Key Takeaways
- Multimodal = texto + imagens (+ áudio). Processa imagens de forma nativa, sem pré-processamento de OCR.
- Melhores modelos (2026): Llama 3.2 Vision 11B, Qwen2-VL 7B, Gemma 3 Vision 9B.
- Casos de uso: OCR de documentos, análise de imagens, perguntas e respostas visuais, extração de tabelas.
- Velocidade: 2-5 segundos por imagem (modelo 11B). Mais lento que apenas texto, mas prático.
- A partir de abril de 2026, o multimodal está maduro para casos de uso específicos, mas ainda não para uso geral.
Modelos multimodais disponíveis (abril de 2026)
| Modelo | Suporte a imagem | VRAM | Velocidade por imagem | Melhor para |
|---|---|---|---|---|
| Llama 3.2 Vision 11B | Sim | 8 GB | — | Visão geral |
| Qwen2-VL 7B | Sim | 5 GB | — | Visão rápida |
| Gemma 3 Vision 9B | Sim | 6 GB | — | Equilibrado |
| Llama 3.2 Vision 90B | Sim | 55 GB | — | Alta qualidade |
Capacidades de visão
Os modelos multimodais podem:
- Descrição de imagens: Explica o que há em uma imagem.
- OCR (Reconhecimento óptico de caracteres): Extrai texto de imagens (cartão de visita, digitalização de documento).
- Perguntas e respostas visuais: Responde a perguntas sobre imagens ("Qual é a marca do carro?").
- Extração de tabelas: Converte tabelas de imagens em dados estruturados.
- Análise de gráficos: Interpreta visualizações de dados.
- Detecção de objetos: Identifica e localiza objetos em imagens.
Configuração e uso
Usando o Llama 3.2 Vision com o Ollama:
python
# Pull the model
ollama pull llama3.2-vision:11b
# Use it
from ollama import Client
client = Client()
with open("image.jpg", "rb") as f:
image_data = f.read()
response = client.generate(
model="llama3.2-vision:11b",
prompt="Describe this image",
images=[image_data] # Pass image data
)
print(response["response"])Casos de uso reais
- Processamento de documentos: Extrai texto de PDFs digitalizados sem serviço de OCR externo.
- Moderação de conteúdo: Sinaliza imagens inadequadas sem enviá-las para a nuvem.
- Acessibilidade: Descreve imagens para usuários com deficiência visual.
- Análise de produtos: Analisa imagens de produtos em e-commerce (categoria, estado, defeitos).
- Pesquisa: Analisa gráficos e diagramas científicos.
Desempenho e limitações
Precisão: Boa para OCR de documentos e descrição, mas não perfeita para análise detalhada ou objetos pequenos.
Velocidade: 2-5 segundos por imagem. Os modelos de nuvem (GPT-4 Vision) são 10-50× mais rápidos.
Tamanho da imagem: Suporta até ~1000×1000 pixels. Imagens maiores são reduzidas por amostragem.
Limitações: Não consegue igualar a precisão do GPT-4 Vision em cenas complexas. Compromisso: privacidade vs. qualidade.
Erros comuns
- Esperar a precisão do GPT-4 Vision. Os modelos locais são 20-30% menos precisos. Use-os para domínios específicos, não para visão geral.
- Não preparar as imagens. Recorte as imagens para a área de foco. Remova o ruído. Melhor entrada = melhor saída.
- Usar modelos 7B para visão complexa. Os modelos pequenos têm dificuldade com detalhes sutis. Use 11B+ para visão confiável.
Fontes
- Llama 3.2 Vision Model Card -- huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision
- Qwen2-VL -- github.com/QwenLM/Qwen2-VL