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Janus-Pro-7B sí superó a DALL·E 3 en la puntuación de GenEval publicada por DeepSeek: 0,80 frente a 0,67. Pero ese dato no demuestra que sea un producto mejor en términos generales. Janus-Pro genera imágenes a 384 × 384 píxeles, tiene limitaciones reconocidas en rostros y OCR, y la comparación enfrenta a un modelo abierto de 2025 con DALL·E 3, un sistema que OpenAI ya ha retirado de su API.
Janus-Pro-7B sí superó a DALL·E 3 en la puntuación de GenEval publicada por DeepSeek: 0,80 frente a 0,67. Pero ese dato no demuestra que sea un producto mejor en términos generales. Janus-Pro genera imágenes a 384 × 384 píxeles, tiene limitaciones reconocidas en rostros y OCR, y la comparación enfrenta a un modelo abierto de 2025 con DALL·E 3, un sistema que OpenAI ya ha retirado de su API.
La noticia importante no es solamente la puntuación. Janus-Pro intenta reunir comprensión visual, conversación multimodal y generación de imágenes en un mismo modelo autorregresivo. Su propuesta resulta especialmente interesante para investigadores y desarrolladores que quieren descargar los pesos, inspeccionar el código y experimentar localmente, no necesariamente para quien busca sustituir con un clic a las herramientas comerciales de generación de imágenes.
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Qué lanzó DeepSeek y cuándo
DeepSeek presentó Janus-Pro el 27 de enero de 2025 como una evolución de Janus, su familia de modelos multimodales. El proyecto incluye código, documentación técnica, una demo basada en Gradio y pesos descargables en dos tamaños:
| Modelo | Parámetros | Capas | Dimensión de embedding | Contexto |
|---|---|---|---|---|
| Janus-Pro-1B | 1.000 millones | 24 | 2.048 | 4.096 tokens |
| Janus-Pro-7B | 7.000 millones | 30 | 4.096 | 4.096 tokens |
La versión 7B es la que obtuvo la puntuación más llamativa en la evaluación de generación de imágenes. La versión 1B, en cambio, está orientada a escenarios con una escala de modelo menor. El hecho de que existan ambas variantes permite elegir entre capacidad potencial y requisitos de despliegue, aunque la documentación consultada no fija una configuración universal de GPU, memoria o velocidad para ninguna de las dos.
Janus-Pro no es solo un generador de imágenes
Describir Janus-Pro como “otro generador de imágenes” simplifica demasiado su diseño. El proyecto trata de resolver varias tareas visuales con un único transformador autorregresivo: puede analizar imágenes, participar en conversaciones multimodales y producir imágenes a partir de instrucciones.
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La arquitectura combina un transformador común con dos rutas visuales separadas:
- Comprensión visual: utiliza un codificador SigLIP y un adaptador que convierte sus características para que puedan procesarse junto con el lenguaje.
- Generación visual: utiliza un tokenizador visual VQ. Este convierte una imagen en identificadores discretos que después pasan por un adaptador específico de generación.
La separación es deliberada. La representación que ayuda a reconocer y describir una imagen no tiene por qué ser la mejor para reconstruirla o crear una nueva. Janus-Pro mantiene un transformador compartido, pero evita obligar a una única representación visual a servir para tareas con necesidades distintas.
En términos prácticos, esto convierte al modelo en una propuesta de investigación multimodal: un sistema que intenta comprender y generar contenido visual dentro de una misma arquitectura, en lugar de conectar modelos independientes para cada función.
Qué cambió respecto al Janus original
El informe técnico de DeepSeek atribuye la mejora de Janus-Pro a tres cambios principales:
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- Un conjunto de datos de entrenamiento mucho mayor.
- Una ampliación de escala hasta 7.000 millones de parámetros.
Para mejorar la comprensión multimodal, DeepSeek afirma haber añadido aproximadamente 90 millones de muestras. El material incluye subtítulos de imágenes y datos relacionados con tablas, gráficos, documentos y otras tareas de interpretación visual.
