Compare modelos de IA multimodal en razonamiento visual
Realizamos un benchmark de 15 modelos de IA multimodal líderes en razonamiento visual utilizando 200 preguntas basadas en imágenes. La evaluación consistió en dos categorías: 100 preguntas de comprensión de gráficos que prueban la interpretación de visualizaciones de datos, y 100 preguntas de lógica visual que evalúan el reconocimiento de patrones y el razonamiento espacial. Cada pregunta se ejecutó 5 veces para garantizar resultados consistentes y confiables.
Benchmark de razonamiento visual
Consulte nuestra metodología de benchmark para conocer nuestros procedimientos de prueba.
gemini-3.1-pro-preview y gemini-3-pro-preview lideran el ranking. Son seguidos por gpt-5.2, kimi-k2.5 y gpt-5.2-pro que lideran el siguiente grupo de modelos. Si bien la mayoría de los modelos funcionan bien en tareas basadas en datos, persiste una brecha para llama-4-maverick al conectar entradas visuales con pasos lógicos.
Lógica visual
La lógica visual requiere reconocimiento de patrones y razonamiento espacial. gemini-3.1-pro-preview lidera la prueba de lógica visual, mostrando el rendimiento más alto en tareas de razonamiento abstracto. Muchos modelos muestran una disminución en el rendimiento en comparación con los resultados en el análisis de gráficos. llama-4-maverick muestra una limitación en estas tareas.
Comprensión de gráficos
Los modelos demuestran mayor competencia en la interpretación de gráficos que en la lógica visual. gemini-3.1-pro-preview tiene la puntuación más alta en las pruebas de comprensión de gráficos, seguido de cerca por gemini-3-pro-preview y gemini-2.5-pro, mostrando una fuerte capacidad para decodificar datos estructurados y visualizaciones. claude-opus-4.6 y claude-sonnet-4.6 muestran resultados más altos al interpretar gráficos en comparación con sus puntuaciones de lógica. Las tareas visuales basadas en datos son más accesibles para los modelos multimodales actuales que el reconocimiento de patrones.
Fiabilidad estadística del rendimiento en razonamiento visual (IC del 95%)
Calculamos los Intervalos de Confianza (IC) del 95% a través de 10.000 remuestreos bootstrap para definir el margen de error de cada modelo, mostrando el rango dentro del cual es probable que caiga su verdadero rendimiento.
Preguntas del benchmark sobre dónde los LLM sobresalen y luchan más
Pregunta de gráfico con la tasa de éxito más baja de LLM
Figura 1: Gráfico de barras que muestra los volúmenes de ventas de Star a lo largo de 12 meses con cuatro barras agrupadas por mes (datos de 1998-2000). Cada mes muestra barras sólidas, blancas y rayadas en un agrupamiento cercano.
Nota: Todos los gráficos fueron obtenidos de Hitbullseye.1
Pregunta: Si las ventas de tres años consecutivos están aumentando constantemente o disminuyendo constantemente, entonces se llama una tendencia estable. ¿Qué meses muestran una tendencia de aumento constante a lo largo de tres años consecutivos?
Por ejemplo, en junio de 1999, el valor real fue menor que en 1998, mostrando una disminución, pero el modelo lo interpretó incorrectamente como un aumento constante. La mayoría de los modelos cometen el mismo error en esta pregunta.
Cuando hay 4 barras agrupadas por mes, los modelos tuvieron dificultades con la asignación de barra-a-año y la percepción de altura relativa. No pudieron distinguir con precisión qué barra rayada/sólida/blanca pertenecía a qué año, lo que llevó a leer las barras en el orden incorrecto o a confundir sus alturas.
Esto reveló una limitación fundamental en el razonamiento visual-espacial: los modelos actuales carecían de la percepción precisa en píxeles necesaria para medir y secuenciar correctamente las barras densamente agrupadas, lo que llevó a una identificación sistemática errónea de las tendencias.
Pregunta de gráfico con la tasa de éxito más alta de LLM
Figura 2: Gráfico de barras que muestra los porcentajes de participación electoral en las elecciones generales de la India de 1952 a 1998. Una barra por año electoral con un espaciado claro entre barras.
Pregunta: ¿En qué años fueron respectivamente la participación electoral más alta y más baja de la historia (en porcentaje)?
Todos los modelos respondieron correctamente esta pregunta. Este éxito muestra que los modelos sobresalen en la identificación simple de mínimos y máximos, encontrando las barras más altas y más bajas.
