¿Qué son los LLM de Código Abierto para la Industria Médica?
Los modelos de lenguaje grandes de código abierto para la industria médica son sistemas de IA especializados entrenados para comprender, procesar y generar contenido médico con altos estándares de precisión y seguridad. Estos modelos pueden ayudar con la documentación clínica, la investigación médica, el soporte diagnóstico, la comunicación con el paciente y la educación médica. Incorporan capacidades de razonamiento avanzadas para manejar escenarios médicos complejos mientras mantienen el cumplimiento de las regulaciones de atención médica. Los LLM médicos de código abierto democratizan el acceso a potentes herramientas de IA para la atención médica, permitiendo a hospitales, instituciones de investigación y nuevas empresas de atención médica desarrollar soluciones innovadoras para la atención al paciente y la investigación médica.
OpenAI GPT-OSS-120B
GPT-OSS-120B es el modelo de lenguaje grande de peso abierto de OpenAI con ~117B parámetros (5.1B activos), utilizando un diseño de Mezcla de Expertos (MoE) y cuantificación MXFP4 para ejecutarse en una sola GPU de 80 GB. Ofrece un rendimiento de nivel o superior a o4-mini en puntos de referencia de razonamiento, codificación, salud y matemáticas, con soporte completo para Chain-of-Thought (CoT), uso de herramientas y despliegue comercial con licencia Apache 2.0.
OpenAI GPT-OSS-120B: IA Médica de Grado Empresarial
GPT-OSS-120B es el modelo de lenguaje grande de peso abierto de OpenAI con ~117B parámetros (5.1B activos), utilizando un diseño de Mezcla de Expertos (MoE) y cuantificación MXFP4 para ejecutarse en una sola GPU de 80 GB. Ofrece un rendimiento de nivel o superior a o4-mini en puntos de referencia de razonamiento, codificación, salud y matemáticas, con soporte completo para Chain-of-Thought (CoT), uso de herramientas y despliegue comercial con licencia Apache 2.0. Esto lo hace ideal para aplicaciones de atención médica que requieren capacidades de razonamiento robustas y un rendimiento confiable en contextos médicos.
Ventajas
- Excelente rendimiento en puntos de referencia de salud y medicina.
- La licencia Apache 2.0 permite el despliegue comercial en atención médica.
- La eficiente arquitectura MoE reduce los costos computacionales.
Desventajas
- Requiere una GPU de 80 GB para un rendimiento óptimo.
- Puede necesitar un ajuste fino específico para aplicaciones médicas especializadas.
Por qué nos encanta
- Combina la arquitectura probada de OpenAI con un rendimiento centrado en la atención médica y licencias comerciales, lo que lo hace perfecto para aplicaciones de IA médica empresarial.
GLM-4.5V
GLM-4.5V es la última generación de modelo de visión-lenguaje (VLM) lanzado por Zhipu AI. Construido sobre el modelo de texto insignia GLM-4.5-Air con 106B parámetros totales y 12B parámetros activos, utiliza una arquitectura MoE para un rendimiento multimodal superior. Con innovaciones como 3D-RoPE y un interruptor de 'Modo de Pensamiento', sobresale en el procesamiento de imágenes médicas, videos y documentos, logrando un rendimiento de vanguardia en puntos de referencia multimodales.
GLM-4.5V: Análisis Avanzado de Imágenes Médicas y Documentos
GLM-4.5V es la última generación de modelo de visión-lenguaje (VLM) lanzado por Zhipu AI. El modelo está construido sobre el modelo de texto insignia GLM-4.5-Air, que tiene 106B parámetros totales y 12B parámetros activos, y utiliza una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) para lograr un rendimiento superior a un menor costo de inferencia. Con innovaciones como la Codificación Posicional Rotada 3D (3D-RoPE) y un interruptor de 'Modo de Pensamiento', es ideal para el análisis de imágenes médicas, procesando contenido visual diverso como imágenes médicas, videos y documentos largos, mientras logra un rendimiento de vanguardia entre los modelos de código abierto en puntos de referencia multimodales.
Ventajas
- Excelente para el análisis de imágenes y documentos médicos.