Para la generación de imágenes, el informe describe alrededor de 72 millones de muestras sintéticas de carácter estético. Según los autores, la combinación de datos reales y sintéticos produjo resultados más estables y atractivos que el enfoque anterior. Esta última conclusión es una afirmación derivada de los experimentos del equipo de DeepSeek, no una validación independiente.
¿Janus-Pro realmente compite con DALL·E 3?
En un benchmark concreto, sí. En la tabla de resultados publicada por DeepSeek, Janus-Pro-7B alcanzó una puntuación global de 0,80 en GenEval. La misma tabla muestra:
| Sistema | Puntuación global en GenEval |
|---|---|
| Janus-Pro-7B | 0,80 |
| Stable Diffusion 3 Medium | 0,74 |
| DALL·E 3 | 0,67 |
GenEval evalúa principalmente hasta qué punto una imagen generada cumple los elementos y relaciones indicados en el prompt. Por eso el resultado respalda una afirmación concreta: Janus-Pro-7B obtuvo una mejor puntuación que DALL·E 3 en la configuración de GenEval reportada por los autores de Janus-Pro.
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1Repair Windows errors before they cause bigger problems2Scan for outdated or missing drivers - takes under a minute3Clear out junk files and repair common Windows errorsNo respalda, por sí solo, afirmaciones más amplias como “Janus-Pro es mejor que DALL·E 3 en todo” o “es el mejor generador de imágenes disponible”. Un benchmark de seguimiento de instrucciones no resume necesariamente:
- fotorealismo;
- detalle y resolución de salida;
- calidad de rostros, manos y texto integrado en imágenes;
- edición de imágenes;
- consistencia entre varias imágenes;
- seguridad y filtros de contenido;
- velocidad, coste y facilidad de uso;
- disponibilidad de una interfaz comercial estable.
También hay una diferencia temporal relevante. OpenAI presentó DALL·E 3 el 3 de octubre de 2023, destacando mejoras en la fidelidad con la que seguía los subtítulos y en la calidad visual frente a DALL·E 2. Sin embargo, la documentación actual de OpenAI clasifica DALL·E 3 como modelo depreciado e indica que fue retirado de la API, con recomendación de utilizar modelos de imagen más recientes. Por tanto, la comparación sigue siendo técnicamente interesante, pero ya no describe una competencia actual entre dos servicios comerciales equivalentes.
La limitación decisiva: 384 × 384 píxeles
El principal freno de Janus-Pro para usos artísticos y de producción es la resolución. El informe técnico indica que el modelo genera imágenes de 384 × 384 píxeles. Es una salida pequeña frente a lo que normalmente espera un usuario que quiere imprimir, publicar o continuar editando una imagen.
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Los propios autores reconocen dos consecuencias:
- La resolución reducida limita el detalle general de la imagen.
- Las pérdidas introducidas por el tokenizador visual pueden afectar especialmente a regiones pequeñas, como los rostros.
Esto cambia la interpretación de la puntuación de GenEval. Un modelo puede colocar correctamente los objetos pedidos en una composición y obtener una buena puntuación de alineación, pero seguir ofreciendo una imagen insuficiente para un flujo de trabajo profesional o para una ilustración con mucho detalle.
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La comprensión visual tampoco es universal
La resolución de entrada para comprensión visual también está limitada a 384 × 384 píxeles. Esa restricción puede perjudicar tareas que dependen de detalles pequeños, incluida parte del OCR.
En consecuencia, Janus-Pro no debería presentarse como una herramienta universal para leer documentos complejos, interpretar capturas de pantalla densas o reconocer con precisión texto diminuto. Puede ser una plataforma interesante para experimentar con comprensión multimodal, pero las tareas de visión de grano fino requieren pruebas específicas y no deben darse por resueltas a partir del lanzamiento.
Disponibilidad: código y pesos abiertos, pero con licencias distintas
Una de las ventajas más claras frente a un servicio cerrado es que DeepSeek publica el código y los pesos de Janus-Pro. El repositorio oficial incluye el código de inferencia, instrucciones de instalación, una demo con Gradio y enlaces a los modelos de Hugging Face.
