Los 10 mejores Modelos LLM de Inteligencia Artificial

Un Modelo LLM (Large Language Model) es un sistema de inteligencia artificial basado en redes neuronales tipo transformer, diseñado para comprender, generar y transformar texto natural. Estos modelos han sido entrenados con miles de millones de tokens (fragmentos de texto), lo que les permite anticipar el contenido más probable que debería aparecer en una secuencia.

 

 

¿Para qué sirven? Automatizan tareas como redacción, análisis, clasificación de documentos, generación de código, traducción automática o conversación natural. También facilitan la extracción de información de grandes volúmenes de texto, tareas que antes requerían cientos de horas humanas. 

 

🚧 Conceptos clave en el mundo LLM

 

Relacionados con los Modelos LLM, encontramos una serie de conceptos clave que conviene tener en mente a la hora acometer un proyecto de creación de un Agente IA: 

• Entrenamiento: Se trata del proceso de aprendizaje supervisado y por refuerzo en GPUs de alto rendimiento. Hay tres niveles de entrenamiento: Pre Training, Fine Tuning y Reinforcement Learning. Ejemplo: LLaMA 3.1 necesitó un entrenamiento de 31 millones de horas sobre GPU H100.

• Tokens de cálculo: Unidades mínimas de procesamiento de texto. La ventana de contexto limita cuánto puede recordar el modelo. Ejemplo: Qwen y DeepSeek manejan 128.000, Gemini hasta millones de tokens.

• Guardrails: Medidas de seguridad (filtros, verificación) para evitar respuestas nocivas. Son mecanismos para asegurar que los sistemas IA operan dentro de unas fronteras predefinidas.

• Funciones: APIs que conectan modelos con herramientas externas (bases de datos, buscadores…). Pueden interconectarse de diferentes maneras.

• Embedding: Representación vectorial de texto para comparaciones semánticas. Permite insertar conocimiento en los Modelos LLM sin que consuman los tokens asignados a su ventana de contexto (por ejemplo, proporcionándole un documento).

• Vector BBDD: Bases de Datos optimizadas para almacenar embeddings. Son esenciales para búsqueda semántica. Los datos se indexan y almacenan en forma de Vectores para una rápida recuperación y búsqueda de similitudes.

  

 

Los 10 mejores modelos LLM para desarrollo de software

 

A continuación, vamos a enumerar los 10 modelos LLM que actualmente pueden ser considerados como los mejores componentes a la hora de ser integrados dentro de nuestros proyectos de Agentes IA.

 

1. GPT-4 (OpenAI)

 

El más versátil y avanzado en términos generales.

• Ventajas: Capaz de razonamiento complejo y multimodal (texto, imagen, audio). Dispone de una calidad sobresaliente de generación en más de 30 idiomas.

• Limitaciones: No es open source, tiene un coste elevado y, por supuesto, establece dependencia de la API de OpenAI.

• Uso ideal: Aplicaciones profesionales, generación de contenido de calidad, soporte a clientes.

   

2. Claude (Anthropic)

 

Modelo diseñado con enfoque en seguridad y control.

• Ventajas: Capacidad de leer documentos extensos (hasta 200.000 tokens), excelente para entornos legales o corporativos.

• Limitaciones: No es open source. Acceso con ciertas limitaciones fuera de EEUU.

• Uso ideal: Análisis documental, legal, financiero.

   

3. Gemini (Google)

 

Se trata del modelo multimodal más avanzado del momento.

• Ventajas: Entre sus capacidades destacan la alta precisión, el razonamiento sobre imágenes y vídeos, así como la memoria a largo plazo.

• Limitaciones: Acceso restringido, la API todavía continúa en expansión.

• Uso ideal: Aplicaciones multimodales complejas, asistentes inteligentes.

 

4. DeepSeek

 

Se trata del proyecto open source emergente de referencia en la actualidad.

• Ventajas: Razonamiento muy sólido, optimizado para cálculo. Es libre para uso comercial con ciertas restricciones.

• Limitaciones: Documentación aún en crecimiento.

• Uso ideal: Investigación académica, aplicaciones open-source.

   

5. Grok (X)

 

El más actualizado en tiempo real.

