Guía definitiva: los mejores modelos de Baidu en 2026

Elizabeth C.

Nuestra guía completa sobre los mejores modelos de IA de Baidu de 2026. Hemos analizado las pruebas de rendimiento, probado aplicaciones en el mundo real y examinado las arquitecturas para identificar los modelos de lenguaje más potentes e innovadores de Baidu. Desde arquitecturas vanguardistas de Mezcla de Expertos (MoE) hasta capacidades avanzadas de razonamiento, estos modelos destacan en la comprensión del lenguaje natural, la generación de código y la resolución de problemas complejos, lo que permite a desarrolladores y empresas crear aplicaciones de IA de próxima generación con servicios como SiliconFlow. Nuestra recomendación principal para 2026 es ERNIE-4.5-300B-A47B, elegido por su excepcional equilibrio entre rendimiento, eficiencia y versatilidad a la hora de abordar diversas tareas de IA con su innovadora arquitectura MoE.

¿Qué son los modelos de lenguaje de Baidu AI?

Los modelos de lenguaje de Baidu AI son sofisticados modelos de lenguaje de gran tamaño desarrollados utilizando arquitecturas avanzadas como Mixture-of-Experts (MoE) y entrenados en el marco de aprendizaje profundo PaddlePaddle de Baidu. Estos modelos demuestran capacidades excepcionales en tareas de comprensión, generación, razonamiento de Text y codificación. El enfoque de Baidu combina métodos innovadores de entrenamiento Multimodal con una activación eficiente de parámetros, lo que permite un rendimiento potente al tiempo que mantiene la eficiencia computacional. Estos modelos están diseñados para sobresalir en el seguimiento de instrucciones, la aplicación del conocimiento del mundo y tareas de razonamiento complejas, lo que los hace ideales para aplicaciones empresariales e investigación de IA.

ERNIE-4.5-300B-A47B

ERNIE-4.5-300B-A47B es un gran modelo de lenguaje desarrollado por Baidu basado en una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE). Con un total de 300 mil millones de parámetros, pero solo 47 mil millones activados por token, equilibra perfectamente un rendimiento potente con la eficiencia computacional. Entrenado en PaddlePaddle, sobresale en tareas de comprensión, generación, razonamiento de Text y codificación a través de un innovador preentrenamiento MoE heterogéneo Multimodal.

ERNIE-4.5-300B-A47B: Líder en arquitectura MoE eficiente

ERNIE-4.5-300B-A47B es un gran modelo de lenguaje desarrollado por Baidu basado en una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE). El modelo tiene un total de 300 mil millones de parámetros, pero solo activa 47 mil millones de parámetros por token durante la inferencia, equilibrando así un rendimiento potente con la eficiencia computacional. Como uno de los modelos principales de la serie ERNIE 4.5, está entrenado en el marco de aprendizaje profundo PaddlePaddle y demuestra capacidades sobresalientes en tareas como comprensión, generación, razonamiento de Text y codificación. El modelo utiliza un innovador método de preentrenamiento MoE heterogéneo Multimodal, que mejora de manera efectiva sus habilidades generales mediante el entrenamiento conjunto en las modalidades visual y de Text, mostrando resultados destacados en el seguimiento de instrucciones y la memorización del conocimiento del mundo.

Pros

Arquitectura MoE eficiente con 300B de parámetros totales.
Solo activa 47B de parámetros por token para una mayor eficiencia.
Rendimiento excepcional en tareas de razonamiento y codificación.

Contras

Precios de Output más altos en comparación con modelos más pequeños.
Requiere la comprensión de la arquitectura MoE para su optimización.

Por qué nos encanta

Ofrece capacidades de IA excepcionales con eficiencia computacional a través de su innovadora arquitectura MoE, lo que lo hace perfecto para aplicaciones empresariales que requieren tanto potencia como rentabilidad.

DeepSeek-V3

DeepSeek-V3 utiliza una arquitectura MoE avanzada con un total de 671B de parámetros, mejorada con técnicas de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek-R1. Esta última versión logra puntuaciones que superan a las de GPT-4.5 en evaluaciones de matemáticas y codificación, con mejoras significativas en la invocación de herramientas, el juego de roles y las capacidades de conversación informal.

DeepSeek-V3: Rendimiento mejorado mediante aprendizaje por refuerzo

La nueva versión de DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) utiliza el mismo modelo base que el DeepSeek-V3-1226 anterior, con mejoras realizadas únicamente en los métodos de postentrenamiento. El nuevo modelo V3 incorpora técnicas de aprendizaje por refuerzo del proceso de entrenamiento del modelo DeepSeek-R1, mejorando significativamente su rendimiento en tareas de razonamiento. Ha logrado puntuaciones que superan a las de GPT-4.5 en conjuntos de evaluación relacionados con las matemáticas y la codificación. Además, el modelo ha experimentado mejoras notables en la invocación de herramientas, el juego de roles y las capacidades de conversación informal.