Hay que distinguir dos elementos:
- El código se publica bajo licencia MIT.
- Los modelos están sujetos a la licencia específica de modelos de DeepSeek.
La publicación de pesos no elimina la necesidad de revisar las condiciones de uso. Antes de integrar Janus-Pro en un producto, servicio o flujo comercial conviene comprobar la licencia vigente del modelo, las obligaciones que impone y si existen restricciones aplicables al caso de uso concreto.
Cómo probar Janus-Pro
Hay dos rutas principales:
Usar la demo
La opción más sencilla es utilizar la demo enlazada desde el repositorio oficial. Es apropiada para hacerse una primera idea de la conversación multimodal y de la generación visual sin preparar un entorno local.
Ejecutarlo localmente
El repositorio proporciona instrucciones de instalación y ejemplos de inferencia para descargar y ejecutar los modelos. El procedimiento general consiste en:
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- Instalar la versión de Python y las dependencias indicadas en el README oficial.
- Descargar los pesos de Janus-Pro-1B o Janus-Pro-7B desde el enlace oficial correspondiente.
- Configurar el entorno de inferencia según el ejemplo del repositorio.
- Probar primero la generación y la comprensión con entradas sencillas.
- Comparar los resultados usando siempre la misma resolución, prompt y configuración.
No es responsable dar una cifra universal de memoria ni asegurar que una GPU concreta sea suficiente: los requisitos dependen del tamaño del modelo, la precisión, el modo de inferencia y la configuración utilizada. Tampoco debe interpretarse la existencia de pesos descargables como una garantía de velocidad o de facilidad de instalación.
Hay además un detalle importante para reproducir los resultados. El repositorio documenta una corrección previa relacionada con la configuración del tokenizador. Un error impedía que la guía sin clasificador funcionara correctamente y producía una calidad visual relativamente baja. Por eso conviene utilizar la configuración y el código actuales del repositorio, en lugar de copiar sin revisar ejemplos antiguos.
Qué significa para artistas y creadores de imágenes
Para un artista digital, Janus-Pro puede resultar más interesante como objeto de experimentación que como sustituto inmediato de una herramienta de producción. Sus puntos fuertes son:
- la posibilidad de estudiar un modelo multimodal con código y pesos publicados;
- la combinación de comprensión y generación dentro del mismo proyecto;
- el buen resultado reportado en seguimiento de instrucciones;
- la opción de adaptarlo o integrarlo en flujos de investigación bajo las licencias aplicables.
Sus debilidades para un flujo artístico exigente son igualmente claras:
- la salida nativa de 384 × 384 píxeles;
- la posible pérdida de detalle en rostros y regiones pequeñas;
- la necesidad de preparar un entorno técnico para la ejecución local;
- la ausencia, en la documentación consultada, de una especificación única de hardware;
- la falta de pruebas independientes suficientes para afirmar una superioridad general frente a otros generadores.
Puede servir para bocetos conceptuales, pruebas de composición, investigación y prototipos multimodales. Para ilustraciones finales de alta resolución, conviene considerarlo un componente inicial o experimental, no una solución completa sin etapas adicionales de escalado, retoque o selección.
Independent reader supportYour contribution helps us test, update, and keep practical guides available for everyone.La lectura correcta del lanzamiento
Janus-Pro es relevante por tres razones distintas, que no deben mezclarse:
- Es un lanzamiento verificable de un modelo multimodal abierto: DeepSeek presentó la familia el 27 de enero de 2025 y publicó las variantes 1B y 7B.
- Obtuvo un resultado destacado en una evaluación concreta: el Janus-Pro-7B alcanzó 0,80 en GenEval frente a 0,67 para DALL·E 3 en la tabla de sus autores.
- No es una victoria general de producto: la resolución de 384 × 384, las limitaciones de visión detallada, la naturaleza autorreportada de la evaluación y la depreciación de DALL·E 3 impiden sacar esa conclusión.
