¿Qué son los Modelos de Código Abierto de OpenAI?
Los modelos de código abierto de OpenAI son modelos de lenguaje grandes y avanzados lanzados con pesos abiertos, lo que permite a los desarrolladores desplegarlos, modificarlos y construir sobre ellos libremente. Estos modelos utilizan arquitecturas de vanguardia como Mixture-of-Experts (MoE) y técnicas de cuantificación avanzadas para ofrecer un rendimiento excepcional en tareas de razonamiento, codificación, matemáticas y relacionadas con la salud. Con características como el razonamiento Chain-of-Thought, capacidades de uso de herramientas y licencias comerciales, democratizan el acceso a la IA de última generación mientras fomentan la innovación y la colaboración en la comunidad de desarrolladores.
openai/gpt-oss-120b
gpt-oss-120b es el modelo de lenguaje grande de peso abierto de OpenAI con ~117B parámetros (5.1B activos), que utiliza un diseño Mixture-of-Experts (MoE) y cuantificación MXFP4 para ejecutarse en una sola GPU de 80 GB. Ofrece un rendimiento de nivel o4-mini o superior en benchmarks 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: Potencia de Alto Rendimiento de Peso Abierto
gpt-oss-120b es el modelo de lenguaje grande de peso abierto insignia de OpenAI, con ~117B parámetros y 5.1B parámetros activos a través de su arquitectura Mixture-of-Experts (MoE). Utilizando cuantificación MXFP4 avanzada, se ejecuta eficientemente en una sola GPU de 80 GB mientras ofrece un rendimiento de nivel o4-mini o superior en benchmarks de razonamiento, codificación, salud y matemáticas. El modelo soporta razonamiento Chain-of-Thought completo, capacidades de uso de herramientas integrales y viene con licencia Apache 2.0 para un despliegue comercial sin restricciones.
Ventajas
- Rendimiento excepcional que iguala a o4-mini en múltiples dominios
- Arquitectura MoE eficiente con solo 5.1B parámetros activos
- Se ejecuta en una sola GPU de 80 GB con cuantificación MXFP4
Desventajas
- Requiere hardware de gama alta (GPU de 80 GB) para un rendimiento óptimo
- Precios más altos de SiliconFlow a $0.45/M tokens de salida
Por Qué Nos Encanta
- Combina un rendimiento de nivel empresarial con accesibilidad de código abierto, ofreciendo capacidades de razonamiento de vanguardia mientras mantiene un uso eficiente de los recursos a través de una innovadora arquitectura MoE.
openai/gpt-oss-20b
gpt-oss-20b es el modelo de peso abierto ligero de OpenAI con ~21B parámetros (3.6B activos), construido sobre una arquitectura MoE y cuantificación MXFP4 para ejecutarse localmente en dispositivos con 16 GB de VRAM. Iguala a o3-mini en tareas de razonamiento, matemáticas y salud, soportando CoT, uso de herramientas y despliegue a través de frameworks como Transformers, vLLM y Ollama.
openai/gpt-oss-20b: Campeón de Despliegue Local Eficiente
gpt-oss-20b es el modelo de peso abierto ligero pero potente de OpenAI, con ~21B parámetros y 3.6B parámetros activos a través de su arquitectura MoE optimizada. Diseñado para el despliegue local, utiliza cuantificación MXFP4 para ejecutarse eficientemente en dispositivos con solo 16 GB de VRAM mientras iguala el rendimiento de o3-mini en tareas de razonamiento, matemáticas y relacionadas con la salud. El modelo soporta razonamiento Chain-of-Thought, uso de herramientas y un despliegue sin problemas a través de frameworks populares como Transformers, vLLM y Ollama.