Pros

Arquitectura MoE masiva de 671B de parámetros.
Métodos de entrenamiento mejorados con aprendizaje por refuerzo.
Supera a GPT-4.5 en pruebas de referencia de matemáticas y codificación.

Contras

Modelo muy grande que requiere recursos computacionales significativos.
Puede ser excesivo para tareas de conversación sencillas.

Por qué nos encanta

Representa la cúspide de las capacidades de razonamiento con mejoras de aprendizaje por refuerzo, lo que lo hace ideal para desafíos complejos de matemáticas y codificación.

Qwen3-235B-A22B

Qwen3-235B-A22B cuenta con una arquitectura de modo dual única que admite tanto el modo de pensamiento para el razonamiento complejo como el modo sin pensamiento para un diálogo eficiente. Con un total de 235B de parámetros y 22B activados, destaca en la escritura creativa, el juego de roles, las capacidades de agentes y admite más de 100 idiomas con un rendimiento multilingüe superior.

Qwen3-235B-A22B: Potencia de razonamiento de modo dual

Qwen3-235B-A22B es el último modelo de lenguaje grande de la serie Qwen, que presenta una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) con un total de 235B de parámetros y 22B de parámetros activados. Este modelo admite de manera única el cambio sin interrupciones entre el modo de pensamiento (para razonamiento lógico complejo, matemáticas y codificación) y el modo sin pensamiento (para un diálogo eficiente de propósito general). Demuestra capacidades de razonamiento significativamente mejoradas, una alineación superior con las preferencias humanas en la escritura creativa, el juego de roles y los diálogos de múltiples turnos. El modelo sobresale en capacidades de agentes para una integración precisa con herramientas externas y admite más de 100 idiomas y dialectos con una sólida capacidad de traducción y seguimiento de instrucciones multilingües.

Pros

Arquitectura de modo dual única para aplicaciones versátiles.
Capacidades superiores de escritura creativa y juego de roles.
Excelentes capacidades de agentes con integración de herramientas.

Contras

Nivel de precios más alto en la plataforma SiliconFlow.
El complejo sistema de modo dual puede requerir una curva de aprendizaje.

Por qué nos encanta

Su innovadora arquitectura de modo dual y sus excepcionales capacidades multilingües lo convierten en la opción perfecta para aplicaciones globales que requieren inteligencia tanto creativa como analítica.

Comparación de modelos de Baidu AI

In esta tabla, comparamos los modelos de IA líderes de Baidu y otros relacionados para 2026, cada uno con fortalezas únicas. ERNIE-4.5-300B-A47B ofrece el mejor equilibrio entre eficiencia y potencia con su arquitectura MoE. DeepSeek-V3 proporciona capacidades de razonamiento superiores mejoradas por el aprendizaje por refuerzo. Qwen3-235B-A22B sobresale en aplicaciones multilingües con su innovador sistema de modo dual. Esta comparación le ayuda a elegir el modelo adecuado para sus requisitos específicos de IA.

Preguntas frecuentes

¿Qué modelos de IA de Baidu lograron entrar en nuestras principales recomendaciones?

Nuestra recomendación principal para 2026 es el ERNIE-4.5-300B-A47B de Baidu, junto con los modelos relacionados de alto rendimiento DeepSeek-V3 y Qwen3-235B-A22B. Estos modelos fueron seleccionados por sus innovadoras arquitecturas MoE, sus excepcionales capacidades de razonamiento y sus aplicaciones prácticas en entornos empresariales.

¿Qué criterios utilizamos al evaluar estos modelos de IA?

Evaluamos cada modelo en función de varios factores clave: la eficiencia de la arquitectura MoE, el rendimiento en pruebas de referencia de razonamiento y codificación, la eficiencia computacional (ratios de activación de parámetros), las capacidades de longitud de contexto, el soporte multilingüe, las habilidades de integración de herramientas y la rentabilidad en la plataforma SiliconFlow.

¿Por qué es ERNIE-4.5-300B-A47B nuestra principal elección de modelo de Baidu?

ERNIE-4.5-300B-A47B destaca por su perfecto equilibrio entre potencia y eficiencia a través de su innovadora arquitectura MoE. Con un total de 300B de parámetros pero solo 47B activados por token, ofrece un rendimiento excepcional en comprensión, generación, razonamiento de Text y codificación al tiempo que mantiene la eficiencia computacional. Su entrenamiento Multimodal y su sólido seguimiento de instrucciones lo hacen ideal para diversas aplicaciones empresariales.

¿Cómo se comparan estos modelos en términos de precios en SiliconFlow?

En SiliconFlow, ERNIE-4.5-300B-A47B ofrece un precio competitivo de $1.1 por millón de tokens de Output y $0.28 por millón de tokens de Input. El precio de DeepSeek-V3 es similar, de $1.13/$0.27, mientras que Qwen3-235B-A22B se posiciona como una opción premium de $1.42/$0.35, lo que refleja sus avanzadas capacidades de modo dual y su amplio soporte multilingüe.

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