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La IA de código abierto ha alcanzado a los sistemas de código cerrado. Estos cinco modelos de lenguaje grande (LLM) Ofrecen un rendimiento de nivel empresarial sin los costos recurrentes de API ni la dependencia de un proveedor. Cada una gestiona diferentes casos de uso, desde razonamiento en el dispositivo hasta soporte multilingüe a gran escala.
Esta guía desglosa GPT-OSS-120B, DeepSeek-R1, Qwen3-235B, LLaMA 4 y Mixtral-8x22B con detalles específicos sobre capacidades, costos y requisitos de implementación.
Comparacion rapida
| La mejor opción para | Precio inicial | Función clave | |
|---|---|---|---|
| GPT-OSS-120B | Implementación de una sola GPU | Gratis (Apache 2.0) | Se ejecuta en una GPU de 80 GB con parámetros de 120 B |
| DeepSeek-R1 | Tareas de razonamiento complejo | Gratis (MIT) | Parámetros 671B con pensamiento transparente |
| Qwen3-235B | Aplicaciones multilingües | Gratis (Apache 2.0) | Admite más de 119 idiomas con pensamiento híbrido |
| Llama 4 | Procesamiento multimodal | Gratis (licencia personalizada) | Ventana de contexto de token 10M |
| Mixtral-8x22B | Producción rentable | Gratis (Apache 2.0) | 75% de ahorro computacional en comparación con modelos densos |
1. GPT-OSS-120B
OpenAI lanzó sus primeros modelos de peso abierto desde GPT-2 en agosto de 2025. GPT-OSS-120B utiliza un mezcla de expertos Arquitectura con 117 mil millones de parámetros totales, pero solo 5.1 millones de activos por token. Este diseño disperso permite ejecutarlo en una sola GPU de 80 GB en lugar de requerir clústeres multi-GPU.
El modelo iguala el rendimiento de o4-mini en las pruebas de referencia principales. Alcanza una precisión del 90 % en las pruebas MMLU y de alrededor del 80 % en las tareas de razonamiento GPQA. La generación de código alcanza un 62 % de éxito a 1, lo que la hace competitiva con las alternativas de código cerrado. La ventana de contexto de 128 000 tokens gestiona un análisis exhaustivo de documentos sin fragmentación.
OpenAI entrenó estos modelos utilizando técnicas de o3 y otros sistemas de vanguardia. El enfoque se centró en la implementación práctica a escala real. Publicaron el tokenizador o200k_harmony junto con los modelos, estandarizando el procesamiento de las entradas en las implementaciones.
Pros y contras
- La implementación de una sola GPU de 80 GB elimina los costos de infraestructura de múltiples GPU
- La ventana de contexto nativa de 128K procesa bases de código completas o documentos largos
- La licencia Apache 2.0 permite el uso comercial y la modificación sin restricciones
- Las implementaciones de referencia en PyTorch, Triton y Metal simplifican la integración
- La precisión del 90 % de MMLU coincide con los modelos propietarios en los puntos de referencia de razonamiento
- La formación centrada en el inglés limita las capacidades multilingües en comparación con las alternativas
- Los parámetros activos 5.1B pueden tener un rendimiento inferior al de los modelos densos en tareas especializadas
- Requiere un mínimo de 80 GB de VRAM y excluye la implementación de GPU de nivel de consumidor.
- Aún no hay variantes destiladas disponibles para entornos con recursos limitados
- Especialización de dominio limitada en comparación con alternativas optimizadas
Precios: GPT-OSS-120B opera con licencia Apache 2.0 sin costos recurrentes. Necesita hardware compatible con modelos de 80 GB (GPU NVIDIA A100 o H100). La implementación en la nube en AWS, Azure o GCP cuesta aproximadamente entre $3 y $5 por hora para los tipos de instancia adecuados. La implementación autoalojada requiere la compra de una GPU única (aproximadamente entre $10,000 y $15,000 para una A100 usada).
Sin cuotas de suscripción. Sin límites de API. Sin dependencia de proveedores.
2. DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 desarrolló su modelo específicamente para el razonamiento transparente. La arquitectura utiliza un total de 671 mil millones de parámetros, con 37 mil millones activados por cada pasada hacia adelante. El entrenamiento enfatizó el aprendizaje por refuerzo sin el ajuste fino supervisado tradicional previo, permitiendo que los patrones de razonamiento surjan naturalmente del proceso de aprendizaje por refuerzo.
El modelo alcanza una precisión del 97 % en las evaluaciones de MATH-500 y coincide con el o1 de OpenAI en tareas de razonamiento complejo. Lo que distingue a DeepSeek-R1 es que permite observar su proceso de pensamiento. El modelo muestra lógica paso a paso en lugar de solo respuestas finales. Esta transparencia es fundamental para aplicaciones que requieren verificar el razonamiento, como el análisis financiero o la verificación de ingeniería.
