¿Qué son los LLM de Código Abierto para RAG?
Los Modelos de Lenguaje Grandes de código abierto para Generación Aumentada por Recuperación (RAG) son modelos de IA especializados que combinan el poder de la recuperación de información con capacidades avanzadas de generación de texto. Estos modelos sobresalen en la comprensión del contexto de fuentes de conocimiento externas, el procesamiento de documentos grandes y la generación de respuestas precisas y bien informadas basadas en la información recuperada. Permiten a los desarrolladores construir sistemas inteligentes que pueden acceder y sintetizar conocimiento de vastas bases de datos, lo que los hace ideales para aplicaciones como sistemas de respuesta a preguntas, asistentes de investigación y plataformas de gestión del conocimiento.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 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: Razonamiento Avanzado para Tareas RAG Complejas
DeepSeek-R1-0528 es un modelo de razonamiento impulsado por aprendizaje por refuerzo (RL) con 671B parámetros y una longitud de contexto de 164K, lo que lo hace excepcional para aplicaciones RAG complejas. El modelo aborda los problemas de repetición y legibilidad, al tiempo que ofrece un rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas de matemáticas, código y razonamiento. Su enorme ventana de contexto y sus sofisticadas capacidades de razonamiento lo hacen ideal para procesar grandes colecciones de documentos y generar respuestas completas y bien razonadas en sistemas RAG.
Ventajas
- Capacidades de razonamiento excepcionales con optimización RL.
- Enorme longitud de contexto de 164K para el procesamiento de documentos grandes.
- Rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas complejas.
Desventajas
- Mayores requisitos computacionales debido a los 671B parámetros.
- El precio premium refleja sus capacidades avanzadas.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece un rendimiento de razonamiento de última generación con una extensa ventana de contexto, lo que lo hace perfecto para aplicaciones RAG sofisticadas que requieren una comprensión profunda y una síntesis de información compleja.
Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 es la versión actualizada del modo no pensante Qwen3-30B-A3B. Es un modelo de Mezcla de Expertos (MoE) con 30.5 mil millones de parámetros totales y 3.3 mil millones de parámetros activados. Esta versión presenta mejoras clave, incluyendo mejoras significativas en capacidades generales como el seguimiento de instrucciones, el razonamiento lógico, la comprensión de texto, las matemáticas, la ciencia, la codificación y el uso de herramientas.
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507: Procesamiento RAG Eficiente de Contexto Largo
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 es un modelo de Mezcla de Expertos (MoE) con 30.5 mil millones de parámetros totales y 3.3 mil millones de parámetros activados, ofreciendo una eficiencia excepcional para aplicaciones RAG. Con su impresionante longitud de contexto de 262K y capacidades mejoradas en el seguimiento de instrucciones, el razonamiento lógico y la comprensión de texto, este modelo sobresale en el procesamiento de extensas colecciones de documentos. La cobertura de conocimiento de cola larga del modelo en múltiples idiomas y su alineación superior con las preferencias del usuario lo hacen ideal para diversos casos de uso de RAG que requieren una comprensión integral de los documentos.
Ventajas
- Excepcional longitud de contexto de 262K para el procesamiento extensivo de documentos.
- Arquitectura MoE eficiente con solo 3.3B parámetros activos.
- Capacidades mejoradas de seguimiento de instrucciones y razonamiento lógico.
Desventajas
- Solo modo no pensante, sin cadenas de razonamiento.
- Puede requerir optimización para conocimientos de dominio específicos.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece el equilibrio perfecto entre eficiencia y capacidad con una ventana de contexto ultralarga, lo que lo hace ideal para aplicaciones RAG que necesitan procesar colecciones masivas de documentos manteniendo la rentabilidad.
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 o4-mini o superior 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: Excelencia de Peso Abierto para Aplicaciones RAG
openai/gpt-oss-120b es el modelo de lenguaje grande de peso abierto de OpenAI con ~117B parámetros (5.1B activos), diseñado específicamente para un despliegue eficiente y un rendimiento RAG excepcional. Utilizando un diseño de Mezcla de Expertos (MoE) con cuantificación MXFP4, puede ejecutarse en una sola GPU de 80 GB mientras ofrece un rendimiento de nivel o4-mini. Con capacidades completas de Chain-of-Thought (CoT), soporte para el uso de herramientas y licencia Apache 2.0, este modelo es perfecto para despliegues RAG comerciales que requieren un razonamiento fiable y una síntesis de conocimiento integral.
Ventajas
- Despliegue eficiente en una sola GPU de 80 GB con diseño MoE.
- Rendimiento de nivel o4-mini en razonamiento y puntos de referencia.
- Capacidades completas de Chain-of-Thought y uso de herramientas.
Desventajas
- Longitud de contexto más pequeña en comparación con modelos especializados de contexto largo.
- Puede requerir ajuste fino para aplicaciones RAG de dominio específico.
Por Qué Nos Encanta
- Combina la arquitectura probada de OpenAI con la flexibilidad de código abierto, ofreciendo un excelente rendimiento RAG con opciones de despliegue eficientes y libertad de licencia comercial.
Comparación de Modelos LLM para RAG
En esta tabla, comparamos los principales LLM de código abierto de 2025 para aplicaciones RAG, cada uno con fortalezas únicas. DeepSeek-R1 ofrece capacidades de razonamiento inigualables con la ventana de contexto más larga, Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 proporciona un procesamiento eficiente de documentos masivos, y openai/gpt-oss-120b ofrece un rendimiento probado con flexibilidad comercial. Esta vista lado a lado le ayuda a elegir el modelo adecuado para sus necesidades específicas de implementación de RAG.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios (SiliconFlow) | Punto Fuerte Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Modelo de Razonamiento | $2.18/$0.5 por M tokens | Contexto de 164K + razonamiento avanzado |
| 2 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Qwen | Mezcla de Expertos | $0.4/$0.1 por M tokens | Contexto de 262K + eficiencia |
| 3 | openai/gpt-oss-120b | OpenAI | Mezcla de Expertos | $0.45/$0.09 por M tokens | Licencia comercial + CoT |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres mejores selecciones para aplicaciones RAG en 2025 son DeepSeek-R1, Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 y openai/gpt-oss-120b. Cada uno de estos modelos sobresale en diferentes aspectos de RAG: capacidades de razonamiento avanzadas, procesamiento eficiente de contexto largo y flexibilidad de despliegue comercial, respectivamente.
Para el razonamiento complejo sobre documentos grandes, DeepSeek-R1 sobresale con sus capacidades de razonamiento avanzadas y un contexto de 164K. Para el procesamiento rentable de colecciones masivas de documentos, Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 ofrece el mejor valor con una longitud de contexto de 262K. Para despliegues comerciales que requieren una fiabilidad probada, openai/gpt-oss-120b proporciona el equilibrio ideal de rendimiento y flexibilidad de licencia.