¿Qué son los LLM de Código Abierto para Flujos de Trabajo de Agentes?
Los LLM de código abierto para flujos de trabajo de agentes son modelos de lenguaje grandes especializados diseñados para ejecutar tareas complejas de forma autónoma a través del razonamiento, la planificación, el uso de herramientas y la interacción con entornos externos. A diferencia de los modelos de chat tradicionales, estos LLM con capacidad de agente pueden desglosar objetivos complejos, tomar decisiones, invocar funciones, navegar por la web, escribir y ejecutar código, y resolver problemas de forma iterativa. Destacan en la llamada a funciones, la integración de API y la ejecución de tareas de varios pasos. Esta tecnología permite a los desarrolladores construir agentes de IA autónomos que pueden manejar desde el desarrollo de software y el análisis de datos hasta la automatización web y la orquestación de flujos de trabajo empresariales, todo ello manteniendo la transparencia, la personalización y la rentabilidad a través de la accesibilidad de código abierto.
GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air es un modelo fundacional diseñado específicamente para aplicaciones de agentes de IA, construido sobre una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE). Ha sido ampliamente optimizado para el uso de herramientas, la navegación web, el desarrollo de software y el desarrollo front-end, lo que permite una integración perfecta con agentes de codificación como Claude Code y Roo Code. GLM-4.5 emplea un enfoque de razonamiento híbrido, lo que le permite adaptarse eficazmente a una amplia gama de escenarios de aplicación, desde tareas de razonamiento complejas hasta casos de uso cotidianos.
GLM-4.5-Air: Modelo Fundacional de Agente Diseñado Específicamente
GLM-4.5-Air es un modelo fundacional diseñado específicamente para aplicaciones de agentes de IA, construido sobre una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) con un total de 106B parámetros y 12B parámetros activos. Ha sido ampliamente optimizado para el uso de herramientas, la navegación web, el desarrollo de software y el desarrollo front-end, lo que permite una integración perfecta con agentes de codificación como Claude Code y Roo Code. GLM-4.5 emplea un enfoque de razonamiento híbrido, lo que le permite adaptarse eficazmente a una amplia gama de escenarios de aplicación, desde tareas de razonamiento complejas hasta casos de uso cotidianos. Con una ventana de contexto de 131K y precios competitivos de SiliconFlow de $0.86/M tokens de salida y $0.14/M tokens de entrada, ofrece un valor excepcional para los flujos de trabajo de agentes.
Ventajas
- Diseñado específicamente para aplicaciones de agentes de IA con eficiencia MoE.
- Extensamente optimizado para el uso de herramientas y la navegación web.
- Integración perfecta con agentes de codificación como Claude Code.
Desventajas
- Menor número de parámetros activos que los modelos insignia.
- Puede requerir un ajuste fino para dominios altamente especializados.
Por qué nos encanta
- Es el único modelo de código abierto diseñado explícitamente desde cero para flujos de trabajo de agentes de IA, ofreciendo un uso optimizado de herramientas, navegación web e integración perfecta con agentes de codificación, todo con una eficiencia y un coste excepcionales.
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct es un modelo de código de la serie Qwen3 desarrollado por el equipo Qwen de Alibaba. Como modelo optimizado y simplificado, mantiene un rendimiento y una eficiencia impresionantes al tiempo que se centra en capacidades de codificación mejoradas. Demuestra ventajas significativas de rendimiento entre los modelos de código abierto en tareas complejas como la codificación agentica, el uso de navegador agentico y otras tareas de codificación fundamentales.
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct: Potencia Especializada en Codificación Agentica
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct es un modelo de código especializado de la serie Qwen3 con 30.5B parámetros totales y 3.3B parámetros activados. Demuestra ventajas significativas de rendimiento entre los modelos de código abierto en tareas complejas como la codificación agentica, el uso de navegador agentico y tareas de codificación fundamentales. El modelo soporta de forma nativa un contexto largo de 256K tokens (262K), que puede extenderse hasta 1M tokens, lo que permite una mejor comprensión y procesamiento a escala de repositorio. Proporciona un sólido soporte de codificación agentica para plataformas como Qwen Code y CLINE, con un formato de llamada a función especialmente diseñado. Con precios de SiliconFlow de $0.4/M tokens de salida y $0.1/M tokens de entrada, ofrece un valor excepcional para los flujos de trabajo de codificación agentica.
Ventajas
- Rendimiento de última generación en tareas de codificación agentica.
- Destaca en el uso de navegador agentico y la integración de herramientas.
