira fácil de implantar modelos de IA usando nossa API simples, além de fornecer GPU em nuvem acessível e confiável para construir e escalar.

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