# Qwen3-VL 8B se puso a prueba con 137 documentos desordenados en una laptop

> Un usuario de Reddit comparó un modelo de visión pequeño, ejecutado localmente, con tres modelos alojados en la nube en recibos, formularios, facturas y contratos. En la prueba del usuario, Qwen obtuvo buenos resultados con formularios fiscales, pero tuvo dificultades con los formatos de fecha de India y los contratos largos.

Oossa · 2026-09-28 · https://oossa.com/es/qwen3-vl-8b-tested-on-137-messy-documents-using-a-laptop

Un usuario de Reddit probó Qwen3-VL 8B Instruct en una laptop M5 y lo comparó con Claude Opus 5.5, Sonnet 5 y GPT-5.6 Terra, usando 137 documentos. Según el usuario, Qwen procesó correctamente todos los datos en el 59% de los documentos, frente al 89% de Opus y el 57% de GPT-5.6 Terra. Qwen acertó por completo en 21 de 32 formularios del IRS, mientras que GPT-5.6 Terra lo hizo en siete. Sin embargo, en 10 extractos bancarios sintéticos de India, Qwen interpretó las fechas en formato día-mes-año como si fueran mes-día-año, aunque leyó correctamente los importes y los saldos.

## Los hechos

- La prueba abarcó 137 recibos, facturas, formularios del IRS, extractos bancarios y contratos.
- Según la publicación, Qwen se ejecutó en una laptop M5 con 24 GB de memoria y tardó unos 30 segundos por documento.

## Por qué importa

Los resultados indican que un modelo pequeño ejecutado en una laptop puede resolver bien algunas tareas con documentos, pero su rendimiento puede variar mucho según el formato y el tipo de documento.

## Fuentes y referencias

1. [Qwen3-VL 8B on a laptop vs Opus 5.5 / Sonnet 5 / GPT-5.6 on 137 messy documents: beat GPT-5.6 on tax forms, lost badly on Indian date formats[R]](https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1wsbqni/qwen3vl_8b_on_a_laptop_vs_opus_55_sonnet_5_gpt56/) – Reddit r/MachineLearning, 2026-09-28

Última actualización: 2026-09-28