Referencia — Modelos
El modelo correcto para el trabajo.
La brecha entre los modelos de pesos abiertos (open-weight) y los de frontera (frontier) casi se ha cerrado. La pregunta ya no es "¿pueden competir los de pesos abiertos?" Es "qué modelo se ajusta a tu carga de trabajo, tus requisitos de cumplimiento y tu presupuesto."
Selección rápida
Comienza aquí.
IBM Granite 4.1
Apache 2.0, on-premises (en tus instalaciones), hecho en EE. UU. Certificado ISO 42001 y firmado criptográficamente — la historia de cumplimiento que los reguladores quieren.
Claude Fable 5
Vía API. Razonamiento adaptativo, contexto de 1M tokens. Pagas por uso.
Nemotron 3 · Llama 4
Hospedado dedicado. Familias de pesos abiertos de EE. UU. que son completamente tuyas — razonamiento multi-paso sólido a escala. (GLM-5.2 lidera entre los modelos de pesos abiertos si el origen no es una restricción.)
Modelos cerrados
Modelos de frontera (solo por API).
Los más inteligentes. El menor control. Pagas por token.
| Modelo | Proveedor | Ideal para | Contexto |
|---|---|---|---|
| Claude Fable 5 | Anthropic | Razonamiento más profundo, código complejo, pensamiento adaptativo | 1M |
| GPT-5.6 Sol | OpenAI | Propósito general, matemáticas, ecosistema amplio | 1M (est.) |
| Gemini 3.1 Pro | Multimodal, video, contexto largo | 1M | |
| Grok 4.5 | xAI | Datos en tiempo real, razonamiento general sólido | 500K |
Los precios cambian cada mes — cotizamos las tarifas vigentes en cada propuesta
Trade-off: Máxima inteligencia. Tus datos transitan por la infraestructura del proveedor en cada llamada al API. Los acuerdos empresariales que configuramos impiden que entrenen con tus datos.
Modelos abiertos
Modelos de pesos abiertos (auto-hospedables).
Control total. Auto-hospédalos o despliégalos en infraestructura dedicada.
| Modelo | Laboratorio | Parámetros | Licencia | Ideal para |
|---|---|---|---|---|
| Llama 4 | Meta · EE. UU. | MoE family | Llama 4 Community | Contexto largo (hasta 10M), ecosistema amplio |
| Gemma 4 | Google · EE. UU. | 2B–31B dense + 26B MoE | Apache 2.0 | Multimodal, 140+ idiomas, eficiente del edge al servidor |
| Nemotron 3 | NVIDIA · EE. UU. | 30B–550B (MoE) | NVIDIA Open Model | Planifica y ejecuta tareas multi-paso; afinado para GPUs NVIDIA |
| Granite 4.1 | IBM · EE. UU. | 3B–30B dense | Apache 2.0 | Grado empresarial; certificado ISO 42001; a prueba de alteraciones (firmado criptográficamente) |
| Phi-4 | Microsoft · EE. UU. | ~14B (+ mini) | MIT | Razonamiento eficiente; corre en una laptop o en CPU |
| OLMo 3 | Allen Institute · EE. UU. | 7B–32B | Apache 2.0 | Completamente abierto (pesos + datos + código) — máxima auditabilidad |
| Mistral Large 3 | Mistral · Francia | 675B (MoE) | Apache 2.0 | Licencia sin restricciones, multilingüe |
| DeepSeek V4 Pro | DeepSeek · China | 1.6T (MoE) | MIT | Líder en razonamiento y código; el piso de costo más bajo |
| GLM-5.2 | Zhipu · China | 754B (MoE) | MIT | El modelo de pesos abiertos con mejor puntuación en pruebas públicas |
| Kimi K2.6 | Moonshot · China | ~1T (MoE) | Modified MIT | Código agéntico, uso de herramientas de largo alcance (contexto de 256K) |
| Qwen 3.5 | Alibaba · China | 235B–397B (MoE) | Apache 2.0 | Fortaleza amplia en benchmarks, multilingüe |
MoE (Mixture-of-Experts): el modelo activa solo las partes que necesita para cada solicitud — gran capacidad, menor costo de operación.
Trade-off: los mejores modelos de pesos abiertos ya están a pocos puntos porcentuales de la frontera en las tablas públicas (~8% detrás a principios de 2024, ~2–3% hoy) y llevan un rezago de unos cuatro meses — aunque los modelos cerrados mantienen una ventaja en lo más alto del razonamiento y las tareas de código agéntico. Cero fuga de datos. Registro de auditoría completo. El modelo es tuyo. Para la mayoría de las tareas de negocio, los pesos abiertos están listos para producción.
El origen importa para algunos compradores. Para las organizaciones que prefieren evitar modelos de origen extranjero, hoy existe una oferta sólida de pesos abiertos hecha en EE. UU. — Llama, Gemma, Nemotron, Granite y Phi, más el completamente abierto OLMo — junto a los laboratorios chinos líderes. Ajustamos el modelo a tu política, no al revés.
Legal
Licencias explicadas.
| Licencia | ¿Uso comercial? | ¿Se puede modificar? | ¿Hay que compartir cambios? |
|---|---|---|---|
| MIT (DeepSeek, GLM, Phi) | Sí | Sí | No |
| Apache 2.0 (Gemma, Granite, OLMo, Qwen, Mistral) | Sí | Sí | No |
| Modified MIT (Kimi) | Sí (atribución en la interfaz sobre 100M MAU / $20M de ingresos) | Sí | No |
| Llama 4 Community / NVIDIA Open | Sí (con límites) | Sí | No |
| Propietaria | Solo vía API | No | N/A |
Para las empresas reguladas que necesitan certeza legal, recomendamos modelos Apache 2.0 — sin topes de uso, sin sorpresas de licencia.
Marco de decisión
Inteligencia vs. Control vs. Costo.
Más control = pesos abiertos en tu hardware. Más inteligencia = frontera vía API. La mejor configuración suele ser ambas: pesos abiertos para el volumen, frontera para los problemas difíciles.
Panorama de modelos verificado por última vez el 8 de julio de 2026. Esto cambia rápido — salen modelos nuevos cada semana. Habla con nosotros para recomendaciones al día.
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