Melhores modelos de IA de visão e multimodais de 2026

Das 7 opções de modelos de IA de visão e multimodais que analisamos, as melhores no momento são SAM 3 (Segment Anything Model 3), Nemotron 3.5 Super VL e MiniCPM-V 4.7 (35B-A3B and 1B). Cada uma aparece pela nossa nota, com preço, nosso veredito e para quem é indicada.

Por Andrew Miller · Atualizado em 2 de nov. de 2026 · Como avaliamos

Como montamos o ranking: pela nossa nota (máximo 5), com base em análises feitas a partir dos preços, da documentação e das políticas de cada produto, além de benchmarks independentes quando existem, cada uma verificada na data indicada na análise. Não recebemos comissão de afiliados.

1
SAM 3 (Segment Anything Model 3)
O SAM 3 transforma "contorne todas as empilhadeiras deste vídeo" em um único prompt, com mais que o dobro da precisão dos detectores de vocabulário aberto anteriores, embora ainda bem abaixo de um rotulador humano.
Ideal para: Equipes de visão computacional que precisam de máscaras ou caixas para objetos nomeados em imagens e vídeos sem treinar um detector para cada classe.
Preço: Gratuito sob a SAM License após cadastro com acesso controlado no Hugging Face; uso comercial permitido com restrições militares, de ITAR e de engenharia reversa. O uso hospedado pela Roboflow é cobrado nos planos da Roboflow.
Leia nossa análise de SAM 3 (Segment Anything Model 3)
4.4/5
2
Nemotron 3.5 Super VL
O modelo aberto a ser batido nos 120B em testes independentes, desde que o trabalho seja com documentos e pesquisa, e não com código.
Ideal para: Equipes que rodam agentes de documentos e pesquisa e querem o modelo aberto de porte médio mais forte, especialmente em hardware NVIDIA.
Preço: Pesos gratuitos sob OpenMDW-1.1. Hospedado: OpenRouter a partir de $0,15 de entrada / $0,50 de saída por 1M de tokens, mais uma variante gratuita; NVIDIA NIM e outros provedores com preços à parte.
Leia nossa análise de Nemotron 3.5 Super VL
4.1/5
3
MiniCPM-V 4.7 (35B-A3B and 1B)
Pelos números da própria OpenBMB, este é o modelo aberto a ser batido na leitura de documentos e gráficos no tamanho de 35B, e o 1B é o raro modelo de visão do tamanho de um celular que vale a pena colocar em produção.
Ideal para: Equipes que extraem texto e tabelas de documentos digitalizados e gráficos no próprio hardware, e desenvolvedores mobile que precisam de um modelo de visão abaixo de 2 GB.
Preço: Pesos gratuitos sob Apache 2.0 para os dois tamanhos. Não há preço hospedado próprio publicado; você paga pelo seu próprio hardware.
Leia nossa análise de MiniCPM-V 4.7 (35B-A3B and 1B)
4.0/5
4
Mage-VL-Cowork
O Mage-VL-Cowork leva um modelo de 4B a poucos pontos dos melhores agentes de desktop abertos ao deixá-lo recorrer a um terminal, mas a Microsoft o rotula como só para pesquisa e ele só foi testado em Linux.
Ideal para: Pesquisadores e equipes de plataformas de agentes que estudam pequenos agentes de uso de computador em Linux e podem rodá-los em sandboxes descartáveis.
Preço: Gratuito sob Apache 2.0, embora o repositório da Microsoft diga que os modelos Mage são para pesquisa e não se destinam à implantação em produtos ou serviços. Sem API hospedada.
Leia nossa análise de Mage-VL-Cowork
3.9/5
5
ZDTaichu5.0-9B
Um especialista vestido de generalista: pelos números dos próprios criadores, ele lê ambientes e cenas de robótica muito melhor que o Qwen3.5-9B, e lê texto um pouco pior.
Ideal para: Pesquisadores de robótica e IA incorporada que precisam de um modelo aberto pequeno que raciocine sobre pontos de vista, layouts e affordances, e que aceitam uma stack de serviço com fork.
Preço: Pesos grátis sob a NVIDIA Open Model License, com as partes do Qwen3.5 sob Apache 2.0. Nenhuma API hospedada nem preço por token publicados; você paga pela própria GPU.
Leia nossa análise de ZDTaichu5.0-9B
3.8/5
6
SenseNova-Loop-9B-Preview
O SenseNova-Loop-9B-Preview apresenta pontuações de agente bem acima do seu tamanho, mas é uma prévia sem relatório técnico, com um download de 38 GB e suporte de serving ainda em branches não mesclados.
Ideal para: Equipes de pesquisa que estudam arquiteturas em loop e com pesos compartilhados, ou que avaliam modelos abertos pequenos para trabalho de agentes de escritório, e toleram ferramentas em estágio de prévia.
Preço: Gratuito sob Apache 2.0. Nenhuma API hospedada listada para este modelo.
Leia nossa análise de SenseNova-Loop-9B-Preview
3.5/5
7
Phi-4-multimodal
Ainda é o único modelo Phi que ouve fala, mas, com 20 meses de idade, foi superado por modelos multimodais pequenos mais novos.
Ideal para: Desenvolvedores que querem um modelo pequeno sob licença MIT para entrada de fala e imagem no dispositivo.
Preço: Pesos gratuitos sob MIT. Azure AI Foundry: US$ 0,08 de entrada / US$ 0,32 de saída por 1M de tokens de texto ou imagem; entrada de áudio a US$ 4 por 1M.
Leia nossa análise de Phi-4-multimodal
3.3/5