¿Qué son los LLM de Código Abierto con Menos de 20B Parámetros?
Los LLM de código abierto con menos de 20B parámetros son modelos de lenguaje grandes y ligeros que ofrecen potentes capacidades de IA manteniendo la eficiencia computacional. Estos modelos, que suelen oscilar entre 7B y 9B parámetros, están diseñados para ejecutarse en hardware más accesible sin sacrificar el rendimiento en áreas clave como el razonamiento, la codificación, la comprensión multilingüe y el diálogo. Al aprovechar técnicas de entrenamiento avanzadas e innovaciones arquitectónicas, democratizan el acceso a la IA de vanguardia, permitiendo a desarrolladores y empresas implementar modelos de lenguaje sofisticados en entornos con recursos limitados. Estos modelos fomentan la colaboración, aceleran la innovación y proporcionan soluciones rentables para una amplia gama de aplicaciones, desde chatbots hasta la automatización empresarial.
Qwen3-8B
Qwen3-8B es el último modelo de lenguaje grande de la serie Qwen con 8.2B parámetros. Este modelo soporta 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). Demuestra capacidades de razonamiento significativamente mejoradas, superando a los modelos instructivos anteriores QwQ y Qwen2.5 en matemáticas, generación de código y razonamiento lógico de sentido común.
Qwen3-8B: Potencia de Razonamiento de Modo Dual
Qwen3-8B es el último modelo de lenguaje grande de la serie Qwen con 8.2B parámetros. Este modelo soporta 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). Demuestra capacidades de razonamiento significativamente mejoradas, superando a los modelos instructivos anteriores QwQ y Qwen2.5 en matemáticas, generación de código y razonamiento lógico de sentido común. El modelo destaca en la alineación de preferencias humanas para la escritura creativa, el juego de roles y los diálogos de múltiples turnos. Además, soporta más de 100 idiomas y dialectos con una fuerte capacidad de seguimiento de instrucciones multilingües y traducción. Con una longitud de contexto masiva de 131K, Qwen3-8B maneja documentos largos y conversaciones extendidas con facilidad, lo que lo hace ideal para tareas de razonamiento complejas y aplicaciones multilingües.
Ventajas
- Operación de modo dual: modo de pensamiento para razonamiento complejo, sin pensamiento para eficiencia.
- Rendimiento superior en matemáticas, codificación y razonamiento lógico.
- Soporta más de 100 idiomas y dialectos.
Desventajas
- Modelo solo de texto sin capacidades de visión nativas.
- Puede requerir optimización del cambio de modo para casos de uso específicos.
Por qué nos encanta
- Ofrece capacidades de razonamiento de vanguardia con un cambio de modo fluido, lo que lo convierte en el modelo de 8B más versátil tanto para la resolución de problemas complejos como para el diálogo diario eficiente en más de 100 idiomas.
GLM-Z1-9B-0414
GLM-Z1-9B-0414 es un modelo de tamaño pequeño de la serie GLM con solo 9 mil millones de parámetros que mantiene la tradición de código abierto mientras muestra capacidades sorprendentes. A pesar de su menor escala, GLM-Z1-9B-0414 aún exhibe un excelente rendimiento en razonamiento matemático y tareas generales. Su rendimiento general ya está en un nivel líder entre los modelos de código abierto del mismo tamaño.
GLM-Z1-9B-0414: Experto Compacto en Razonamiento Matemático
GLM-Z1-9B-0414 es un modelo de tamaño pequeño de la serie GLM con solo 9 mil millones de parámetros que mantiene la tradición de código abierto mientras muestra capacidades sorprendentes. A pesar de su menor escala, GLM-Z1-9B-0414 aún exhibe un excelente rendimiento en razonamiento matemático y tareas generales. Su rendimiento general ya está en un nivel líder entre los modelos de código abierto del mismo tamaño. El equipo de investigación empleó la misma serie de técnicas utilizadas para modelos más grandes para entrenar este modelo de 9B. Especialmente en escenarios con recursos limitados, este modelo logra un excelente equilibrio entre eficiencia y efectividad, proporcionando una opción potente para usuarios que buscan una implementación ligera. El modelo presenta capacidades de pensamiento profundo y puede manejar contextos largos a través de la tecnología YaRN, lo que lo hace particularmente adecuado para aplicaciones que requieren habilidades de razonamiento matemático con recursos computacionales limitados. Con una longitud de contexto de 33K y precios competitivos de $0.086/M tokens en SiliconFlow, ofrece un valor excepcional.
Ventajas
- Razonamiento matemático excepcional para un modelo de 9B.
- Capacidades de pensamiento profundo con tecnología YaRN.
