ChatGPT contra el mundo: Dentro de los principales modelos de lenguaje de IA actuales

Introducción: ¿Puede una IA escribir tu trabajo final, depurar código y planear la cena mejor que tú? Los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) como ChatGPT han irrumpido en la corriente principal, sorprendiendo al mundo con conversaciones de apariencia humana y un conocimiento sobrecargado. En solo dos meses después de su lanzamiento, ChatGPT alcanzó 100 millones de usuarios: la aplicación de más rápido crecimiento en la historia reuters.com. Estos magos de la IA funcionan gracias a redes neuronales con miles de millones hasta billones de parámetros entrenados en océanos de texto. El último modelo ChatGPT de OpenAI (GPT-4) se estima en la asombrosa cifra de 1.8 billones de parámetros explodingtopics.com, usando un avanzado diseño “mixture-of-experts” para incluir aún más inteligencia. Pero OpenAI no está solo: competidores como Claude de Anthropic, Gemini de Google DeepMind, LLaMA de Meta, Mixtral de Mistral AI y otros compiten por la corona de los LLM. Cada uno tiene su propia arquitectura, fortalezas y particularidades.

En este informe completo, vamos a desmitificar los LLMs: cómo funcionan y por qué son tan relevantes, para luego analizar de cerca ChatGPT y a sus principales rivales. Compararemos sus especificaciones técnicas, capacidades (¡incluso trucos multimodales como imágenes!), apertura y los pros/contras que podrían hacer la diferencia en tu experiencia con IA. Finalmente, cerraremos con tendencias y consejos para elegir el modelo de IA correcto para tus necesidades. ¡Abróchate el cinturón para un apasionante recorrido por el panorama actual de la IA!

Introducción a los LLM: cómo funcionan y por qué son revolucionarios

¿Qué son los LLM? Los Grandes Modelos de Lenguaje son sistemas de IA entrenados para comprender y generar texto. Se basan en la arquitectura Transformer, que utiliza mecanismos de auto-atención para aprender patrones en el lenguaje. Básicamente, un LLM lee enormes cantidades de texto y aprende a predecir la siguiente palabra en una frase. Al entrenarse con miles de millones o billones de palabras (libros, páginas web, código, lo que sea), estos modelos desarrollan una comprensión casi sobrenatural del lenguaje, hechos e, incluso, cierto razonamiento. Los LLM modernos primero son preentrenados en un corpus general (aprendiendo a completar o continuar texto) y luego, a menudo, se ajustan finamente (fine-tuned) para tareas o instrucciones específicas en.wikipedia.org en.wikipedia.org. Técnicas como el aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF) se usan para alinear los modelos con las preferencias humanas, logrando que sean mejores siguiendo instrucciones y manteniéndose útiles anthropic.com anthropic.com.

Enorme escala: La “L” de LLM va en serio: los primeros modelos Transformer como GPT-2 tenían 1.500 millones de parámetros, pero ahora hablamos de más de 100 mil millones de manera habitual, y de modelos de vanguardia superando el billón. Por ejemplo, GPT-3 tenía 175 mil millones de parámetros, y la arquitectura de GPT-4 (aunque no se ha revelado oficialmente) se dice que utiliza aproximadamente 8 modelos × 220 mil millones de parámetros cada uno (≈1.76 billones) explodingtopics.com explodingtopics.com. Esta escala les da a los LLM una memoria extraordinaria del conjunto de entrenamiento y la capacidad de generar texto muy fluido y relevante en contexto. Sin embargo, también los hace muy demandantes de recursos (resource-hungry): entrenar GPT-4 habría costado más de $100 millones en computación explodingtopics.com, y los investigadores advierten que los modelos de la próxima generación podrían costar $10 mil millones en entrenamiento para 2025 explodingtopics.com. Ejecutar estos modelos requiere GPUs potentes o hardware especializado.

Contexto y “Memoria”: Los LLM no entienden exactamente como los humanos, pero utilizan una ventana de contexto para seguir el hilo de la conversación o el historial de un documento. Los modelos tempranos manejaban quizá 2,000 tokens (~1,500 palabras), pero los más nuevos presumen de ventanas de contexto enormes: Claude 2 de Anthropic acepta hasta 100,000 tokens (unos 75,000 palabras), y Gemini 1.5 de Google ha experimentado con una ventana de contexto de 1 millón de tokens en.wikipedia.org. Esto significa que un LLM puede considerar todo un libro o varias horas de diálogo como entrada, permitiendo conversaciones largas y análisis profundos. Sin embargo, los contextos extensos también aumentan la demanda de cálculo y pueden diluir el foco en lo importante en.wikipedia.org.

Multimodalidad: Si bien los primeros LLM solo trabajaban con texto, la frontera ahora son los modelos multimodales que pueden manejar imágenes, audio o video junto con texto. Los “LLMs multimodales” pueden describir imágenes, generar gráficos a partir de descripciones o recibir entrada de voz. Por ejemplo, GPT-4 de OpenAI puede interpretar imágenes (en ChatGPT Vision), y Gemini de Google fue diseñado desde cero para ser multimodal, procesando texto, imágenes y más en.wikipedia.org en.wikipedia.org. Esto abre la puerta a una IA que puede ver y hablar, no solo leer y escribir.