- El Modo de Pensamiento proporciona un razonamiento médico detallado.
- Arquitectura MoE rentable para el despliegue en atención médica.
Desventajas
- Longitud de contexto más corta en comparación con los modelos solo de texto.
- Requiere hardware especializado para el procesamiento de visión.
Por qué nos encanta
- Combina de forma única capacidades avanzadas de visión-lenguaje con razonamiento médico, lo que lo hace ideal para aplicaciones de radiología, patología y análisis de documentos clínicos.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 es un modelo de razonamiento impulsado por aprendizaje por refuerzo (RL) con 671B parámetros totales en una arquitectura MoE. Optimizado para abordar problemas de repetición y legibilidad, incorpora datos de arranque en frío para un rendimiento de razonamiento mejorado. Logra un rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas de matemáticas, código y razonamiento, lo que lo hace ideal para el razonamiento médico complejo y el soporte de decisiones clínicas.
DeepSeek-R1: Potencia Avanzada de Razonamiento Clínico
DeepSeek-R1 es un modelo de razonamiento impulsado por aprendizaje por refuerzo (RL) que aborda los problemas de repetición y legibilidad. Con 671B parámetros totales en una arquitectura MoE, incorpora datos de arranque en frío para optimizar el rendimiento del razonamiento. Logra un rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas de matemáticas, código y razonamiento, lo que lo hace excepcional para escenarios de razonamiento médico complejos, soporte de decisiones clínicas y aplicaciones de investigación médica que requieren un análisis cuidadoso paso a paso.
Ventajas
- Capacidades de razonamiento excepcionales para escenarios médicos complejos.
- Enorme capacidad de 671B parámetros para un conocimiento médico integral.
- Longitud de contexto de 164K para procesar documentos médicos largos.
Desventajas
- Altos requisitos computacionales debido al gran número de parámetros.
- Mayores costos de inferencia en comparación con modelos más pequeños.
Por qué nos encanta
- Ofrece capacidades de razonamiento inigualables para escenarios médicos complejos, lo que lo convierte en la opción ideal para el soporte avanzado de decisiones clínicas y aplicaciones de investigación médica.
Comparación de Modelos de IA Médica
En esta tabla, comparamos los principales LLM de código abierto de 2025 para aplicaciones médicas, cada uno con fortalezas únicas para casos de uso en atención médica. Para el despliegue médico empresarial, OpenAI GPT-OSS-120B proporciona un rendimiento robusto en puntos de referencia de salud con licencia comercial. Para el análisis de imágenes y documentos médicos, GLM-4.5V ofrece capacidades avanzadas de visión-lenguaje. Para el razonamiento clínico complejo, DeepSeek-R1 ofrece una profundidad analítica inigualable. Esta comparación le ayuda a elegir el modelo adecuado para su aplicación específica de IA médica.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios (SiliconFlow) | Punto Fuerte Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | OpenAI GPT-OSS-120B | OpenAI | Razonamiento Médico | $0.09 entrada / $0.45 salida por M tokens | Excelencia en puntos de referencia de salud |
| 2 | GLM-4.5V | Zhipu AI | Visión-Lenguaje Médico | $0.14 entrada / $0.86 salida por M tokens | Análisis de imágenes médicas |
| 3 | DeepSeek-R1 | DeepSeek AI | Razonamiento Médico | $0.5 entrada / $2.18 salida por M tokens | Razonamiento clínico avanzado |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres mejores selecciones para aplicaciones médicas en 2025 son OpenAI GPT-OSS-120B, GLM-4.5V y DeepSeek-R1. Cada uno de estos modelos destacó por su rendimiento médico, consideraciones de seguridad y enfoque único para resolver desafíos en aplicaciones de IA para la atención médica.
Para el despliegue médico empresarial que requiere un rendimiento en puntos de referencia de salud, OpenAI GPT-OSS-120B es ideal. Para el análisis de imágenes médicas, radiología y aplicaciones de patología, GLM-4.5V sobresale con sus capacidades de visión-lenguaje. Para el soporte de decisiones clínicas complejas y la investigación médica que requiere un razonamiento profundo, DeepSeek-R1 es la mejor opción.