¿Qué son los LLM de Código Abierto para Ingeniería?
Los LLM de código abierto para ingeniería son Grandes Modelos de Lenguaje especializados diseñados para abordar tareas complejas de ingeniería de software, desde la generación de código y la depuración hasta la aplicación autónoma de parches en bases de código reales. Utilizando arquitecturas avanzadas de aprendizaje profundo como Mixture-of-Experts (MoE) y aprendizaje por refuerzo, traducen instrucciones en lenguaje natural a código funcional, depuran software existente y se integran con herramientas de desarrollo. Esta tecnología permite a ingenieros y desarrolladores acelerar el desarrollo de software, automatizar tareas repetitivas y construir soluciones robustas con una eficiencia sin precedentes. Fomentan la colaboración, aceleran la innovación y democratizan el acceso a potentes herramientas de ingeniería, permitiendo una amplia gama de aplicaciones, desde proyectos de codificación individuales hasta el desarrollo de software empresarial a gran escala.
moonshotai/Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B es un nuevo modelo de lenguaje grande de codificación de código abierto que logra un 60.4% en SWE-bench Verified, estableciendo un resultado de vanguardia entre los modelos de código abierto. Optimizado mediante aprendizaje por refuerzo a gran escala, aplica parches de forma autónoma a bases de código reales en Docker y solo obtiene recompensas cuando todas las suites de prueba pasan. Esto asegura que el modelo ofrezca soluciones correctas, robustas y prácticas alineadas con los estándares de ingeniería de software del mundo real.
moonshotai/Kimi-Dev-72B: Rendimiento de Ingeniería de Software de Vanguardia
Kimi-Dev-72B es un nuevo modelo de lenguaje grande de codificación de código abierto que logra un 60.4% en SWE-bench Verified, estableciendo un resultado de vanguardia entre los modelos de código abierto. Optimizado mediante aprendizaje por refuerzo a gran escala, aplica parches de forma autónoma a bases de código reales en Docker y solo obtiene recompensas cuando todas las suites de prueba pasan. Esto asegura que el modelo ofrezca soluciones correctas, robustas y prácticas alineadas con los estándares de ingeniería de software del mundo real. Con 72 mil millones de parámetros y una longitud de contexto de 131K, este modelo sobresale en la comprensión de bases de código complejas y en la entrega de soluciones listas para producción. Disponible en SiliconFlow a $0.29/M tokens de entrada y $1.15/M tokens de salida.
Ventajas
- Puntuación de vanguardia del 60.4% en SWE-bench Verified entre los modelos de código abierto.
- Optimizado mediante aprendizaje por refuerzo a gran escala para ingeniería del mundo real.
- Aplica parches de forma autónoma a bases de código con integración Docker.
Desventajas
- Mayor costo de inferencia en comparación con modelos más pequeños.
- Requiere recursos computacionales significativos para su implementación.
Por qué nos encanta
- Establece el estándar de oro para la IA de ingeniería de software de código abierto con su innovador rendimiento en SWE-bench Verified y sus capacidades prácticas de generación de código listas para producción.
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct es el modelo de código más agéntico lanzado por Alibaba hasta la fecha. Es un modelo Mixture-of-Experts (MoE) con 480 mil millones de parámetros totales y 35 mil millones de parámetros activados, equilibrando eficiencia y rendimiento. El modelo soporta nativamente una longitud de contexto de 256K tokens, lo que le permite manejar bases de código a escala de repositorio y tareas de programación complejas. Qwen3-Coder está diseñado específicamente para flujos de trabajo de codificación agéntica.
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct: El Modelo de Ingeniería Más Agéntico
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct es el modelo de código más agéntico lanzado por Alibaba hasta la fecha. Es un modelo Mixture-of-Experts (MoE) con 480 mil millones de parámetros totales y 35 mil millones de parámetros activados, equilibrando eficiencia y rendimiento. El modelo soporta nativamente una longitud de contexto de 256K (aproximadamente 262,144) tokens, que puede extenderse hasta 1 millón de tokens utilizando métodos de extrapolación como YaRN, lo que le permite manejar bases de código a escala de repositorio y tareas de programación complejas. Qwen3-Coder está diseñado específicamente para flujos de trabajo de codificación agéntica, donde no solo genera código, sino que también interactúa de forma autónoma con herramientas y entornos de desarrollo para resolver problemas complejos. Ha logrado resultados de vanguardia entre los modelos abiertos en varios puntos de referencia de codificación y agénticos, con un rendimiento comparable al de modelos líderes como Claude Sonnet 4. Disponible en SiliconFlow a $1.14/M tokens de entrada y $2.28/M tokens de salida.
Ventajas
- El modelo de código más agéntico con interacción autónoma de herramientas.