• Ventajas: Integra contexto de redes sociales en tiempo real, lo cual es ideal para análisis de tendencias.

• Limitaciones: Alcance limitado fuera del ecosistema de xAI/Twitter.

• Uso ideal: Análisis de redes, generación de contenido "en caliente".

   

  

   

6. LLaMA 3 (Meta)

 

Alternativa open-source con una gran comunidad respaldando su mejora continua y la implementación de nuevas capacidades adicionales.

• Ventajas: Excelente en razonamiento y, lo más importante, permite una personalización completa.

• Limitaciones: Requiere una infraestructura potente, ya que debe ejecutarse en nuestro entorno local.

• Uso ideal: Desarrollo de LLM personalizados, investigación.

   

7. Mistral

 

Modelo compacto y eficiente.

• Ventajas: Ligero, con licencia open. Tiene un buen rendimiento trabajando sobre hardware limitado.

• Limitaciones: Menos potente en tareas multimodales.

• Uso ideal: Aplicaciones embebidas, chatbots ligeros.

   

8. Qwen (Alibaba)

 

Modelo versátil, preparado para empresas.

• Ventajas: Gran ventana de contexto (admite hasta 128.000 tokens), soporta razonamiento y generación avanzada.

• Limitaciones: Comunidad más reducida en Europa.

• Uso ideal: Aplicaciones empresariales.

   

9. Yi-34B

 

Se trata de un modelo chino menos conocido en Europa, pero en pleno crecimiento.

• Ventajas: Alto rendimiento en benchmarks, open source.

• Limitaciones: Barrera idiomática en documentación.

• Uso ideal: IA corporativa en Asia.

   

10. Gemma (Google)

 

La versión ligera y open source de Google.

• Ventajas: Muy balanceado, eficiente en hardware moderado.

• Limitaciones: No alcanza el nivel de Gemini (el modelo closed source de Google) en multimodalidad.

• Uso ideal: Aplicaciones móviles, desarrollo ágil.

   

 

👉 Finalmente, como Bonus podemos añadir estos dos modelos: 

 

 

11. Dolphin (basado en LLaMA 3)

 

Se trata de una versión fine-tuned de LLaMA 3 para conversación natural.

• Ventajas: Excelente en conversación multi-turn, estilo más humano, adaptable en chatbots. Se trata de un modelo LlaMa 3 al que se le han eliminado todas las bias que se habían establecido en su entrenamiento.

• Limitaciones: No es multimodal ni sobresale en razonamiento técnico.

• Uso ideal: Asistentes conversacionales, chatbots de comunidad, personalización.

  
  

12. Command R+ (Cohere)

 

Modelo especializado en arquitectura RAG (retrieval-augmented generation).

• Ventajas: Muy fuerte en recuperación y generación basada en conocimiento externo, ideal para búsquedas en entornos empresariales.

• Limitaciones: No es multimodal ni creativo, orientado más a precisión documental.

• Uso ideal: Enterprise QA, bases de conocimiento, integraciones con buscadores.

  

 

🔎 Ejemplos de usos prácticos de LLM

 

A continuación, te indicamos una serie de ejemplos de cuáles serían los Modelos más recomendados para la elaboración de Agentes IA especializados en ciertas temáticas. 

1. Desarrollo de asistentes de programación → GPT-4o, Qwen

2. Análisis legal y de contratos → Claude

3. Chatbots inteligentes multimodales → Gemini, Grok

4. Sistemas de búsqueda semántica avanzada → DeepSeek con una Vector BBDD

5. Generación de contenido personalizado en redes → Grok

 

 

Conclusión

 

Estos modelos LLM no son únicamente una revolución técnica; están cambiando cómo interactuamos con la información. Su dominio será clave en cualquier empresa digital del futuro. 

 

Llegados a este punto, la elección del mejor modelo para tu proyecto finalmente va a depender de tu objetivo de desarrollo:

Necesidad	Modelo recomendado
Razonamiento multimodal	Gemini
Seguridad legal	Claude
Código, Ciencia, Tecnología	GPT-4, Qwen
Comodidad open-source	LLaMA, DeepSeek, Gemma
Acceso en tiempo real	Grok

¡Nos vemos en el siguiente post!

Saludos.