A diferencia de los grupos agrupados de 4 barras, que son confusos, este gráfico tiene una sola barra por año con un espaciado claro, lo que hace que la comparación visual directa sea sencilla. Los modelos funcionan bien en tareas puramente observacionales que no requieren una compleja asignación de barra a categoría.
Pregunta de lógica visual con la tasa de éxito más alta de LLM
Figura 3: Dos cuadrículas alineadas de 3×3 que muestran coincidencia de patrones algebraicos. La cuadrícula superior contiene variables y sus operaciones (multiplicación, división, exponentes). La cuadrícula inferior muestra valores numéricos, con algunas celdas llenas (6, 36, 3/4) y dos incógnitas (A, B). La pregunta pide encontrar B-A.
El éxito provino del claro patrón matemático visible en la estructura de la tabla (relaciones algebraicas como a×b, c×d). La disposición simple de la cuadrícula, sin complejidad visual, permitió a los modelos centrarse únicamente en la inferencia numérica y la deducción lógica.
Los modelos sobresalen cuando los problemas involucran patrones matemáticos explícitos que pueden resolverse mediante un razonamiento paso a paso, demostrando su fortaleza en la lógica simbólica y el reconocimiento de patrones cuando las distracciones visuales son mínimas.
Pregunta de lógica visual con la tasa de éxito más baja de LLM
Figura 4: Rompecabezas de reconocimiento de patrones con círculos que contienen diferentes patrones de líneas internas y formas geométricas. Dos secuencias de ejemplo con flechas mostradas en la parte superior, seguidas de una pregunta que pide completar la tercera secuencia de cinco opciones de respuesta múltiple.
La dificultad surge de requerir reconocimiento de patrones visuales abstractos, identificando reglas de transformación geométrica a través de múltiples ejemplos.
Esto requiere un razonamiento espacial puro para entender cómo las formas giran, se transforman y se relacionan entre sí. Los modelos luchan con la inferencia de reglas a partir de secuencias visuales cuando no hay orientación numérica o textual explícita disponible, solo patrones espaciales.
¿Qué es el razonamiento visual?
El razonamiento visual es la capacidad de un modelo para interpretar imágenes, conectar elementos visuales y responder preguntas que requieren comprender tanto la información visual como la textual. Esta capacidad va más allá del simple reconocimiento de objetos hacia tareas como analizar visualizaciones de datos, identificar patrones espaciales y comprender las relaciones entre elementos visuales.
Nuestro benchmark evaluó esto a través de dos categorías distintas para probar diferentes aspectos cognitivos: comprensión de gráficos, donde los modelos interpretaron gráficos de barras, gráficos de líneas y diagramas de dispersión para evaluar su capacidad de extraer información estructurada de visualizaciones de datos; y lógica visual, donde abordaron rompecabezas de reconocimiento de patrones y problemas de razonamiento espacial para medir el razonamiento abstracto sin orientación numérica explícita. Esta división refleja la distinción fundamental en cómo los modelos procesan datos explícitos versus patrones implícitos.
Los modelos logran el razonamiento visual a través de diferentes enfoques arquitectónicos. Por ejemplo, el framework Cola coordina múltiples modelos de visión-idioma donde cada uno proporciona descripciones y respuestas plausibles, luego un LLM central evalúa estas opciones y selecciona la respuesta más precisa.
Figura 5: Gráfico que muestra cómo Cola aprovecha un modelo de lenguaje coordinativo para el razonamiento visual.2
Otro ejemplo es el framework CVR-LLM, que mejora el razonamiento convirtiendo imágenes en descripciones conscientes del contexto utilizando el método CaID y seleccionando ejemplos relevantes con el procedimiento CVR-ICL. Este framework trata la información de la imagen como representaciones basadas en texto, permitiendo que el LLM analice las asociaciones de manera más efectiva a través de varios tipos de tareas multimodales.3
Cómo funciona el razonamiento visual en los LLM
Los LLMs no perciben las imágenes directamente. Confían en codificadores de visión que convierten las imágenes en representaciones estructuradas adaptadas para los modelos de lenguaje. El codificador identifica objetos, texturas, relaciones espaciales y patrones visuales. El LLM luego combina esta representación con la consulta de texto para construir una cadena de razonamiento.
Coordinación o refinamiento
Existen dos mecanismos principales para escenarios visuales complejos: coordinación, donde un LLM integra salidas de múltiples modelos de visión para verificar las interpretaciones; y refinamiento, donde el LLM mejora iterativamente las descripciones de imágenes a través de bucles de retroalimentación que identifican información faltante. Ambos abordan limitaciones donde los modelos individuales no logran analizar escenarios complejos.
