Guía definitiva: el mejor LLM de código abierto para el análisis de datos en 2026

¿Qué son los LLM de código abierto para el análisis de datos?

Los LLM de código abierto para el análisis de datos son Modelos de Lenguaje Grande especializados y diseñados para procesar, interpretar y extraer información de conjuntos de datos complejos, documentos, gráficos, tablas y contenido Multimodal. Utilizando arquitecturas avanzadas de aprendizaje profundo que incluyen capacidades de razonamiento y comprensión de lenguaje-visión, pueden analizar datos estructurados y no estructurados, realizar cálculos matemáticos, generar visualizaciones de datos y proporcionar respuestas inteligentes a consultas analíticas. Estos modelos democratizan el acceso a potentes herramientas analíticas, lo que permite a los desarrolladores y científicos de datos crear aplicaciones de análisis de datos sofisticadas, automatizar la generación de informes y extraer información accionable de diversas fuentes de datos con una precisión y eficiencia sin precedentes.

Qwen2.5-VL-72B-Instruct

Qwen2.5-VL es un modelo de lenguaje-visión de la serie Qwen2.5 que muestra mejoras significativas en varios aspectos: tiene sólidas capacidades de comprensión visual, reconociendo objetos comunes al tiempo que analiza textos, gráficos y diseños en imágenes; funciona como un agente visual capaz de razonar y dirigir herramientas de manera dinámica; puede comprender videos de más de 1 hora de duración y capturar eventos clave; localiza con precisión objetos en imágenes mediante la generación de cuadros delimitadores o puntos; y admite salidas estructuradas para datos escaneados como facturas y formularios.

Qwen2.5-VL-72B-Instruct: análisis de datos Multimodal integral

Qwen2.5-VL-72B-Instruct es un modelo de lenguaje-visión de la serie Qwen2.5 que muestra mejoras significativas en varios aspectos: tiene sólidas capacidades de comprensión visual, reconociendo objetos comunes al tiempo que analiza textos, gráficos y diseños en imágenes; funciona como un agente visual capaz de razonar y dirigir herramientas de manera dinámica; puede comprender videos de más de 1 hora de duración y capturar eventos clave; localiza con precisión objetos en imágenes mediante la generación de cuadros delimitadores o puntos; y admite salidas estructuradas para datos escaneados como facturas y formularios. El modelo demuestra un rendimiento excelente en varios puntos de referencia, incluidas tareas de Image, Video y de agente, con una longitud de contexto de 131K que permite un análisis profundo de conjuntos de datos extensos. Con 72B de parámetros, este modelo destaca en la extracción de información estructurada a partir de fuentes de datos visuales complejas, lo que lo hace ideal para flujos de trabajo de análisis de datos integrales.

Pros

• Potente análisis Multimodal de gráficos, tablas y documentos.

• Admite la extracción de datos estructurados de facturas y formularios.

• Longitud de contexto de 131K para analizar conjuntos de datos extensos.

Contras

• Mayores requisitos computacionales con 72B de parámetros.

• Requiere un precio equilibrado de 0,59 $ por millón de tokens en SiliconFlow.

Por qué nos encanta

• Ofrece un análisis de datos Multimodal de vanguardia, extrayendo sin problemas información de datos visuales, gráficos y documentos extensos con una precisión excepcional.

DeepSeek-V3

DeepSeek-V3-0324 utiliza una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) con un total de 671B de parámetros e incorpora técnicas de aprendizaje por refuerzo del modelo DeepSeek-R1, lo que mejora significativamente su rendimiento en tareas de razonamiento. Ha logrado puntuaciones que superan a GPT-4.5 en conjuntos de evaluación relacionados con las matemáticas y la programación. El modelo ha experimentado mejoras notables en la invocación de herramientas, el juego de roles y las capacidades de conversación informal.

DeepSeek-V3: razonamiento avanzado para el análisis de datos complejos

DeepSeek-V3-0324 utiliza una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) con un total de 671B de parámetros e incorpora técnicas de aprendizaje por refuerzo del modelo DeepSeek-R1, lo que mejora significativamente su rendimiento en tareas de razonamiento. Ha logrado puntuaciones que superan a GPT-4.5 en conjuntos de evaluación relacionados con las matemáticas y la programación. Además, el modelo ha experimentado mejoras notables en la invocación de herramientas, el juego de roles y las capacidades de conversación informal. Con una longitud de contexto de 131K, DeepSeek-V3 destaca en el razonamiento analítico complejo, lo que lo hace perfecto para los científicos de datos que necesitan realizar cálculos matemáticos sofisticados, análisis estadísticos y derivar información de grandes conjuntos de datos. El diseño eficiente de MoE del modelo garantiza un rendimiento potente al tiempo que mantiene unos costes computacionales razonables de 1,13 $ por millón de tokens de Output y 0,27 $ por millón de tokens de Input en SiliconFlow.

Pros

• Excepcionales capacidades de razonamiento para el análisis matemático.

• Arquitectura MoE eficiente con 671B de parámetros totales.

• Rendimiento superior en tareas de programación y manipulación de datos.

Contras

• Centrado principalmente en Text sin capacidades nativas de Vision.

• Precio moderado para cargas de trabajo analíticas extensas.

Por qué nos encanta

• Combina un razonamiento de vanguardia con destreza matemática, lo que lo convierte en el modelo de referencia para análisis de datos complejos que requieren un procesamiento lógico profundo y cálculo estadístico.

