¿Qué son los LLM de Código Abierto para el Razonamiento?
Los LLM de código abierto para el razonamiento son Grandes Modelos de Lenguaje especializados diseñados para sobresalir en tareas de pensamiento lógico, resolución de problemas e inferencia de múltiples pasos. Estos modelos utilizan arquitecturas avanzadas como el aprendizaje por refuerzo y la mezcla de expertos para realizar cálculos matemáticos complejos, análisis de código y razonamiento estructurado. Permiten a desarrolladores e investigadores construir aplicaciones que requieren capacidades lógicas sofisticadas, desde la demostración automatizada de teoremas hasta soluciones avanzadas de ingeniería de software, al tiempo que proporcionan una transparencia y accesibilidad que las alternativas de código cerrado no pueden igualar.
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 del 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: Rendimiento de Razonamiento de Vanguardia
DeepSeek-R1-0528 es un modelo de razonamiento impulsado por aprendizaje por refuerzo (RL) que aborda los problemas de repetición y legibilidad. Antes del 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. Con 671B parámetros utilizando arquitectura MoE y una longitud de contexto de 164K, representa la cúspide de las capacidades de razonamiento de código abierto.
Ventajas
- Rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en puntos de referencia de razonamiento.
- Optimización avanzada por aprendizaje por refuerzo.
- 671B parámetros con arquitectura MoE eficiente.
Desventajas
- Mayores requisitos computacionales debido al tamaño del modelo.
- Precios premium de $2.18/M tokens de salida en SiliconFlow.
Por qué nos encanta
- Ofrece un rendimiento a nivel de OpenAI-o1 en un paquete de código abierto, haciendo que el razonamiento de clase mundial sea accesible para investigadores y desarrolladores de todo el mundo.
MiniMax-M1-80k
MiniMax-M1 es un modelo de razonamiento de atención híbrida a gran escala y de peso abierto con 456B parámetros y 45.9B activados por token. Soporta nativamente un contexto de 1M de tokens, atención relámpago que permite un ahorro del 75% de FLOPs frente a DeepSeek R1 a 100K tokens, y aprovecha una arquitectura MoE. El entrenamiento eficiente con RL mediante CISPO y un diseño híbrido produce un rendimiento de vanguardia en razonamiento de entrada larga y tareas de ingeniería de software del mundo real.
MiniMax-M1-80k: Razonamiento Eficiente a Gran Escala
MiniMax-M1 es un modelo de razonamiento de atención híbrida a gran escala y de peso abierto con 456B parámetros y 45.9B activados por token. Soporta nativamente un contexto de 1M de tokens, atención relámpago que permite un ahorro del 75% de FLOPs frente a DeepSeek R1 a 100K tokens, y aprovecha una arquitectura MoE. El entrenamiento eficiente con RL mediante CISPO y un diseño híbrido produce un rendimiento de vanguardia en razonamiento de entrada larga y tareas de ingeniería de software del mundo real, lo que lo hace ideal para escenarios de razonamiento complejos y extendidos.
Ventajas
- 456B parámetros con activación eficiente de 45.9B por token.
- Soporte nativo de contexto de 1M de tokens para un razonamiento extenso.
- Ahorro del 75% de FLOPs en comparación con DeepSeek R1.
Desventajas
- La arquitectura híbrida compleja puede requerir conocimientos especializados.
- El nivel de precios más alto a $2.2/M tokens de salida en SiliconFlow.
Por qué nos encanta
- Combina una escala masiva con una eficiencia increíble, ofreciendo un rendimiento de razonamiento excepcional mientras utiliza significativamente menos recursos computacionales que sus competidores.
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. Esto asegura que el modelo ofrezca soluciones correctas, robustas y prácticas alineadas con los estándares de ingeniería de software del mundo real.
Kimi-Dev-72B: Experto en Razonamiento de Codificación e Ingeniería
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. Esto asegura que el modelo ofrezca soluciones correctas, robustas y prácticas alineadas con los estándares de ingeniería de software del mundo real. Con 72B parámetros y una longitud de contexto de 131K, ofrece excelentes capacidades de razonamiento a precios competitivos en SiliconFlow.
Ventajas
- Puntuación de vanguardia del 60.4% en SWE-bench Verified.
- Especializado en razonamiento de ingeniería de software del mundo real.
- El más rentable a $1.15/M tokens de salida en SiliconFlow.
Desventajas
- Menor número de parámetros en comparación con otros modelos principales.
- Optimizado principalmente para codificación en lugar de razonamiento general.
Por qué nos encanta
- Sobresale en el razonamiento práctico de ingeniería de software al tiempo que ofrece la mejor propuesta de valor, haciendo que la inteligencia de codificación avanzada sea accesible para todos los desarrolladores.
Comparación de Modelos de Razonamiento
En esta tabla, comparamos los principales modelos de razonamiento de código abierto de 2025, cada uno con fortalezas únicas. Para tareas de razonamiento general, DeepSeek-R1 ofrece un rendimiento comparable al de OpenAI-o1. Para eficiencia y razonamiento de contexto largo, MiniMax-M1-80k proporciona ahorros computacionales excepcionales. Para ingeniería de software y razonamiento de codificación, Kimi-Dev-72B ofrece resultados de vanguardia al mejor precio. Esta comparación le ayuda a elegir el modelo adecuado para sus requisitos específicos de razonamiento y presupuesto en SiliconFlow.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios de SiliconFlow | Punto Fuerte Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Razonamiento | $2.18/M tokens de salida | Rendimiento comparable al de OpenAI-o1 |
| 2 | MiniMax-M1-80k | MiniMaxAI | Razonamiento | $2.2/M tokens de salida | 75% de ahorro de FLOPs, contexto de 1M |
| 3 | Kimi-Dev-72B | moonshotai | Razonamiento | $1.15/M tokens de salida | Mejor valor en razonamiento de codificación |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres selecciones principales para 2025 son DeepSeek-R1, MiniMax-M1-80k y Kimi-Dev-72B. Cada uno de estos modelos destacó por sus excepcionales capacidades de razonamiento, arquitecturas innovadoras y enfoques únicos para resolver problemas lógicos y matemáticos complejos.
Nuestro análisis muestra fortalezas especializadas: DeepSeek-R1 sobresale en razonamiento matemático y lógico general comparable a los modelos de código cerrado. MiniMax-M1-80k es ideal para tareas de razonamiento de contexto largo que requieren un procesamiento extenso de información. Kimi-Dev-72B es inigualable para el razonamiento de codificación e ingeniería de software con su puntuación del 60.4% en SWE-bench Verified.