DeepSeek lanzó seis versiones simplificadas junto con el modelo principal. Estas varían en parámetros desde 1.5 millones hasta 70 millones, y se ejecutan en hardware que abarca desde GPU de consumo de alta gama hasta dispositivos periféricos. La versión simplificada Qwen-32B supera a la o1-mini en las pruebas de rendimiento, con un consumo de recursos muy inferior.
Pros y contras
- La precisión del 97 % en MATH-500 lidera los modelos de código abierto en razonamiento matemático
- El proceso de pensamiento transparente permite la verificación y la depuración
- La escala de parámetros 671B proporciona capacidades analíticas profundas
- Seis variantes destiladas permiten la implementación en distintas configuraciones de hardware
- La licencia del MIT permite el uso comercial sin restricciones
- Los parámetros 671B requieren una infraestructura sustancial para la implementación completa del modelo
- El modo de razonamiento aumenta la latencia en comparación con la generación de respuestas directas
- El entrenamiento optimizado para inglés limita el rendimiento en otros idiomas
- El enfoque de aprendizaje por refuerzo puede producir explicaciones detalladas
- Las herramientas de la comunidad aún están madurando en comparación con los modelos más establecidos
Precios: DeepSeek-R1 se lanza bajo licencia MIT sin cargos por uso. El modelo 671B completo requiere un mínimo de 8 GPU A100 (costo en la nube: ~$25-30/hora). Los modelos simplificados son significativamente más económicos: la variante 32B requiere una sola GPU A100 (~$3-5/hora en la nube, ~$10,000 en la compra de hardware). La versión 7B funciona con GPU RTX 4090 de consumo.
DeepSeek ofrece acceso gratuito a la API con límites de velocidad para pruebas. La implementación en producción requiere alojamiento propio o infraestructura en la nube.
3. Qwen3-235B
El Qwen3-235B de Alibaba incorpora el pensamiento híbrido a los modelos de código abierto. Los usuarios controlan los niveles de esfuerzo de razonamiento (bajo, medio, alto) según la complejidad de la tarea. ¿Necesita respuestas rápidas de atención al cliente? El modo de pensamiento bajo ofrece respuestas rápidas. ¿Desea realizar análisis de datos complejos? El modo de pensamiento alto aplica razonamiento metódico.
La arquitectura utiliza un total de 235 mil millones de parámetros, de los cuales 22 mil millones están activados en 94 capas. Cada capa contiene 128 expertos, 8 de ellos activados por token. Esta selección de expertos permite un procesamiento eficiente, manteniendo la capacidad. El modelo se entrenó con más de mil millones de tokens en 119 idiomas, lo que representa 10 veces más datos multilingües que las versiones anteriores de Qwen.
El rendimiento se sitúa entre el 87 % y el 88 % en precisión MMLU, con sólidos parámetros multilingües. El modelo destaca en C-Eval y en evaluaciones regionales en Asia, Europa y otros mercados. La generación de código alcanza un 37 % de cero intentos, pero mejora significativamente al activar el modo de pensamiento para tareas de programación complejas.
Pros y contras
- La compatibilidad con más de 119 idiomas permite una implementación global sin barreras lingüísticas
- El control del pensamiento híbrido optimiza las compensaciones entre costo y rendimiento por solicitud
- El contexto del token 128K maneja un análisis exhaustivo de documentos
- La licencia Apache 2.0 permite la modificación comercial
- El rendimiento del 87% de MMLU compite con los principales sistemas propietarios
- Los parámetros 235B requieren una configuración de múltiples GPU para la implementación de producción
- El 37 % de la línea base de generación de código prueba modelos de codificación especializados
- La selección del modo de pensamiento agrega complejidad a la lógica de la aplicación
- El sesgo del idioma chino muestra un mejor desempeño en chino que en otros idiomas
- Herramientas comunitarias limitadas en comparación con el ecosistema LLaMA
Precios: Qwen3-235B utiliza licencias Apache 2.0 sin costo. El modelo completo requiere de 4 a 8 GPU A100, dependiendo de la cuantificación (nube: ~$15-30/hora). Alibaba Cloud ofrece terminales gestionadas con precios de pago por token desde $0.002/1 tokens para el modo de pensamiento y $0.0003/1 para el modo estándar.
Las variantes más pequeñas de Qwen3 (7B, 14B, 72B) funcionan con hardware de consumo. El modelo 7B funciona con GPU de consumo de 24 GB.