Aprendizaje en contexto para el razonamiento multimodal
Algunos frameworks recuperan ejemplos similares de los datos de entrenamiento, proporcionando al modelo plantillas para interpretar entradas visuales. Estas demostraciones ayudan al modelo a aplicar patrones de razonamiento aprendidos a nuevos problemas.
Producción de la explicación final
El LLM produce una respuesta respaldada por un proceso de razonamiento, explicando cómo interpretó la imagen, en qué elementos visuales se basó y las conexiones lógicas que hizo.
Razonamiento de Cadena de Pensamiento en tareas visuales
El razonamiento de Cadena de Pensamiento (CoT) ha surgido como un enfoque importante en el razonamiento visual. En lugar de analizar una imagen de una sola vez, los modelos ahora descomponen los problemas visuales en pasos más pequeños y secuenciales, similar a cómo los humanos resuelven problemas complejos pensando en ellos paso a paso.
El CoT visual permite a los modelos ajustar dinámicamente el enfoque a través de diferentes regiones espaciales de una imagen, abordando una limitación clave donde los modelos anteriormente dependían de un procesamiento de imágenes de granularidad fija. Por ejemplo, al analizar un gráfico complejo, el modelo podría primero identificar los ejes, luego examinar puntos de datos individuales y finalmente comparar tendencias, en lugar de intentar entender todo simultáneamente.
Este enfoque integra el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje por imitación para alinear los modelos más estrechamente con los patrones de razonamiento humano. Esto representa un cambio fundamental del reconocimiento pasivo de patrones a la resolución activa de problemas visuales, donde los modelos exploran activamente y razonan sobre lo que ven. 4
Añadir como fuente preferidaAplicaciones empresariales del razonamiento visual en LLMs
Los LLMs con capacidades visuales pueden apoyar múltiples escenarios empresariales. Estas aplicaciones dependen de la capacidad del modelo para analizar imágenes, vincularlas con datos de texto y producir conocimientos confiables.
Análisis de documentos y contenido
Las empresas manejan diagramas, dibujos de ingeniería, figuras de revistas científicas y varias formas de datos visuales. Un modelo de razonamiento visual puede:
- Detectar elementos faltantes o incorrectos.
- Identificar objetos o signos en la parte inferior o esquinas de los diagramas.
- Conectar segmentos de texto e imagen para verificaciones de calidad.
- Extraer información estructurada para su posterior implementación o informes.
Por ejemplo, Intuit integró los modelos Doc AI y Gemini de Google Cloud para rellenar automáticamente las declaraciones de impuestos en formularios fiscales comunes de EE. UU., mejorando tanto la velocidad como la precisión en el procesamiento de documentos.5
Inspección de calidad y operaciones
En manufactura y logística, los modelos pueden inspeccionar productos o paquetes. El razonamiento visual ayuda a detectar defectos, desalineaciones o patrones inusuales. El modelo puede comparar imágenes contra una referencia y generar una explicación de lo que cambió o qué falta.
Intel, por ejemplo, utiliza sistemas de inspección visual de IA que ahorran 2 millones de dólares anuales, con los fabricantes logrando típicamente un ROI dentro de los 6-12 meses a través de la reducción de desperdicios y menos devoluciones de clientes. 6
Retail y eCommerce
Los modelos analizan imágenes de productos, identifican atributos clave y los comparan con los datos del catálogo. Las capacidades de búsqueda visual permiten a los clientes subir imágenes para encontrar productos similares utilizando visión por computadora, mientras que los motores de recomendación de tamaños impulsados por IA han reducido las tasas de devolución en un 20-30%. Estos sistemas también detectan inconsistencias entre las descripciones de los productos y las imágenes.7
Seguridad y monitoreo
El razonamiento visual apoya las tareas de inspección de video e imágenes analizando secuencias de cuadros y detectando patrones inusuales. Cambridge Industries implementó un sistema de seguridad impulsado por IA para sitios de construcción que redujo los costos de reparación de emergencia en casi un 50%. 8
Marketing y experiencia de usuario
El razonamiento visual ayuda a los equipos a entender cómo interactúan los usuarios con el contenido digital. Un modelo puede evaluar capturas de pantalla o creativos y proporcionar conocimientos sobre la disposición, la colocación de objetos y los problemas potenciales. Esto es especialmente relevante al evaluar diferentes categorías de activos visuales.