- Contexto nativo de 256K, extensible a 1M tokens.
Desventajas
- Especializado en codificación; menos de propósito general que los modelos insignia.
- Requiere integración de un marco agentico para obtener los mejores resultados.
Por qué nos encanta
- Es el especialista definitivo para flujos de trabajo de codificación agentica, ofreciendo un rendimiento de última generación en la generación autónoma de código, la comprensión de repositorios y la codificación basada en herramientas, con un contexto masivo y características de agente diseñadas específicamente.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 es el último modelo de pensamiento de la serie Qwen3, lanzado por el equipo Qwen de Alibaba. Como modelo de Mezcla de Expertos (MoE) con 30.5 mil millones de parámetros totales y 3.3 mil millones de parámetros activos, se centra en mejorar las capacidades para tareas complejas. El modelo demuestra un rendimiento significativamente mejorado en tareas de razonamiento y destaca en capacidades agenticas.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507: Razonamiento Avanzado para Agentes Complejos
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 es el último modelo de pensamiento de la serie Qwen3 con 30.5B parámetros totales y 3.3B parámetros activos. Demuestra un rendimiento significativamente mejorado en tareas de razonamiento, incluyendo razonamiento lógico, matemáticas, ciencia, codificación y puntos de referencia académicos que típicamente requieren experiencia humana. El modelo muestra capacidades generales notablemente mejores, como el seguimiento de instrucciones, el uso de herramientas, la generación de texto y la alineación con las preferencias humanas. Soporta de forma nativa una capacidad de comprensión de contexto largo de 256K, que puede extenderse a 1 millón de tokens. Esta versión está diseñada específicamente para el 'modo de pensamiento' para abordar problemas altamente complejos a través del razonamiento paso a paso y destaca en capacidades agenticas. Los precios de SiliconFlow son $0.4/M tokens de salida y $0.1/M tokens de entrada.
Ventajas
- Modo de 'pensamiento' especializado para tareas de razonamiento complejas.
- Rendimiento excepcional en razonamiento matemático y lógico.
- Excelentes capacidades agenticas con uso de herramientas.
Desventajas
- El modo de pensamiento puede producir tiempos de respuesta más largos.
- Requiere una ingeniería de prompts cuidadosa para un comportamiento óptimo del agente.
Por qué nos encanta
- Combina el razonamiento avanzado con las capacidades agenticas, permitiendo a los agentes de IA abordar problemas altamente complejos y de varios pasos a través de un pensamiento profundo y paso a paso, todo ello manteniendo el uso de herramientas, un contexto masivo y una eficiencia excepcional.
Comparación de LLM con Capacidad de Agente
En esta tabla, comparamos los principales LLM de código abierto de 2025 para flujos de trabajo de agentes, cada uno con una fortaleza única. Para aplicaciones de agentes diseñadas específicamente, GLM-4.5-Air proporciona un uso optimizado de herramientas y navegación web. Para la codificación agentica especializada, Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct ofrece un rendimiento de última generación. Para agentes de razonamiento complejos, Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 ofrece capacidades de pensamiento avanzadas. Esta vista comparativa le ayuda a elegir el modelo adecuado para sus necesidades específicas de flujo de trabajo de agente.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios de SiliconFlow (Salida) | Ventaja Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5-Air | zai | Razonamiento, MoE, 106B | $0.86/M tokens | Fundación de agente diseñada específicamente |
| 2 | Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct | Qwen | Codificador, MoE, 30B | $0.4/M tokens | Codificación agentica de última generación |
| 3 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen | Razonamiento, MoE, 30B | $0.4/M tokens | Razonamiento avanzado para agentes |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres principales selecciones para 2025 son GLM-4.5-Air, Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct y Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507. Cada uno de estos modelos destacó por sus capacidades de agente, incluyendo el uso de herramientas, la llamada a funciones, el razonamiento y la ejecución autónoma de tareas en aplicaciones agenticas del mundo real.
Nuestro análisis en profundidad muestra varios líderes para diferentes necesidades de agentes. GLM-4.5-Air es la mejor opción para aplicaciones de agentes de propósito general con un amplio uso de herramientas y optimización de navegación web. Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct es el mejor para flujos de trabajo de codificación agentica, destacando en la generación autónoma de código y la comprensión de repositorios. Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 es ideal para agentes que requieren razonamiento avanzado y resolución de problemas paso a paso. Para una escala máxima, modelos como Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct o moonshotai/Kimi-K2-Instruct ofrecen capacidades de agente de nivel empresarial.