¿Qué son los LLM para Ventanas de Contexto Largas?
Los LLM para ventanas de contexto largas son grandes modelos de lenguaje específicamente diseñados para procesar y comprender grandes cantidades de texto de entrada en una sola sesión. Estos modelos pueden manejar longitudes de contexto que van desde 100K hasta más de 1 millón de tokens, lo que les permite trabajar con documentos completos, bases de código, trabajos de investigación y conversaciones complejas de múltiples turnos sin perder el rastro de la información anterior. Esta tecnología permite a los desarrolladores e investigadores analizar grandes conjuntos de datos, realizar análisis exhaustivos de documentos y mantener un razonamiento coherente a través de vastas cantidades de texto, lo que los hace esenciales para aplicaciones empresariales, investigación y flujos de trabajo avanzados de IA.
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct es el modelo de código más agéntico lanzado por Alibaba hasta la fecha. Es un modelo de Mezcla de Expertos (MoE) con 480 mil millones de parámetros totales y 35 mil millones de parámetros activados, equilibrando eficiencia y rendimiento. El modelo soporta nativamente una longitud de contexto de 256K tokens, que puede extenderse hasta 1 millón de tokens utilizando métodos de extrapolación como YaRN, lo que le permite manejar bases de código a escala de repositorio y tareas de programación complejas.
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct: Comprensión de Código a Escala de Repositorio
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct es el modelo de código más agéntico lanzado por Alibaba hasta la fecha. Es un modelo de Mezcla de Expertos (MoE) con 480 mil millones de parámetros totales y 35 mil millones de parámetros activados, equilibrando eficiencia y rendimiento. El modelo soporta nativamente una longitud de contexto de 256K tokens, que puede extenderse hasta 1 millón de tokens utilizando métodos de extrapolación como YaRN, lo que le permite manejar bases de código a escala de repositorio y tareas de programación complejas. Qwen3-Coder está específicamente diseñado para flujos de trabajo de codificación agéntica, donde no solo genera código sino que también interactúa de forma autónoma con herramientas y entornos de desarrollo para resolver problemas complejos.
Ventajas
- Arquitectura MoE masiva de 480B parámetros con 35B parámetros activos.
- Soporte nativo de contexto de 256K, extensible a 1M tokens.
- Rendimiento de última generación en benchmarks de codificación y agénticos.
Desventajas
- Altos requisitos computacionales debido al gran número de parámetros.
- Precios premium en SiliconFlow a $2.28 de salida / $1.14 de entrada por M de tokens.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece una comprensión de código a escala de repositorio inigualable con la capacidad de procesar bases de código completas y tareas de programación complejas a través de ventanas de contexto extendidas.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 es el último modelo de pensamiento de la serie Qwen3, lanzado por el equipo Qwen de Alibaba. Como modelo de Mezcla de Expertos (MoE) con 30.5 mil millones de parámetros totales y 3.3 mil millones de parámetros activos, demuestra un rendimiento significativamente mejorado en tareas de razonamiento. El modelo soporta nativamente una capacidad de comprensión de contexto largo de 256K, que puede extenderse a 1 millón de tokens.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507: Razonamiento Avanzado de Contexto Largo
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 es el último modelo de pensamiento de la serie Qwen3, lanzado por el equipo Qwen de Alibaba. Como modelo de Mezcla de Expertos (MoE) con 30.5 mil millones de parámetros totales y 3.3 mil millones de parámetros activos, se centra en mejorar las capacidades para tareas complejas. El modelo demuestra un rendimiento significativamente mejorado en tareas de razonamiento, incluyendo razonamiento lógico, matemáticas, ciencia, codificación y benchmarks académicos que típicamente requieren experiencia humana. El modelo soporta nativamente una capacidad de comprensión de contexto largo de 256K, que puede extenderse a 1 millón de tokens. Esta versión está específicamente diseñada para el 'modo de pensamiento' para abordar problemas altamente complejos a través de un razonamiento paso a paso y también sobresale en capacidades agénticas.