Por ejemplo, Comeen utiliza la IA Gemini para generar subtítulos multilingües para videos de trabajo en 40 idiomas con un solo clic, eliminando el proceso de varios días y múltiples proveedores que anteriormente hacía que el contenido quedara obsoleto antes de la publicación. 9
Panorama comparativo: actores principales y sus enfoques
Chance AI
Chance AI está entre las primeras herramientas comerciales construidas alrededor de la comprensión centrada en la visión. Su sistema de razonamiento visual analiza imágenes a través de lentes culturales, históricos, funcionales y estéticos. En lugar de asignar etiquetas simples, ofrece conocimientos estructurados que explican por qué importa un objeto, figura o escena, como el estilo, el simbolismo y el contexto histórico de la obra de arte, junto con su sujeto.
El diseño prioriza la experiencia del usuario permitiendo una exploración impulsada por el significado a través de imágenes sin consultas escritas. Esto va más allá de la tradicional visión por computadora hacia la interpretación, la narración y la explicación similar a la humana, haciéndolo especialmente relevante para industrias creativas, educación y turismo, donde el contexto agrega valor más allá del reconocimiento.10
Meta AI
El framework UniBench de Meta introdujo un enfoque unificado para evaluar el razonamiento visual combinando más de cincuenta benchmarks para comprensión espacial, razonamiento composicional y conteo. Probando casi sesenta modelos de visión-idioma, Meta encontró que escalar datos y tamaño del modelo mejora la percepción pero no el razonamiento, con incluso modelos avanzados fallando en tareas simples como el reconocimiento de dígitos y el conteo de objetos.
Estos hallazgos cambiaron cómo se mide el progreso del razonamiento visual, destacando la necesidad de datos de mayor calidad, objetivos dirigidos y aprendizaje estructurado en lugar de depender únicamente de modelos más grandes. Para las empresas, UniBench ofrece una forma transparente de comparar el rendimiento de razonamiento a través de tareas multimodales antes del despliegue.11
Figura 6: El gráfico muestra el rendimiento mediano de 59 VLMs en 53 benchmarks, revelando que, a pesar del progreso, muchos modelos aún funcionan cerca del nivel de azar, particularmente en tareas como Winoground, iNaturalist, DSPR y otros (azul: mediana zero-shot; gris: nivel de azar).12
OpenAI
OpenAI avanzó el razonamiento visual con los modelos o3 y o4-mini, que pueden pensar con imágenes integrando la manipulación de imágenes en su razonamiento. Durante el análisis, hacen zoom, recortan o giran imágenes para centrarse en detalles relevantes, imitando cómo los humanos ajustan la atención visual al interpretar diagramas o dibujos.
Probados en benchmarks multimodales como interpretación de gráficos, resolución de problemas visuales y razonamiento matemático, los modelos mostraron ganancias claras en precisión y comprensión contextual. Sin embargo, los resultados también expusieron limitaciones, incluido un razonamiento inconsistente y errores perceptuales ocasionales, subrayando el desafío continuo de la fiabilidad en los sistemas de razonamiento visual.
Figura 7: El gráfico muestra los resultados de todos los modelos evaluados bajo configuraciones de alto 'esfuerzo de razonamiento'.13
Esfuerzos académicos y de investigación abierta
VisuLogic: Un benchmark para evaluar el razonamiento visual en Modelos de Lenguaje Grande Multimodales
Este artículo presenta VisuLogic, un benchmark para evaluar el rendimiento de modelos multimodales en tareas de razonamiento visual. Combina más de cincuenta conjuntos de datos que cubren varios tipos de razonamiento, incluidas relaciones espaciales, lógica composicional y conteo de objetos.
Los autores analizan docenas de modelos existentes y descubren que aumentar el tamaño o la escala de datos mejora el reconocimiento de imágenes pero no el razonamiento. Los modelos a menudo detectan patrones sin comprender las relaciones entre objetos. El artículo enfatiza que el entrenamiento específico para razonamiento, una mejor calidad de datos y una evaluación detallada son esenciales para un progreso significativo.
VisuLogic ofrece un framework unificado que ayuda a investigadores y empresas a analizar capacidades de razonamiento en lugar de depender únicamente de métricas de percepción, convirtiéndolo en un recurso valioso para evaluar sistemas de razonamiento multimodal.14
Explique antes de responder: Una encuesta sobre razonamiento visual composicional
Esta encuesta revisa los enfoques actuales para el razonamiento visual composicional, centrándose en cómo los modelos combinan pistas visuales y textuales para llegar a una respuesta correcta. Identifica debilidades en los métodos existentes que dependen del reconocimiento en lugar del razonamiento estructurado.
