Quién puede hacerlo: Miembros del equipo
Qué planes: Free, Starter, Business, Enterprise
Qué plataformas: Navegador, Escritorio, Móvil
Cuando realizas acciones de IA con Miro flujos y compañeros de IA, Selecciona tu propio modelo (Beta) te permite especificar el modelo de lenguaje a gran escala (LLM) más apropiado para la tarea.
Por ejemplo, para la generación de imágenes puedes decidir si usar Stable Diffusion 3.5 Large o Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana).
Tu elección puede depender de la complejidad o especificidad de tu tarea.
💡 Los flujos de Miro y los compañeros de IA incluyen un LLM predeterminado para cada tarea. Si no estás seguro de qué modelo seleccionar, usar el modelo predeterminado es un buen punto de partida. El modelo predeterminado aparece con la etiqueta Recomendado.
El selector de modelos está disponible únicamente en los flujos de Miro y en los compañeros de IA para lo siguiente:
- Documentos y formatos de imagen en compañeros de IA y en los flujos de Miro
- Lógica principal de los compañeros de IA
- Bloque de instrucciones en los flujos de Miro
Este artículo explica cómo seleccionar tu propio modelo para los flujos de Miro y los compañeros de IA, y ofrece información para ayudarte a elegir un LLM para tareas comunes.
Seleccionar tu propio modelo
Flujos
Los Docs, las imágenes y los bloques de instrucciones en un flujo tienen cada uno un cuadro de instrucción donde puedes seleccionar tu propio modelo.
Sigue estos pasos:
- Añade un Doc, una imagen o un bloque de instrucciones al lienzo.
- Para acceder a la lista de modelos disponibles, en la esquina superior derecha del cuadro de instrucción, haz clic en el nombre del modelo predeterminado. Por ejemplo,
AWS | Claude 3.5. - Selecciona un modelo.
Para obtener más información sobre cómo crear flujos y la experiencia de Flows, consulta Flujos.
Compañeros de IA
Al crear o editar compañeros de IA, verás la sección Modelo (avanzado) y podrás seleccionar qué modelo quieres usar para el procesamiento de los compañeros de IA, la generación de imágenes y la generación de Docs.
Para obtener más información sobre los compañeros de IA, consulta la documentación de los compañeros de IA.
Cómo difieren los modelos
Un modelo de lenguaje grande (LLM) suele pertenecer a una familia de modelos que incluye modelos muy capaces pero que requieren muchos recursos, modelos óptimos y los modelos más rápidos pero menos capaces.
Por ejemplo, la familia GPT-5 incluye GPT-5, GPT-5-mini y GPT-5-nano.
Los modelos más rápidos pero menos capaces son ideales para reducir la latencia.
Modelos con y sin razonamiento
Una diferencia clave entre los LLM es si son modelos con razonamiento o sin razonamiento.
Razonamiento significa que el modelo tarda más en ofrecer una respuesta de mayor calidad.
✏️ El razonamiento no siempre significa el resultado más preciso. Si necesitas muchas iteraciones de salida, un alto nivel de razonamiento puede no ser lo más eficiente.
Para tareas complejas, como crear documentos dirigidos a clientes, priorizar o realizar tareas que requieren procesar un gran volumen de información, un modelo con razonamiento es la mejor opción.
Para tareas simples, como revisar la gramática, traducir o reformatear texto, un modelo sin razonamiento es la opción más eficiente.
La tabla siguiente muestra algunos modelos con y sin razonamiento.
| Capacidad de razonamiento | Modelos |
|---|---|
| Razonamiento | GPT-5, GPT-5-mini, GPT-5-nano, Claude Sonnet 4, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5, Gemini 2.5 Flash, o3, o4-mini |
| Sin razonamiento | GPT 4o, GPT-4o-mini, GPT-4.1, GPT-4.1-mini, Claude Sonnet 3.7, Claude Sonnet 3.5, Gemini 2.5 Flash Lite |
Estilo
Cada LLM tiene un "estilo" único. Al experimentar con distintos modelos, puedes notar que un estilo de salida en particular se ajusta a tus necesidades, ya sea por la imagen de marca, el tono o la preferencia.
💡 Los modelos más antiguos tienen un estilo más distintivo, especialmente para resultados creativos y fuera de lo común.
Seleccionar tu modelo de IA según la tarea
| Tarea | Modelos | Descripción |
|---|---|---|
| Lluvia de ideas | GPT-4o, o3, o4-mini, Sonnet 3.7 | Ideal para el pensamiento divergente, ráfagas de ideas para funciones, un tono lúdico y un "toque creativo". Úsalo para generar texto, por ejemplo títulos alternativos y variantes de microtexto. |
| Priorización y puntuación | GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 | Los mejores modelos con razonamiento para una puntuación consistente y justificaciones claras. Por ejemplo: RICE/MoSCoW en el backlog, análisis de compensaciones y niveles del roadmap. |
| Síntesis e investigación | GPT-5, GPT-5-mini, Claude Sonnet 4.5, GPT-4.1, Claude Sonnet 3.7, Gemini 2.5 Flash | Usa para tareas de complejidad media a alta. Por ejemplo, generar personas a partir de notas y extraer conclusiones de datos y bases de conocimiento. |
| Esquema y transformación | GPT-5-mini, GPT-5-nano, GPT-4.1, Sonnet 3.7, Gemini 2.5 Flash, Gemini 2.5 Flash Lite | El cambio de formato generalmente no requiere razonamiento complejo, por lo que las versiones optimizadas ofrecerán resultados más rápidos; pero usa familias de modelos más recientes para garantizar la consistencia al trabajar con contextos extensos. notas → documentos, documento → datable, especificación → diagrama) |
| Ediciones rápidas de texto | GPT-4o-mini, Gemini 2.5 Flash Lite, GPT-5-nano, Claude 3.7 | Opciones más rápidas. Ideales para ediciones de texto simples, como corrección gramatical, traducción y reescrituras para mayor claridad. |
Seleccionar modelos para la generación de imágenes
Todos los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) que admite Miro pueden procesar texto e imágenes. Sin embargo, la mayoría no puede generar imágenes.
Para la generación de imágenes, Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana) es excepcionalmente hábil para convertir tus instrucciones generales en una imagen.
La mayoría de los LLM esperan una descripción de la imagen, no instrucciones específicas. Por ejemplo, "una pintura de un perro con un sombrero divertido" como descripción, frente a "crea una imagen divertida de un perro" como instrucción. Nano Banana puede generar imágenes a partir de instrucciones específicas.
✏️ Usa Nano Banana para ediciones específicas en una imagen existente. Otros modelos pueden usar una imagen existente como referencia de estilo.
En términos de velocidad o calidad de salida, hay poca diferencia entre los LLM. Como en cada caso de uso, puedes experimentar con distintos modelos para encontrar el que mejor se adapte a tus preferencias.