# Modelos multimodales

<table data-view="cards"><thead><tr><th>Descripción / Función</th><th>Nombre modelo</th><th data-type="content-ref">Model card</th><th>Comentario</th></tr></thead><tbody><tr><td>LLM especializado en imágenes y videos</td><td>Salamandra-VL-7B-2512</td><td><a href="https://huggingface.co/BSC-LT/Salamandra-VL-7B-2512">https://huggingface.co/BSC-LT/Salamandra-VL-7B-2512</a></td><td>Nueva versión de la familia de modelos de visión Salamandra y presenta importantes mejoras en su arquitectura y entrenamiento. Incorpora un codificador de imágenes <a href="https://huggingface.co/google/siglip2-giant-opt-patch16-384">SigLIP 2 Giant</a>, utiliza la base de <a href="https://huggingface.co/BSC-LT/salamandra-7b">Salamandra 7B</a> ajustada con datos de instrucciones recientes y un enfoque especial en lenguas europeas, y mejora su comprensión visual gracias a la integración de los conjuntos de datos <a href="https://huggingface.co/collections/allenai/pixmo">PixMo</a>, que refuerzan el anclaje visual preciso y las capacidades de conteo.</td></tr><tr><td>LLM especializado en imágenes y videos</td><td>salamandra-7b-vision</td><td><a href="https://huggingface.co/BSC-LT/salamandra-7b-vision">https://huggingface.co/BSC-LT/salamandra-7b-vision</a></td><td>Modelo salamandra-7b adaptado para el procesamiento de imágenes y videos.</td></tr><tr><td>Traducción de voz a texto</td><td>SalamandraTAV-7b</td><td><a href="https://huggingface.co/BSC-LT/salamandra-TAV-7b">https://huggingface.co/BSC-LT/salamandra-TAV-7b</a></td><td>Versión ajustada de <a href="https://huggingface.co/BSC-LT/salamandraTA-7b-instruct">salamandraTA-7b-instruct</a>, que utiliza <a href="https://huggingface.co/slprl/mhubert-base-25hz">mhubert-base-25hz</a> como codificador de voz. Ha sido entrenado con 12.000 horas de datos de reconocimiento de voz, 900 horas de datos de traducción de voz a texto y 113 millones de <em>tokens</em> de traducción de texto a texto para mantener el rendimiento del modelo original.</td></tr><tr><td>Modelo multimodal y muiltilingüe instruido</td><td>Latxa Qwen-3 VL 2B</td><td><a href="https://huggingface.co/HiTZ/Latxa-Qwen3-VL-2B-Instruct">https://huggingface.co/HiTZ/Latxa-Qwen3-VL-2B-Instruct</a></td><td><p>Modelo multimodal y multilingüe instruido, adaptado al euskera y construido sobre <a href="https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-VL-2B-Instruct">Qwen3-VL-2B-Instruct</a>.</p><p>EL modelo ha sido entrenado con un corpus en euskera de 4,3 millones de documentos, así como un corpus de tamaño equivalente en Catalán y Gallego.</p></td></tr><tr><td>Modelo multimodal y muiltilingüe instruido</td><td>Latxa Qwen-3 VL 4B</td><td><a href="https://huggingface.co/HiTZ/Latxa-Qwen3-VL-4B-Instruct">https://huggingface.co/HiTZ/Latxa-Qwen3-VL-4B-Instruct</a></td><td><p>Modelo multimodal y multilingüe instruido, adaptado al euskera y construido sobre <a href="https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct">Qwen3-VL-4B-Instruct</a>.</p><p>EL modelo ha sido entrenado con un corpus en euskera de 4,3 millones de documentos, así como un corpus de tamaño equivalente en Catalán y Gallego.</p></td></tr></tbody></table>
