Qwen3-VL-235B: el modelo multimodal de Alibaba que quiere competir con los gigantes

La inteligencia artificial avanza a una velocidad sin precedentes y los modelos multimodales —aquellos capaces de trabajar tanto con texto como con imágenes— se han convertido en la nueva frontera de la innovación. Uno de los desarrollos más recientes y ambiciosos es Qwen3-VL-235B, un modelo de código abierto impulsado por el ecosistema Qwen de Alibaba.

¿Qué es Qwen3-VL-235B?

Qwen3-VL-235B es un modelo vision-language (VL) con una escala de 235.000 millones de parámetros, aunque utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE), lo que significa que no todos los parámetros se activan en cada operación. De hecho, en una inferencia típica solo se ponen en juego unos 22.000 millones, lo que lo hace más eficiente de lo que su tamaño sugiere.

Existen varias versiones, como la Instruct, orientada a seguir instrucciones, y la Thinking, enfocada en el razonamiento complejo y profundo. Ambas están diseñadas para manejar tareas multimodales avanzadas, desde la comprensión de imágenes hasta el análisis de grandes contextos de texto.

Ventajas del modelo

  • Multimodalidad real: trabaja con texto, imágenes y razonamiento espacial/temporal.
  • Eficiencia relativa: gracias al sistema MoE, puede competir en rendimiento con modelos cerrados de Google (Gemini) o OpenAI, pero optimizando recursos.
  • Open source: a diferencia de otros gigantes cerrados, Qwen3-VL-235B se libera bajo licencia abierta, lo que facilita su adopción en investigación y empresas.
  • Escalabilidad: los desarrolladores pueden cuantizar el modelo para adaptarlo a distintos entornos, aunque manejar el peso completo requiere infraestructura potente.

Limitaciones

Pese a sus virtudes, Qwen3-VL-235B sigue siendo un modelo muy pesado: los archivos de peso completos pueden superar los 400 GB, lo que hace inviable su uso en ordenadores domésticos sin un proceso de reducción. Además, aunque Alibaba afirma que supera a rivales en benchmarks visuales y de razonamiento, aún faltan estudios independientes que corroboren estos resultados de forma neutral.

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