La formulación más exacta sería: Janus-Pro-7B demostró una capacidad competitiva de seguimiento de instrucciones en generación de imágenes y superó a DALL·E 3 en GenEval según la evaluación publicada por DeepSeek, pero todavía presenta límites técnicos importantes para usos visuales de alta calidad.
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Qué no conviene comprar ni prometer todavía
No existe en la documentación consultada una GPU oficialmente recomendada y específica para Janus-Pro. Por eso no sería honesto convertir este artículo en una recomendación genérica de hardware, memoria o almacenamiento. Esos componentes pueden ser necesarios para ejecutar modelos locales, pero su conveniencia depende del entorno elegido y no está validada aquí.
Tampoco hay base para prometer una velocidad concreta, una calidad equivalente a DALL·E 3 fuera de GenEval o un rendimiento uniforme en todas las tarjetas gráficas. Quien quiera desplegarlo en local o en la nube debería tratarlo como una evaluación técnica separada, con pruebas reproducibles de memoria, latencia, calidad y coste.
Conclusión
Janus-Pro no es simplemente otro generador de imágenes: es un modelo multimodal abierto que intenta comprender imágenes y generarlas con un mismo transformador, utilizando codificadores visuales separados para cada función. Sus autores aseguran que Janus-Pro-7B supera a DALL·E 3 en GenEval, y los números publicados —0,80 frente a 0,67— sostienen esa afirmación dentro de ese benchmark.
Quick wins for a faster PC:
Repair Windows errors before they cause bigger problemsFix Now →Fix the driver behind crashes, sound loss and screen glitchesFind Drivers →Pero la victoria debe leerse con precisión. Janus-Pro genera a 384 × 384 píxeles, reconoce limitaciones en detalle y OCR, y fue comparado con un DALL·E 3 que actualmente está depreciado y retirado de la API de OpenAI. Es una propuesta prometedora para investigación, prototipos y despliegues abiertos; no una prueba de que haya reemplazado a todos los generadores de imágenes ni una garantía de resultados profesionales en cualquier flujo artístico.
Frequently Asked Questions
¿Janus-Pro es mejor que DALL·E 3?
Sí, pero solo en un sentido concreto. Janus-Pro-7B obtuvo 0,80 en GenEval frente a 0,67 de DALL·E 3 según la tabla publicada por DeepSeek. GenEval mide principalmente el seguimiento de instrucciones, no todos los aspectos de un producto de generación de imágenes.
¿Qué resolución tienen las imágenes de Janus-Pro?
Janus-Pro-Pro-1B y Janus-Pro-7B generan imágenes de 384 × 384 píxeles según el informe técnico. Esa resolución puede limitar el detalle, especialmente en rostros y regiones pequeñas.
¿Janus-Pro se puede usar comercialmente?
Sí. DeepSeek publica el código bajo licencia MIT y los modelos bajo una licencia específica de modelos de DeepSeek. Antes de usarlo en un producto comercial hay que revisar las condiciones de la licencia del modelo, que no son necesariamente idénticas a las del código.
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No hay una configuración universal fijada en la documentación consultada. Los requisitos dependen del tamaño del modelo, la precisión, el modo de inferencia y el entorno. El repositorio oficial proporciona las instrucciones de instalación y los ejemplos actualizados.
¿DALL·E 3 sigue disponible?
OpenAI clasifica actualmente DALL·E 3 como depreciado e indica que fue retirado de su API. Por eso la comparación con Janus-Pro conserva interés como resultado técnico, pero no representa una competencia actual entre dos APIs equivalentes.
The Bottom Line
En resumen: Janus-Pro-7B superó a DALL·E 3 en GenEval según la evaluación de DeepSeek, pero esa ventaja se limita al benchmark. La resolución de 384 × 384 píxeles, las limitaciones de detalle y la falta de una configuración de hardware universal hacen que su mayor atractivo actual sea la experimentación abierta, no una superioridad general como producto.
Quick Recap