Ventajas
- Diseño MoE eficiente con 30.5B parámetros totales y 3.3B activos.
- Soporte nativo de contexto de 256K, extensible a 1M tokens.
- Modo de pensamiento especializado para tareas de razonamiento complejas.
Desventajas
- Menor número de parámetros activos en comparación con modelos más grandes.
- Enfocado principalmente en el razonamiento en lugar de tareas generales.
Por Qué Nos Encanta
- Combina capacidades excepcionales de contexto largo con razonamiento avanzado a través de su modo de pensamiento, lo que lo hace perfecto para tareas analíticas complejas que requieren procesamiento de entrada extendida.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 es un modelo de razonamiento impulsado por aprendizaje por refuerzo (RL) que aborda los problemas de repetición y legibilidad. Logra un rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas de matemáticas, código y razonamiento, y soporta una ventana de contexto de 164K. El modelo incorpora datos de arranque en frío para optimizar el rendimiento del razonamiento y ofrece una eficacia general mejorada a través de métodos de entrenamiento cuidadosamente diseñados.
DeepSeek-R1: Potencia Premium de Razonamiento de Contexto Largo
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 eficacia general. Con su ventana de contexto de 164K y su arquitectura MoE de 671B parámetros, representa uno de los modelos de razonamiento de contexto largo más capaces disponibles.
Ventajas
- Arquitectura MoE masiva de 671B parámetros para un rendimiento superior.
- Ventana de contexto de 164K para procesamiento extensivo de documentos.
- Rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas de razonamiento.
Desventajas
- Los precios más altos en SiliconFlow a $2.18 de salida / $0.5 de entrada por M de tokens.
- Requiere importantes recursos computacionales para un rendimiento óptimo.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece un rendimiento de razonamiento a nivel de OpenAI-o1 con una sustancial ventana de contexto de 164K, lo que lo convierte en la opción premium para tareas complejas de razonamiento de contexto largo.
Comparación de LLM de Contexto Largo
En esta tabla, comparamos los LLM líderes de 2025 para ventanas de contexto largas, cada uno destacando en diferentes aspectos del procesamiento de entrada extendida. Para la comprensión de código a escala de repositorio, Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct ofrece capacidades inigualables. Para el razonamiento avanzado sobre contextos largos, Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 proporciona excelentes capacidades de modo de pensamiento, mientras que DeepSeek-R1 ofrece un rendimiento de razonamiento premium. Esta vista lado a lado le ayuda a elegir la herramienta adecuada para sus necesidades específicas de procesamiento de contexto largo.
| Número | Modelo | Desarrollador | Longitud de Contexto | Precios (SiliconFlow) | Punto Fuerte Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | Qwen | 262K tokens | $2.28/$1.14 por M de tokens | Codificación a escala de repositorio |
| 2 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen | 262K tokens | $0.4/$0.1 por M de tokens | Razonamiento de contexto largo |
| 3 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 164K tokens | $2.18/$0.5 por M de tokens | Rendimiento de razonamiento premium |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres mejores selecciones para 2025 son Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 y DeepSeek-R1. Cada uno de estos modelos destacó por sus excepcionales capacidades de contexto largo, con ventanas de contexto que van desde 164K hasta 262K tokens, y enfoques únicos para manejar el procesamiento de entrada extendida.
Nuestro análisis muestra líderes claros para diferentes necesidades. Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct es la mejor opción para la comprensión de código a escala de repositorio con un contexto nativo de 262K. Para el razonamiento complejo sobre documentos largos, Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 ofrece excelentes capacidades de modo de pensamiento. Para un rendimiento de razonamiento premium con un contexto sustancial, DeepSeek-R1 ofrece capacidades a nivel de OpenAI-o1 con una ventana de contexto de 164K.