4. Llama 4
LLaMA 4 de Meta introduce capacidades multimodales nativas en texto, imágenes y vídeos cortos. La variante Scout incorpora 109 mil millones de parámetros totales con 17 mil millones activos, mientras que Maverick utiliza un grupo de expertos más amplio para tareas especializadas. Ambos procesan múltiples tipos de contenido mediante técnicas de fusión temprana que integran modalidades en representaciones unificadas.
El manejo del contexto alcanzó nuevos niveles. LLaMA 4 Scout admite hasta 10 millones de tokens para aplicaciones extensas de análisis de documentos. El contexto estándar cuenta con 128 000 tokens, una cantidad considerable para la mayoría de los casos de uso. Los modelos se preentrenaron con más de 30 billones de tokens, el doble de la combinación de entrenamiento de LLaMA 3.
Las pruebas de rendimiento muestran que LLaMA 4 supera a GPT-4o y Gemini 2.0 Flash en pruebas de codificación, razonamiento y multilingües. Meta desarrolló MetaP, una técnica para configurar hiperparámetros de forma fiable en diferentes escalas de modelo. Esto permite un rendimiento consistente al transferir los parámetros aprendidos a diferentes configuraciones.
Pros y contras
- La ventana de contexto de token de 10M permite procesar bases de código o conjuntos de datos completos
- El procesamiento multimodal nativo maneja entradas de texto, imágenes y video.
- La capacitación sobre tokens 30T brinda una cobertura integral de conocimientos
- Variantes de tamaño múltiples, desde la implementación en el borde hasta la escala del centro de datos
- Supera a GPT-4o en los puntos de referencia de codificación y razonamiento
- La licencia comercial personalizada requiere revisión para implementaciones a gran escala
- La fusión multimodal agrega complejidad a los procesos de implementación
- Un contexto de 10M requiere una cantidad sustancial de memoria incluso con optimizaciones
- Las variaciones en el tamaño del modelo generan confusión sobre qué variante utilizar
- La documentación aún está en desarrollo para las funciones más nuevas
Precios: LLaMA 4 utiliza la licencia comercial personalizada de Meta (gratuita para la mayoría de los usos, con restricciones para servicios con más de 700 millones de usuarios). La variante Scout requiere de 2 a 4 GPU H100 (nube: ~$10-20/hora). Maverick necesita de 4 a 8 GPU H100 (~$20-40/hora). Meta ofrece acceso gratuito a la API a través de su plataforma con límites de velocidad.
Las variantes más pequeñas de LLaMA funcionan en hardware de consumo. El modelo 8B funciona con GPU de 16 GB. Las implementaciones empresariales pueden negociar licencias directas con Meta.
5. Mixtral-8x22B
El Mixtral-8x22B de Mistral AI logra un ahorro computacional del 75 % en comparación con modelos densos equivalentes. El diseño de mezcla de expertos contiene ocho expertos de 22 000 millones de parámetros, que suman un total de 141 000 millones, pero solo 39 000 millones se activan durante la inferencia. Esta activación dispersa ofrece un rendimiento superior y se ejecuta más rápido que los modelos densos de 70 B.
El modelo admite llamadas de funciones nativas para el desarrollo de aplicaciones sofisticadas. Puede conectar interfaces de lenguaje natural directamente a API y sistemas de software sin capas de integración personalizadas. La ventana de contexto de 64 000 tokens gestiona conversaciones extensas y un análisis exhaustivo de documentos.
El rendimiento multilingüe destaca en inglés, francés, italiano, alemán y español. Mistral se entrenó específicamente en idiomas europeos, lo que se traduce en un rendimiento superior al de los modelos con una cobertura lingüística más amplia, pero menos extensa. El razonamiento matemático alcanza el 90.8 % en GSM8K y la codificación logra resultados excelentes en las pruebas de referencia HumanEval y MBPP.
Pros y contras
- La reducción del 75 % del procesamiento en comparación con los modelos densos reduce los costos de infraestructura
- La llamada a funciones nativas simplifica la integración de API
- Fuerte compatibilidad con idiomas europeos para aplicaciones multilingües
- La precisión del 90.8 % de GSM8K proporciona un razonamiento matemático sólido
- La licencia Apache 2.0 permite el uso comercial sin restricciones
- Contexto de 64K más corto que el de los competidores que ofrecen ventanas de 128K+
- El enfoque en las lenguas europeas implica un rendimiento más débil en las lenguas asiáticas
- Los parámetros activos 39B pueden limitar la capacidad en tareas de razonamiento complejas
- La lógica de enrutamiento experta agrega complejidad a la implementación
- Comunidad más pequeña en comparación con el ecosistema LLaMA
Precios: Mixtral-8x22B opera bajo licencia Apache 2.0 sin costo. Requiere de 2 a 4 GPU A100 para producción (nube: ~$10-15/hora). Mistral ofrece acceso administrado a la API a $2 por millón de tokens de entrada y $6 por millón de tokens de salida. El autoalojamiento elimina los costos por token después de la inversión inicial en hardware.