Los autores proponen entrenar modelos para explicar antes de responder, asegurando que cada proceso de razonamiento sea transparente e interpretable. Discuten técnicas para alinear representaciones visuales y lingüísticas para que los modelos puedan comprender mejor diagramas, figuras y asociaciones de objetos.
El artículo concluye que el razonamiento alineado y explicable mejora la fiabilidad y la interpretabilidad en tareas multimodales. Destaca que el futuro de la investigación en razonamiento visual depende de integrar el aprendizaje basado en explicaciones en el diseño del modelo.15
Desafíos en las capacidades de razonamiento visual de los LLM
El progreso en el razonamiento visual también trae desafíos técnicos y éticos que deben considerarse.
La fiabilidad sigue siendo una preocupación clave. Como se vio en nuestro benchmark, los modelos luchan con visualizaciones densamente agrupadas, fallando en la asignación de barra-a-año y la percepción de altura relativa en gráficos complejos, lo que lleva a errores sistemáticos en la identificación de tendencias. Incluso los modelos avanzados fallan en tareas simples como el reconocimiento de dígitos y el conteo de objetos, y escalar datos mejora la percepción pero no el razonamiento.
Los problemas de sesgo e interpretación son generalizados. Los modelos de razonamiento visual aprenden y reflejan los sesgos presentes en sus datos de entrenamiento al interpretar imágenes. Los modelos reflejan suposiciones culturales y estereotipos de los datos de entrenamiento, incluidos sesgos de género, raciales, de edad y discapacidad. Por ejemplo, al predecir las profesiones de las personas en una imagen o interpretar escenarios, estos sesgos pueden distorsionar los resultados.
La explicabilidad es crítica para la confianza. Los modelos deben explicar su proceso de razonamiento de manera transparente, especialmente en aplicaciones de alto riesgo como la atención médica, la contratación y la justicia penal donde las salidas sesgadas causan daño.
Metodología del benchmark
Todos los modelos fueron evaluados a través de la OpenRouter API con parámetros estandarizados: temperatura establecida en 0.8 y el parámetro max tokens no se estableció para evitar limitar las capacidades de razonamiento. Se instruyó a los modelos para que respondieran con una sola letra (A-E) sin explicación, aunque algunos modelos aún proporcionaron un razonamiento detallado, que analizamos para extraer las respuestas finales. La evaluación se ejecutó en paralelo en todos los modelos simultáneamente. Cada pregunta se ejecutó 5 veces para garantizar resultados consistentes y confiables.
El benchmark consistió en 200 preguntas divididas en dos categorías: Comprensión de Gráficos (100 preguntas) que cubre gráficos de barras, gráficos de líneas, diagramas de dispersión y visualizaciones de datos complejas, y Lógica Visual (10 preguntas) que prueba el reconocimiento de patrones, el razonamiento espacial y la lógica visual matemática. Todas las preguntas se presentaron en formato de opción múltiple con cinco opciones (A-E), requiriendo que los modelos analizaran imágenes y seleccionaran la respuesta correcta.
Questions:
1. Comprensión de gráficos Evaluamos a los modelos en su capacidad para extraer, interpretar y analizar información de varias visualizaciones de datos:
- Gráficos de barras: Configuraciones horizontales y verticales, formatos apilados y agrupados
- Gráficos de líneas: Tendencias de series únicas y múltiples, datos de series temporales
- Diagramas de dispersión: Análisis de correlación, identificación de patrones con ejes etiquetados
- Gráficos circulares: Distribuciones porcentuales y razonamiento proporcional
- Visualizaciones complejas: Gráficos combinados, gráficos de doble eje y pantallas de múltiples paneles
2. Lógica visual Evaluamos el razonamiento abstracto y la inteligencia espacial a través de:
- Reconocimiento de patrones: Identificación de secuencias y completado de patrones visuales
- Razonamiento espacial: Visualización 3D, redes de cubos y transformaciones geométricas
- Lógica matemática: Patrones numéricos, razonamiento algebraico y combinatoria
- Pensamiento abstracto: Manipulación de símbolos, deducción lógica e inferencia de reglas
Formato de pregunta
- Formato de respuesta: Opción múltiple (A, B, C, D, E)
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@misc{ermut2026,
author = {Ermut, Sıla and Şipi, Nazlı},
title = {{Compare modelos de IA multimodal en razonamiento visual}},
year = {2026},
month = feb,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/visual-reasoning}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 20 de Febrero de 2026}
}Enlaces de referencia
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