- Rendimiento líder entre modelos de código abierto del mismo tamaño.
Desventajas
- Precios ligeramente más altos que algunas alternativas a $0.086/M tokens en SiliconFlow.
- Más especializado en razonamiento que en diálogo de propósito general.
Por qué nos encanta
- Supera las expectativas con capacidades de razonamiento matemático que rivalizan con modelos mucho más grandes, lo que lo convierte en la opción ideal para tareas computacionales en entornos con recursos limitados.
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1 es una familia de modelos de lenguaje grandes multilingües desarrollados por Meta, que presenta variantes preentrenadas y ajustadas por instrucciones en tamaños de 8B, 70B y 405B parámetros. Este modelo de 8B ajustado por instrucciones está optimizado para casos de uso de diálogo multilingüe y supera a muchos modelos de chat de código abierto y cerrados disponibles en benchmarks comunes de la industria.
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct: Líder en Benchmarks de la Industria
Meta Llama 3.1 es una familia de modelos de lenguaje grandes multilingües desarrollados por Meta, que presenta variantes preentrenadas y ajustadas por instrucciones en tamaños de 8B, 70B y 405B parámetros. Este modelo de 8B ajustado por instrucciones está optimizado para casos de uso de diálogo multilingüe y supera a muchos modelos de chat de código abierto y cerrados disponibles en benchmarks comunes de la industria. El modelo fue entrenado con más de 15 billones de tokens de datos disponibles públicamente, utilizando técnicas como el ajuste fino supervisado y el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana para mejorar la utilidad y la seguridad. Llama 3.1 soporta la generación de texto y código, con una fecha de corte de conocimiento de diciembre de 2023. Con su longitud de contexto de 33K y precios competitivos de $0.06/M tokens en SiliconFlow, este modelo representa el compromiso de Meta con la excelencia en IA de código abierto. Destaca en conversaciones multilingües, generación de código y tareas de seguimiento de instrucciones, lo que lo hace ideal para chatbots, generación de contenido y aplicaciones multilingües.
Ventajas
- Supera a muchos modelos de código abierto y cerrados en benchmarks.
- Entrenado con más de 15 billones de tokens para un rendimiento robusto.
- Optimizado para diálogo multilingüe y seguimiento de instrucciones.
Desventajas
- La fecha de corte de conocimiento de diciembre de 2023 puede limitar la información reciente.
- La longitud de contexto de 33K es menor que la de algunos competidores.
Por qué nos encanta
- Respaldado por los amplios recursos de Meta y entrenado con un conjunto de datos masivo, ofrece un rendimiento líder en benchmarks para tareas de diálogo multilingüe y seguimiento de instrucciones a un precio inmejorable.
Comparación de Modelos LLM
En esta tabla, comparamos los LLM de código abierto líderes de 2025 con menos de 20B parámetros, cada uno con una fortaleza única. Para un razonamiento avanzado con capacidad de modo dual, Qwen3-8B ofrece una versatilidad inigualable. Para el razonamiento matemático en entornos restringidos, GLM-Z1-9B-0414 ofrece capacidades especializadas de pensamiento profundo, mientras que Meta-Llama-3.1-8B-Instruct destaca en el diálogo multilingüe con benchmarks líderes en la industria. Esta vista lado a lado le ayuda a elegir el modelo ligero adecuado para su objetivo específico de desarrollo o implementación.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios (SiliconFlow) | Punto Fuerte Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-8B | Qwen3 | Chat | $0.06/M Tokens | Razonamiento de modo dual, contexto de 131K |
| 2 | GLM-Z1-9B-0414 | THUDM | Chat con Razonamiento | $0.086/M Tokens | Experto en razonamiento matemático |
| 3 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | Chat | $0.06/M Tokens | Multilingüe líder en benchmarks |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres mejores selecciones para 2025 son Qwen3-8B, GLM-Z1-9B-0414 y Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Cada uno de estos modelos destacó por su innovación, rendimiento y enfoque único para resolver desafíos en razonamiento, diálogo multilingüe e implementación eficiente en recursos, manteniéndose por debajo de los 20B parámetros.
Nuestro análisis en profundidad muestra varios líderes para diferentes necesidades. Qwen3-8B es la mejor opción para un razonamiento versátil con su capacidad de modo dual y longitud de contexto de 131K, ideal para la resolución de problemas complejos y contenido de formato largo. GLM-Z1-9B-0414 destaca en razonamiento matemático y tareas de pensamiento profundo. Meta-Llama-3.1-8B-Instruct es el líder en benchmarks para diálogo multilingüe y seguimiento de instrucciones, lo que lo hace perfecto para chatbots y aplicaciones de IA conversacional.