¿Qué son los LLM de Código Abierto para el Análisis de Datos?
Los LLM de código abierto para el análisis de datos son Grandes Modelos de Lenguaje especializados diseñados para procesar, interpretar y extraer información de conjuntos de datos complejos, documentos, gráficos, tablas y contenido multimodal. Utilizando arquitecturas avanzadas de aprendizaje profundo que incluyen capacidades de razonamiento y comprensión de visión-lenguaje, pueden analizar datos estructurados y no estructurados, realizar cálculos matemáticos, generar visualizaciones de datos y proporcionar respuestas inteligentes a consultas analíticas. Estos modelos democratizan el acceso a potentes herramientas analíticas, permitiendo a los desarrolladores y científicos de datos construir aplicaciones sofisticadas de análisis de datos, automatizar la generación de informes y extraer información procesable de diversas fuentes de datos con una precisión y eficiencia sin precedentes.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL es un modelo de visión-lenguaje de la serie Qwen2.5 que muestra mejoras significativas en varios aspectos: tiene fuertes capacidades de comprensión visual, reconociendo objetos comunes mientras analiza textos, gráficos y diseños en imágenes; funciona como un agente visual capaz de razonar y dirigir herramientas dinámicamente; puede comprender videos de más de 1 hora de duración y capturar eventos clave; localiza objetos con precisión en imágenes generando cuadros delimitadores o puntos; y admite salidas estructuradas para datos escaneados como facturas y formularios.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct: Análisis de Datos Multimodal Integral
Qwen2.5-VL-72B-Instruct es un modelo de visión-lenguaje de la serie Qwen2.5 que muestra mejoras significativas en varios aspectos: tiene fuertes capacidades de comprensión visual, reconociendo objetos comunes mientras analiza textos, gráficos y diseños en imágenes; funciona como un agente visual capaz de razonar y dirigir herramientas dinámicamente; puede comprender videos de más de 1 hora de duración y capturar eventos clave; localiza objetos con precisión en imágenes generando cuadros delimitadores o puntos; y admite salidas estructuradas para datos escaneados como facturas y formularios. El modelo demuestra un excelente rendimiento en varios puntos de referencia, incluidas tareas de imagen, video y agente, con una longitud de contexto de 131K que permite un análisis profundo de conjuntos de datos extensos. Con 72B parámetros, este modelo sobresale en la extracción de información estructurada de fuentes de datos visuales complejas, lo que lo hace ideal para flujos de trabajo de análisis de datos integrales.
Ventajas
- Potente análisis multimodal de gráficos, tablas y documentos.
- Admite la extracción de datos estructurados de facturas y formularios.
- Longitud de contexto de 131K para analizar conjuntos de datos extensos.
Desventajas
- Mayores requisitos computacionales con 72B parámetros.
- Requiere precios equilibrados a $0.59/M tokens en SiliconFlow.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece un análisis de datos multimodal de última generación, extrayendo información de datos visuales, gráficos y documentos de formato largo con una precisión excepcional.
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3-0324 utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) con un total de 671B parámetros e incorpora técnicas de aprendizaje por refuerzo del modelo DeepSeek-R1, mejorando significativamente su rendimiento en tareas de razonamiento. Ha logrado puntuaciones que superan a GPT-4.5 en conjuntos de evaluación relacionados con matemáticas y codificación. El modelo ha experimentado mejoras notables en la invocación de herramientas, el juego de roles y las capacidades de conversación casual.
DeepSeek-V3: Razonamiento Avanzado para Análisis de Datos Complejos
DeepSeek-V3-0324 utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) con un total de 671B parámetros e incorpora técnicas de aprendizaje por refuerzo del modelo DeepSeek-R1, mejorando significativamente su rendimiento en tareas de razonamiento. Ha logrado puntuaciones que superan a GPT-4.5 en conjuntos de evaluación relacionados con matemáticas y codificación. Además, el modelo ha experimentado mejoras notables en la invocación de herramientas, el juego de roles y las capacidades de conversación casual. Con una longitud de contexto de 131K, DeepSeek-V3 sobresale en el razonamiento analítico complejo, lo que lo hace perfecto para científicos de datos que necesitan realizar cálculos matemáticos sofisticados, análisis estadísticos y derivar información de grandes conjuntos de datos. El eficiente diseño MoE del modelo garantiza un rendimiento potente al tiempo que mantiene costos computacionales razonables a $1.13/M tokens de salida y $0.27/M tokens de entrada en SiliconFlow.
Ventajas
- Capacidades de razonamiento excepcionales para el análisis matemático.
- Arquitectura MoE eficiente con 671B parámetros totales.
- Rendimiento superior en tareas de codificación y manipulación de datos.
