¿Qué son los Modelos de Lenguaje Grandes de Código Abierto?
Los modelos de lenguaje grandes de código abierto (LLM) son sistemas avanzados de IA entrenados con vastas cantidades de datos de texto para comprender y generar lenguaje similar al humano. Estos modelos utilizan arquitecturas de transformadores y aprendizaje profundo para procesar indicaciones en lenguaje natural y producir respuestas coherentes y contextualmente relevantes. Los LLM de código abierto democratizan el acceso a potentes capacidades de IA, permitiendo a desarrolladores, investigadores y empresas implementar, personalizar e innovar sin restricciones propietarias. Admiten una amplia gama de aplicaciones, desde asistencia en codificación y tareas de razonamiento hasta comunicación multilingüe y generación de contenido creativo.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 es un modelo de razonamiento impulsado por aprendizaje por refuerzo (RL) que aborda los problemas de repetición y legibilidad. Antes de RL, DeepSeek-R1 incorporó datos de arranque en frío para optimizar aún más su rendimiento de razonamiento. Logra un rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas de matemáticas, código y razonamiento, y a través de métodos de entrenamiento cuidadosamente diseñados, ha mejorado la efectividad general.
DeepSeek-R1: Potencia de Razonamiento Avanzado
DeepSeek-R1 es un modelo de razonamiento impulsado por aprendizaje por refuerzo (RL) que aborda los problemas de repetición y legibilidad. Con un total de 671B parámetros en una arquitectura MoE y una longitud de contexto de 164K, logra un rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas de matemáticas, código y razonamiento. A través de métodos de entrenamiento cuidadosamente diseñados que incorporan la optimización de datos de arranque en frío, ha mejorado la efectividad general en escenarios de razonamiento complejos.
Ventajas
- Rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas de razonamiento.
- Optimización avanzada mediante aprendizaje por refuerzo.
- Arquitectura MoE masiva de 671B parámetros.
Desventajas
- Altos requisitos computacionales para la implementación.
- Mayores costos de inferencia debido al gran número de parámetros.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece un rendimiento de razonamiento de última generación comparable a los modelos cerrados líderes, al tiempo que permanece de código abierto y accesible para investigadores y desarrolladores.
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B es el último modelo de lenguaje grande de la serie Qwen, que presenta una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) con 235B parámetros totales y 22B parámetros activados. Este modelo admite de forma única el cambio fluido entre el modo de pensamiento (para razonamiento lógico complejo, matemáticas y codificación) y el modo sin pensamiento (para un diálogo eficiente y de propósito general).
Qwen3-235B-A22B: Excelencia Versátil en Razonamiento
Qwen3-235B-A22B presenta una sofisticada arquitectura MoE con 235B parámetros totales y 22B parámetros activados. Admite de forma única el cambio fluido entre el modo de pensamiento para razonamiento lógico complejo, matemáticas y codificación, y el modo sin pensamiento para un diálogo eficiente. El modelo demuestra una alineación superior con las preferencias humanas en escritura creativa y juegos de rol, con excelentes capacidades de agente para la integración de herramientas y soporte para más de 100 idiomas.
Ventajas
- Operación de modo dual para flexibilidad y eficiencia.
- Soporte multilingüe superior (más de 100 idiomas).
- Excelentes capacidades de agente para la integración de herramientas.
Desventajas
- La arquitectura compleja requiere una planificación cuidadosa de la implementación.
- Mayores requisitos de recursos que los modelos más pequeños.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece una flexibilidad inigualable con operación de modo dual, combinando capacidades de diálogo eficientes con razonamiento avanzado, lo que lo hace ideal para diversas aplicaciones de IA.
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 a través de aprendizaje por refuerzo a gran escala, parchea de forma autónoma bases de código reales en Docker y solo obtiene recompensas cuando todas las suites de prueba pasan.
Kimi-Dev-72B: Excelencia en Codificación de Vanguardia
Kimi-Dev-72B es un modelo de codificación especializado de 72B parámetros que logra un 60.4% en SWE-bench Verified, estableciendo un resultado de vanguardia entre los modelos de código abierto. Optimizado a través de aprendizaje por refuerzo a gran escala, parchea de forma autónoma bases de código reales en entornos 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.
Ventajas
- Rendimiento de vanguardia del 60.4% en SWE-bench Verified.
- Capacidades de parcheo de bases de código del mundo real.
- Optimización por aprendizaje por refuerzo para soluciones prácticas.
Desventajas
- Especializado principalmente para tareas de codificación.
- Requiere un entorno Docker para un rendimiento óptimo.
Por Qué Nos Encanta
- Establece nuevos estándares para los modelos de codificación de código abierto al lograr un rendimiento de vanguardia en tareas de ingeniería de software del mundo real con soluciones prácticas y desplegables.
Comparación de LLM de Código Abierto
En esta tabla, comparamos los LLM de código abierto líderes de 2026, cada uno con fortalezas únicas. Para tareas de razonamiento avanzadas, DeepSeek-R1 ofrece un rendimiento inigualable comparable al de OpenAI-o1. Para aplicaciones versátiles que requieren tanto razonamiento como diálogo, Qwen3-235B-A22B proporciona flexibilidad de modo dual. Para tareas de codificación especializadas, Kimi-Dev-72B ofrece capacidades de ingeniería de software de vanguardia. Esta comparación le ayuda a elegir el modelo adecuado para sus necesidades específicas de desarrollo de IA.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios de SiliconFlow | Ventaja Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Modelo de Razonamiento | Entrada: $0.50/M | Salida: $2.18/M | Capacidades de razonamiento avanzadas |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | Modelo de Razonamiento MoE | Entrada: $0.35/M | Salida: $1.42/M | Flexibilidad de modo dual |
| 3 | Kimi-Dev-72B | moonshotai | Modelo de Codificación | Entrada: $0.29/M | Salida: $1.15/M | Rendimiento de codificación de vanguardia |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres selecciones principales para 2026 son DeepSeek-R1, Qwen3-235B-A22B y moonshotai/Kimi-Dev-72B. Cada uno de estos modelos destacó por su innovación, rendimiento y enfoque único para resolver desafíos en tareas de razonamiento, diálogo y codificación, respectivamente.
Nuestro análisis muestra diferentes líderes para necesidades específicas. DeepSeek-R1 sobresale en tareas de razonamiento complejas comparables a OpenAI-o1. Qwen3-235B-A22B es ideal para aplicaciones que requieren tanto razonamiento como diálogo eficiente con soporte multilingüe. Kimi-Dev-72B es la mejor opción para tareas de ingeniería de software y codificación con un rendimiento de vanguardia en SWE-bench.