- 480B parámetros totales con activación eficiente de 35B a través de MoE.
- Contexto nativo de 256K, extensible a 1M tokens para trabajo a escala de repositorio.
Desventajas
- Precios más altos debido al tamaño y las capacidades del modelo.
- Puede ser excesivo para tareas de codificación simples.
Por qué nos encanta
- Revoluciona los flujos de trabajo de codificación agéntica al interactuar de forma autónoma con herramientas de desarrollo y manejar bases de código masivas, lo que lo convierte en la elección definitiva para proyectos complejos de ingeniería de software.
zai-org/GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air es un modelo fundacional diseñado específicamente para aplicaciones de agentes de IA, construido sobre una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE). Ha sido ampliamente optimizado para el uso de herramientas, navegación web, desarrollo de software y desarrollo front-end, permitiendo una integración perfecta con agentes de codificación como Claude Code y Roo Code. GLM-4.5 emplea un enfoque de razonamiento híbrido para diversos escenarios de aplicación.
zai-org/GLM-4.5-Air: Optimizado para Ingeniería Dirigida por Agentes
GLM-4.5-Air es un modelo fundacional diseñado específicamente para aplicaciones de agentes de IA, construido sobre una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE). Ha sido ampliamente optimizado para el uso de herramientas, navegación web, desarrollo de software y desarrollo front-end, permitiendo 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 106B parámetros totales y 12B parámetros activos, ofrece un rendimiento excepcional a un menor costo de inferencia. El modelo soporta una longitud de contexto de 131K, lo que lo hace ideal para flujos de trabajo de ingeniería completos. Disponible en SiliconFlow a $0.14/M tokens de entrada y $0.86/M tokens de salida.
Ventajas
- Específicamente optimizado para aplicaciones de agentes de IA e integración de herramientas.
- Se integra perfectamente con agentes de codificación populares como Claude Code.
- Arquitectura MoE eficiente con 12B parámetros activos.
Desventajas
- No es el modelo más grande para las tareas de ingeniería más complejas.
- La longitud del contexto es menor que la de algunos modelos de codificación especializados.
Por qué nos encanta
- Logra el equilibrio perfecto entre capacidades dirigidas por agentes, optimización del desarrollo de software y eficiencia de costos, lo que lo convierte en una opción ideal para equipos de ingeniería que construyen flujos de trabajo de desarrollo impulsados por IA.
Comparación de LLM para Ingeniería
En esta tabla, comparamos los LLM de código abierto líderes para ingeniería de 2025, cada uno con una fortaleza única. Para la generación de código lista para producción con las puntuaciones más altas en SWE-bench Verified, moonshotai/Kimi-Dev-72B lidera el grupo. Para flujos de trabajo de codificación agéntica a gran escala, Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct ofrece una comprensión de repositorio inigualable. Para el desarrollo agéntico rentable con integración de herramientas, zai-org/GLM-4.5-Air proporciona un excelente valor. Esta vista lado a lado le ayuda a elegir la herramienta adecuada para sus necesidades específicas de ingeniería.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios (SiliconFlow) | Punto Fuerte Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | moonshotai/Kimi-Dev-72B | moonshotai | Razonamiento, Codificación | $0.29 entrada / $1.15 salida por M tokens | 60.4% SWE-bench Verified (Estado del arte) |
| 2 | Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | Qwen | Codificación, Agéntico | $1.14 entrada / $2.28 salida por M tokens | Más agéntico, contexto de 256K-1M |
| 3 | zai-org/GLM-4.5-Air | zai | Razonamiento, Agente, Codificación | $0.14 entrada / $0.86 salida por M tokens | Optimizado para agentes, rentable |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres mejores selecciones para 2025 son moonshotai/Kimi-Dev-72B, Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct y zai-org/GLM-4.5-Air. Cada uno de estos modelos destacó por su innovación, rendimiento en tareas de ingeniería de software y enfoque único para resolver desafíos en la generación de código, aplicación autónoma de parches y flujos de trabajo de desarrollo agéntico.
Nuestro análisis en profundidad muestra varios líderes para diferentes necesidades. moonshotai/Kimi-Dev-72B es la mejor opción para la generación de código lista para producción y la aplicación autónoma de parches en bases de código con la puntuación más alta en SWE-bench Verified entre los modelos de código abierto. Para los ingenieros que necesitan las máximas capacidades agénticas y comprensión a escala de repositorio, Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct sobresale con su contexto de 256K-1M tokens y su interacción autónoma con herramientas. Para el desarrollo agéntico rentable con una excelente integración de herramientas, zai-org/GLM-4.5-Air ofrece el mejor valor con optimizaciones para la integración de Claude Code y Roo Code.