Las versiones cuantificadas funcionan con un solo A100 con una degradación del rendimiento aceptable. La eficiencia del modelo lo hace rentable para cargas de trabajo de producción de alto volumen.
¿Qué modelo deberías elegir?
Tu hardware dicta las opciones inmediatas. El GPT-OSS-120B admite GPU individuales de 80 GB, lo que lo hace accesible si ya utilizas la infraestructura A100. Las variantes simplificadas de DeepSeek-R1 gestionan las limitaciones de recursos: el modelo 7B funciona en hardware de consumo con un razonamiento sólido.
Los requisitos multilingües apuntan a Qwen3-235B para una amplia cobertura lingüística o Mixtral-8x22B para idiomas europeos específicamente. LLaMA 4 es la solución ideal cuando se necesitan capacidades multimodales o ventanas de contexto ampliadas más allá de 128 000 tokens.
Las implementaciones con costos bajos favorecen Mixtral-8x22B para cargas de trabajo de producción. El ahorro de cómputo del 75 % se acumula rápidamente a escala. La investigación y el desarrollo se benefician del razonamiento transparente de DeepSeek-R1, especialmente cuando se necesita verificar la lógica de decisiones.
Los cinco modelos operan con licencias permisivas. Sin costos recurrentes de API. Sin dependencias de proveedores. Usted controla la implementación, la privacidad de los datos y las modificaciones del modelo. El panorama de la IA de código abierto alcanzó la paridad con los sistemas cerrados. Estas herramientas ofrecen capacidades empresariales sin restricciones empresariales.
Preguntas Frecuentes (FAQs)
¿Qué hardware necesito para ejecutar estos LLM de código abierto?
Los requisitos mínimos varían según el modelo. GPT-OSS-120B requiere una sola GPU de 80 GB (A100 o H100). La versión completa de DeepSeek-R1 requiere 8 GPU A100, pero las versiones simplificadas funcionan con tarjetas gráficas RTX 4090 de consumo. Qwen3-235B y LLaMA 4 requieren de 2 a 8 GPU, según la cuantificación. Mixtral-8x22B funciona eficientemente con 2 a 4 GPU A100. La implementación en la nube cuesta entre 3 y 40 $/hora, según el tamaño del modelo.
¿Pueden estos modelos igualar el rendimiento de GPT-4 o Claude?
Sí, en pruebas de rendimiento específicas. DeepSeek-R1 iguala a OpenAI o1 en tareas de razonamiento con una precisión del 97 % en MATH-500. LLaMA 4 supera a GPT-4o en pruebas de rendimiento de codificación. GPT-OSS-120B alcanza una precisión del 90 % en MMLU, comparable a la de los sistemas propietarios. Sin embargo, los modelos de código cerrado pueden destacar en áreas especializadas como la escritura creativa o la conversación con matices.
¿Qué modelo maneja mejor varios idiomas?
El Qwen3-235B admite más de 119 idiomas con 10 veces más datos de entrenamiento multilingüe que la competencia. Destaca en las pruebas comparativas de idiomas asiáticos y en las pruebas de conocimiento cultural. El Mixtral-8x22B es líder en idiomas europeos (francés, alemán, español, italiano) con entrenamiento especializado. Otros modelos ofrecen compatibilidad multilingüe variable, pero están optimizados principalmente para inglés.
¿Existen costos de uso más allá del hardware?
Sin cargos recurrentes para implementaciones autoalojadas con licencias Apache 2.0 o MIT. LLaMA 4 utiliza una licencia comercial personalizada gratuita para la mayoría de los usos (se aplican restricciones a servicios con más de 700 millones de usuarios). Los costos de alojamiento en la nube varían según el proveedor y el tipo de instancia. El acceso a la API administrada de proveedores como Mistral comienza desde $2 por millón de tokens de entrada.
¿Cuál es la diferencia entre modelos densos y de mezcla de expertos?
Las arquitecturas de mezcla de expertos activan solo un subconjunto de parámetros por entrada, logrando eficiencia sin sacrificar capacidad. GPT-OSS-120B utiliza 5100 millones de 117 000 millones de parámetros por token. Los modelos densos activan todos los parámetros para cada entrada. Los modelos MoE ofrecen un ahorro de cómputo del 70-75 %, a la vez que igualan o superan el rendimiento de los modelos densos a escalas similares.