Desventajas
- Principalmente centrado en texto sin capacidades de visión nativas.
- Precios moderados para cargas de trabajo analíticas extensas.
Por Qué Nos Encanta
- Combina un razonamiento de vanguardia con destreza matemática, lo que lo convierte en el modelo ideal para el análisis de datos complejos que requieren un procesamiento lógico profundo y cálculos estadísticos.
GLM-4.5V
GLM-4.5V es la última generación de modelos de visión-lenguaje (VLM) lanzada por Zhipu AI. Construido sobre una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) con 106B parámetros totales y 12B parámetros activos, introduce innovaciones como la Codificación Posicional Rotada 3D (3D-RoPE), mejorando significativamente sus habilidades de percepción y razonamiento para relaciones espaciales 3D. El modelo presenta un interruptor de 'Modo de Pensamiento', lo que permite a los usuarios elegir de forma flexible entre respuestas rápidas y razonamiento profundo.
GLM-4.5V: Comprensión Inteligente de Datos Multimodales
GLM-4.5V es la última generación de modelos de visión-lenguaje (VLM) lanzada por Zhipu AI. El modelo se basa en el modelo de texto insignia GLM-4.5-Air, que tiene 106B parámetros totales y 12B parámetros activos, y utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) para lograr un rendimiento superior a un costo de inferencia más bajo. Técnicamente, GLM-4.5V introduce innovaciones como la Codificación Posicional Rotada 3D (3D-RoPE), mejorando significativamente sus habilidades de percepción y razonamiento para relaciones espaciales 3D. A través de la optimización en las fases de preentrenamiento, ajuste fino supervisado y aprendizaje por refuerzo, el modelo es capaz de procesar contenido visual diverso como imágenes, videos y documentos largos, logrando un rendimiento de última generación entre los modelos de código abierto de su escala en 41 puntos de referencia multimodales públicos. Además, el modelo presenta un interruptor de 'Modo de Pensamiento', lo que permite a los usuarios elegir de forma flexible entre respuestas rápidas y razonamiento profundo para equilibrar la eficiencia y la efectividad. Con una longitud de contexto de 66K y precios competitivos a $0.86/M tokens de salida y $0.14/M tokens de entrada en SiliconFlow, GLM-4.5V ofrece un valor excepcional para tareas de análisis de datos integrales.
Ventajas
- Rendimiento de última generación en 41 puntos de referencia multimodales.
- Modo de 'Pensamiento' flexible para equilibrar velocidad y profundidad.
- Arquitectura MoE eficiente con 12B parámetros activos.
Desventajas
- Longitud de contexto más pequeña (66K) en comparación con los competidores.
- Puede requerir cambio de modo para un rendimiento óptimo.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece una flexibilidad inigualable con su interruptor de modo de pensamiento, lo que permite a los analistas de datos cambiar sin problemas entre la exploración rápida y el razonamiento analítico profundo en conjuntos de datos multimodales.
Comparación de Modelos LLM para Análisis de Datos
En esta tabla, comparamos los principales LLM de código abierto de 2025 para el análisis de datos, cada uno con fortalezas únicas. Qwen2.5-VL-72B-Instruct destaca en el análisis de datos visuales multimodales, DeepSeek-V3 proporciona un razonamiento avanzado para cálculos matemáticos y GLM-4.5V ofrece modos de pensamiento flexibles para diversas tareas analíticas. Esta comparación lado a lado le ayuda a elegir el modelo adecuado para sus requisitos específicos de análisis de datos.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios (SiliconFlow) | Ventaja Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.59/M tokens | Extracción de datos multimodal |
| 2 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | Modelo de Razonamiento | $1.13/M salida, $0.27/M entrada | Razonamiento matemático avanzado |
| 3 | GLM-4.5V | zai | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.86/M salida, $0.14/M entrada | Modos de pensamiento flexibles |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres mejores selecciones para 2025 son Qwen2.5-VL-72B-Instruct, DeepSeek-V3 y GLM-4.5V. Cada uno de estos modelos destacó por su innovación, rendimiento y enfoque único para resolver desafíos de análisis de datos, desde la comprensión de documentos multimodales hasta el razonamiento matemático avanzado y los flujos de trabajo analíticos flexibles.
Para el análisis de datos visuales, Qwen2.5-VL-72B-Instruct y GLM-4.5V son las mejores opciones. Qwen2.5-VL-72B-Instruct sobresale en el análisis de textos, gráficos y diseños dentro de las imágenes, y admite salidas estructuradas para datos escaneados como facturas y formularios. GLM-4.5V ofrece un rendimiento de última generación en puntos de referencia multimodales con su modo de pensamiento flexible, lo que lo hace ideal para diversas tareas de análisis de datos visuales, incluidas imágenes, videos y documentos largos.