Ventajas
- Eficiencia excepcional al ejecutarse en dispositivos con 16 GB de VRAM
- Iguala el rendimiento de o3-mini en benchmarks clave
- Precios rentables de SiliconFlow a $0.18/M tokens de salida
Desventajas
- Un menor número de parámetros puede limitar tareas de razonamiento complejas
- Menos parámetros activos en comparación con la variante de 120B
Por Qué Nos Encanta
- Democratiza el acceso a la IA de alta calidad al permitir potentes capacidades de razonamiento en hardware de consumo mientras mantiene un rendimiento de nivel profesional.
deepseek-ai/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 a OpenAI-o1 en tareas de matemáticas, código y razonamiento, y a través de métodos de entrenamiento cuidadosamente diseñados, ha mejorado la efectividad general.
deepseek-ai/DeepSeek-R1: Especialista en Razonamiento Avanzado
DeepSeek-R1-0528 es un modelo de razonamiento de vanguardia impulsado por aprendizaje por refuerzo que aborda específicamente los desafíos de repetición y legibilidad en las respuestas de IA. Con 671B parámetros con arquitectura MoE y una longitud de contexto de 164K, incorpora optimización de datos de arranque en frío y métodos de entrenamiento cuidadosamente diseñados para lograr un rendimiento comparable a OpenAI-o1. El modelo destaca en tareas de matemáticas, codificación y razonamiento complejo, representando un avance en el desarrollo de IA centrada en el razonamiento.
Ventajas
- Rendimiento comparable a OpenAI-o1 en tareas de razonamiento
- Entrenamiento RL avanzado aborda problemas de repetición
- Arquitectura MoE masiva de 671B parámetros
Desventajas
- Mayores requisitos computacionales debido a los 671B parámetros
- Precios premium de SiliconFlow a $2.18/M tokens de salida
Por Qué Nos Encanta
- Representa la cúspide de la IA de razonamiento, combinando una escala masiva con un entrenamiento RL sofisticado para ofrecer un rendimiento de nivel OpenAI-o1 en la resolución de problemas matemáticos y lógicos complejos.
Comparación de Modelos de IA
En esta tabla, comparamos los principales modelos de código abierto de OpenAI de 2025, cada uno optimizado para diferentes escenarios de despliegue. Para aplicaciones empresariales de alto rendimiento, openai/gpt-oss-120b proporciona una potencia de razonamiento excepcional. Para el despliegue local y la eficiencia de costos, openai/gpt-oss-20b ofrece el equilibrio perfecto. Para tareas de razonamiento avanzadas que requieren un rendimiento de nivel o1, deepseek-ai/DeepSeek-R1 lidera el campo. Esta comparación le ayuda a seleccionar el modelo ideal para sus requisitos y presupuesto específicos.
| Número | Modelo | Desarrollador | Arquitectura | Precios de SiliconFlow | Punto Fuerte Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | openai/gpt-oss-120b | OpenAI | MoE (120B params) | $0.09/$0.45 por M tokens | Rendimiento de nivel o4-mini |
| 2 | openai/gpt-oss-20b | OpenAI | MoE Ligero (20B) | $0.04/$0.18 por M tokens | Despliegue local eficiente |
| 3 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | DeepSeek AI | Mejorado con RL (671B) | $0.50/$2.18 por M tokens | Razonamiento de nivel OpenAI-o1 |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres selecciones principales para 2025 son openai/gpt-oss-120b, openai/gpt-oss-20b y deepseek-ai/DeepSeek-R1. Cada modelo destacó en diferentes áreas: gpt-oss-120b por su rendimiento de nivel empresarial, gpt-oss-20b por su despliegue local eficiente y DeepSeek-R1 por sus capacidades de razonamiento avanzadas comparables a OpenAI-o1.
Para aplicaciones empresariales que requieren el máximo rendimiento, openai/gpt-oss-120b ofrece capacidades de nivel o4-mini. Para un despliegue consciente del costo y la inferencia local, openai/gpt-oss-20b proporciona un excelente valor a $0.18/M tokens de salida en SiliconFlow. Para tareas de razonamiento avanzadas que necesitan un rendimiento de nivel o1, deepseek-ai/DeepSeek-R1 es la opción premium a pesar de los costos más altos.