Pinterest construye su asistente de compras sobre modelos abiertos ajustados e informa de un recorte de costes del 90 %

El problema

Pinterest tiene unos 620 millones de usuarios al mes y recurre a la IA para entender imágenes, recomendar productos y responder preguntas de compra. Llamar a un modelo comercial puntero por cada imagen o solicitud a esa escala sería muy caro. Fortune cita a un directivo de producto que dice que el coste importa para una empresa más pequeña.

Qué construyeron

A finales de 2025, Pinterest decidió hacer de los modelos de pesos abiertos ajustados su opción por defecto para el trabajo visual y multimodal. Pesos abiertos significa que los archivos de un modelo se publican, de modo que una empresa puede adaptarlo y ejecutarlo por sí misma. Ajustar significa seguir entrenando un modelo con los datos de la empresa.

Fortune informa de que Pinterest usa Qwen, una familia de modelos abiertos de Alibaba, para analizar imágenes de pines y generar texto descriptivo. Pinterest Assistant, una función de chat de compras lanzada en octubre de 2025, tiene en su núcleo un modelo multimodal de código abierto, según Fortune. Por otro lado, VentureBeat dice que el asistente conversacional de compras de Pinterest, Navigator 1, está construido sobre Qwen3-VL. Las fuentes no aclaran si Navigator 1 y Pinterest Assistant son el mismo producto.

Cómo lo hicieron

Según VentureBeat, el director de tecnología de Pinterest cuenta que el equipo sustituyó el componente de visión integrado de Qwen3-VL y reentrenó el modelo con los embeddings multimodales propios de Pinterest. Un embedding es una lista de números que recoge de qué trata una imagen o un artículo. Los detalles sobre pines e imágenes se calculan de antemano y se actualizan a medida que llegan datos nuevos. Así se evita codificar cada imagen durante la solicitud, lo que, según él, haría que la latencia fuera 20 veces peor.

Pinterest dice que primero decide qué construir y después elige el mejor modelo abierto para ello. El director de tecnología afirma que las licencias Apache, que permiten modificar ampliamente el modelo, hacen útiles los modelos abiertos para este fin.

Resultados

En la conferencia de resultados del tercer trimestre de 2025, el consejero delegado dijo que las primeras pruebas mostraban un coste inferior en órdenes de magnitud con un rendimiento comparable. Más tarde, Pinterest dijo a Fortune que logra un rendimiento similar al de los principales modelos de frontera por menos del 10 % del coste, y que cita una reducción de costes del 90 % por ajustar modelos de código abierto. VentureBeat informa de un recorte de costes del 90 % y de una mejora de precisión del 30 % gracias al trabajo con Qwen3-VL.

Qué salió mal

Las fuentes no informan de ningún fracaso. No dan ahorros en dólares, bases de comparación ni verificación independiente. Pinterest también dice que no ha dejado de usar modelos de frontera.