Qué es exactamente
Un modelo multimodal es un sistema de IA que entiende y/o produce varios tipos de contenido (modalidades) en la misma conversación: texto, imágenes, audio, vídeo, código.
Ejemplo práctico: con un modelo multimodal puedes subirle una foto de un gráfico y preguntar “¿qué tendencia ves?”. El modelo procesa la imagen y responde en texto.
Modalidades habituales en 2026
- Texto (entrada y salida): la base.
- Imagen (entrada): el modelo “ve” la imagen y la describe, analiza o usa.
- Imagen (salida): el modelo genera imágenes (DALL-E, Imagen).
- Audio (entrada): el modelo transcribe y entiende voz.
- Audio (salida): voz sintética conversacional (Voice Mode de ChatGPT, Astra de Gemini).
- Vídeo (entrada): análisis de vídeo (Gemini, Claude beta).
- Vídeo (salida): generación de vídeo (Sora, Veo).
- Código (entrada y salida): los LLMs son nativos.
Modelos multimodales líderes en 2026
| Modelo | Texto | Imagen in | Imagen out | Audio | Vídeo in | Vídeo out |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4.5 / o3 | ✓ | ✓ | ✓ (DALL-E) | ✓ | beta | ✓ (Sora) |
| Claude Opus 4.7 | ✓ | ✓ | — | — | beta | — |
| Gemini 2.5 Pro | ✓ | ✓ | ✓ (Imagen 4) | ✓ | ✓ | ✓ (Veo) |
Por qué importa en empresa
Multimodal abre casos de uso que con texto solo no eran posibles:
- Análisis de capturas de pantalla para soporte técnico.
- Descripción automática de productos desde fotografía.
- Comprensión de gráficos y diagramas en informes.
- Transcripción y análisis de reuniones integrado en un solo flujo.
- Control de calidad visual automatizado.
A nivel de coste, las modalidades suelen facturarse independientemente: una imagen “cuesta” más tokens que un párrafo de texto. Cuando construyas un workflow multimodal, calcula el coste por operación completa.