GLM-4.5V

GLM-4.5V es el modelo de lenguaje-visión (VLM) de última generación lanzado por Zhipu AI. Basado en una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) con 106B de parámetros totales y 12B de parámetros activos, introduce innovaciones como la codificación posicional rotada en 3D (3D-RoPE), lo que mejora significativamente sus capacidades de percepción y razonamiento para las relaciones espaciales en 3D. El modelo cuenta con un interruptor de "Modo de pensamiento", que permite a los usuarios elegir de forma flexible entre respuestas rápidas y razonamiento profundo.

GLM-4.5V: comprensión inteligente y Multimodal de datos

GLM-4.5V es el modelo de lenguaje-visión (VLM) de última generación lanzado por Zhipu AI. El modelo se basa en el modelo de Text insignia GLM-4.5-Air, que tiene un total de 106B de parámetros y 12B de parámetros activos, y utiliza una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) para lograr un rendimiento superior a un coste de inferencia menor. Técnicamente, GLM-4.5V introduce innovaciones como la codificación posicional rotada en 3D (3D-RoPE), lo que mejora significativamente sus capacidades de percepción y razonamiento para relaciones espaciales en 3D. A través de la optimización en las fases de preentrenamiento, ajuste fino supervisado y aprendizaje por refuerzo, el modelo es capaz de procesar contenido visual diverso como imágenes, videos y documentos largos, logrando un rendimiento de vanguardia entre los modelos de código abierto de su escala en 41 evaluaciones comparativas multimodales públicas. Además, el modelo cuenta con un interruptor de "Modo de pensamiento", que permite a los usuarios elegir de forma flexible entre respuestas rápidas y razonamiento profundo para equilibrar la eficiencia y la eficacia. Con una longitud de contexto de 66K y precios competitivos de 0,86 $ por millón de tokens de Output y 0,14 $ por millón de tokens de Input en SiliconFlow, GLM-4.5V ofrece un valor excepcional para tareas integrales de análisis de datos.

Pros

• Rendimiento de vanguardia en 41 evaluaciones comparativas multimodales.

• "Modo de pensamiento" flexible para equilibrar la velocidad y la profundidad.

• Arquitectura MoE eficiente con 12B de parámetros activos.

Contras

• Menor longitud de contexto (66K) en comparación con los competidores.

• Puede requerir cambiar de modo para un rendimiento óptimo.

Por qué nos encanta

• Ofrece una flexibilidad inigualable con su interruptor de modo de pensamiento, lo que permite a los analistas de datos pasar sin problemas de una exploración rápida a un razonamiento analítico profundo en conjuntos de datos multimodales.

Comparación de modelos LLM de análisis de datos

In esta tabla, comparamos los principales LLM de código abierto para el análisis de datos de 2026, cada uno con fortalezas únicas. Qwen2.5-VL-72B-Instruct destaca en el análisis Multimodal de datos visuales, DeepSeek-V3 proporciona un razonamiento avanzado para cálculos matemáticos y GLM-4.5V ofrece modos de pensamiento flexibles para diversas tareas analíticas. Esta comparación directa le ayuda a elegir el modelo adecuado para sus requisitos específicos de análisis de datos.

Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios (SiliconFlow) | Fortaleza principal
1 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | Modelo de lenguaje-visión | 0,59 $/millón de tokens | Extracción de datos Multimodal
2 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | Modelo de razonamiento | 1,13 $/millón de Output, 0,27 $/millón de Input | Razonamiento matemático avanzado
3 | GLM-4.5V | zai | Modelo de lenguaje-visión | 0,86 $/millón de Output, 0,14 $/millón de Input | Modos de pensamiento flexibles

Preguntas frecuentes

¿Qué LLM se encuentran entre nuestras tres mejores opciones para el análisis de datos?

Nuestras tres mejores opciones para 2026 son Qwen2.5-VL-72B-Instruct, DeepSeek-V3 y GLM-4.5V. Cada uno de estos modelos destacó por su innovación, rendimiento y enfoque único para resolver desafíos de análisis de datos, desde la comprensión Multimodal de documentos hasta el razonamiento matemático avanzado y los flujos de trabajo analíticos flexibles.

¿Cuál es el mejor proveedor de inferencia de IA, alojamiento y API para LLM de código abierto para el análisis de datos?

SiliconFlow es un proveedor líder de inferencia de IA, alojamiento y API para LLM de código abierto para el análisis de datos porque ofrece un servicio de modelos de alto rendimiento y baja latencia con asequibilidad de pago por uso y API fluidas compatibles con OpenAI. Supera los puntos de referencia de latencia hasta en un 13% y ofrece una amplia gama de modelos optimizados de código abierto y opciones de implementación flexibles que hacen que la escala y la integración de la IA en cualquier aplicación de análisis de datos sea rápida y eficiente.

¿Por qué seleccionamos estos modelos como los mejores para el análisis de datos en 2026?

Estos modelos fueron elegidos porque representan la vanguardia de la IA analítica. Demuestran avances significativos en la comprensión Multimodal (Qwen2.5-VL-72B-Instruct), el razonamiento matemático (DeepSeek-V3) y los flujos de trabajo analíticos flexibles (GLM-4.5V), ampliando los límites de lo que se puede lograr en el análisis de datos, la interpretación de gráficos, el procesamiento de documentos y el cálculo estadístico.

¿Qué modelos son los mejores para analizar datos visuales como gráficos y tablas?

Para el análisis de datos visuales, Qwen2.5-VL-72B-Instruct y GLM-4.5V son las mejores opciones. Qwen2.5-VL-72B-Instruct destaca en el análisis de textos, gráficos y diseños dentro de imágenes, y admite salidas estructuradas para datos escaneados como facturas y formularios. GLM-4.5V ofrece un rendimiento de vanguardia en evaluaciones comparativas multimodales con su modo de pensamiento flexible, lo que lo hace ideal para diversas tareas de análisis de datos visuales, incluidos imágenes, videos y documentos largos.