Habilidades emergentes y limitaciones: A medida que crecieron los LLM, empezaron a mostrar habilidades emergentes: resolver problemas matemáticos en lenguaje, escribir código, aprobar exámenes de conocimientos, tareas para las que no fueron programados explícitamente. Por ejemplo, GPT-4 casi llegó al percentil 90 en el examen de abogacía (donde GPT-3.5 solo logró ~10° percentil) law.stanford.edu, y puede obtener las mejores calificaciones en muchos exámenes académicos y profesionales. Estos modelos destacan generando texto coherente y contextual, y pueden ser muy creativos. Sin embargo, también tienen debilidades bien conocidas. Alucinan: producen respuestas confiadas pero incorrectas o sin sentido en.wikipedia.org. Carecen de verdadera comprensión o razonamiento y pueden tener problemas con lógica compleja o eventos recientes fuera de sus datos de entrenamiento. Además, los modelos cerrados pueden funcionar como cajas negras: no siempre sabemos por qué dicen lo que dicen, y su conocimiento está limitado a recortes de datos de entrenamiento (por ejemplo, la base de conocimientos de ChatGPT permaneció fija hasta finales de 2021 durante mucho tiempo).

Modelos abiertos vs cerrados: Algunos LLM son open-source o open-weight, es decir, sus pesos de modelo se publican para que cualquiera los use e incluso los ajuste. Esto fomenta una comunidad de desarrolladores que construyen sobre ellos y aumenta la transparencia. Meta inició esta tendencia con LLaMA en 2023, y otros actores como Mistral AI y Cohere han lanzado potentes modelos abiertamente. Los modelos abiertos permiten aplicaciones personalizadas, implementación local y auditoría del comportamiento de la IA mistral.ai ibm.com. Por otro lado, muchos de los modelos más avanzados (los de OpenAI y Google) son de código cerrado, accesibles solo a través de API o interfaces limitadas. Los modelos cerrados suelen liderar en capacidad bruta, pero requieren confiar en el proveedor y tienen restricciones de uso.

Con ese contexto, conozcamos los principales LLM que definen el panorama de la IA actual: su diseño, fortalezas, debilidades y cómo se comparan.

ChatGPT (OpenAI): El pionero de la IA conversacional

Resumen: ChatGPT de OpenAI es la IA que encendió la imaginación del público. Lanzada como chatbot gratuito en noviembre de 2022, se convirtió en una sensación de la noche a la mañana por su capacidad para mantener conversaciones naturales, resolver problemas y generar casi cualquier texto bajo demanda. Para enero de 2023, se estimaba que tenía 100 millones de usuarios, haciéndolo la app de consumo de más rápido crecimiento en la historia reuters.com. ChatGPT funciona gracias a los modelos de la serie GPT de OpenAI: inicialmente GPT-3.5 (un modelo ajustado de 175 mil millones de parámetros, a partir de GPT-3 de 2020) y actualmente GPT-4 para los usuarios de pago. GPT-4 es una red neuronal masiva basada en Transformer, que según rumores usa una arquitectura Mixture-of-Experts con cerca de 1.7–1.8 billones de parámetros distribuidos en 8 modelos expertos explodingtopics.com explodingtopics.com. OpenAI no ha confirmado los detalles, pero GPT-4 es claramente mucho más grande y avanzado que sus predecesores.

Entrenamiento y Tecnología: Los modelos GPT son Transformers solo-decodificadores entrenados con enormes conjuntos de datos de texto (GPT-4 fue alimentado con texto y código de internet, libros, Wikipedia, etc., probablemente sumando billones de tokens). El modelo aprende a predecir el siguiente token en una secuencia, lo que durante el entrenamiento le enseña gramática, hechos y cierta capacidad de razonamiento. Tras el preentrenamiento, ChatGPT pasó por un proceso de ajuste instrucciones y RLHF (aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana): OpenAI tuvo humanos proporcionando retroalimentación sobre las respuestas del modelo y usó el aprendizaje por refuerzo para hacer que el modelo siguiera instrucciones y fuera amigable para los usuarios anthropic.com anthropic.com. Por esto, ChatGPT explica respuestas paso a paso o rechaza solicitudes inapropiadas según las salvaguardas. GPT-4 introdujo habilidades multimodales: puede aceptar entradas de imagen y describirlas o analizarlas (ChatGPT Vision). También amplió la ventana de contexto hasta 32,000 tokens (alrededor de 24,000 palabras) para su lanzamiento en 2023, lo que le permite procesar documentos largos o diálogos extendidos explodingtopics.com.

Uso e Integración: ChatGPT es accesible a través de una interfaz web de chat y la API de OpenAI, facilitando que cualquiera lo pruebe. Ahora está integrado en innumerables productos; por ejemplo, las funciones Bing Chat y Copilot de Microsoft utilizan GPT-4 como núcleo, y muchas aplicaciones ofrecen plugins para ChatGPT. Esta amplia disponibilidad, junto con la ventaja de haber sido los primeros, proporcionó a ChatGPT una ventaja de pionero en la captación de usuarios y en la atención de los desarrolladores reuters.com reuters.com. La gente lo utiliza para ayuda en redacción, asistencia en programación, investigación, tutoría, lluvia de ideas creativa, bots de atención al cliente… los casos de uso son infinitos. OpenAI también ofrece ajuste fino en modelos GPT-3.5 para que empresas adapten ChatGPT a tareas especializadas (con ajuste fino de GPT-4 en el horizonte).

Fortalezas: ChatGPT (especialmente con GPT-4) sigue siendo considerado el estándar de oro en muchas áreas. Posee un conocimiento excepcionalmente amplio (gracias al entrenamiento con prácticamente todo internet). Genera respuestas fluidas, coherentes y relevantes en múltiples idiomas. Puede manejar tareas difíciles de razonamiento y programación mucho mejor que modelos anteriores; por ejemplo, GPT-4 resuelve problemas matemáticos complejos y escribe código extenso, y se hizo famoso por aprobar muchos exámenes profesionales (Bar, LSAT, etc.) en los percentiles más altos law.stanford.edu. ChatGPT es también altamente amigable para el usuario: fue diseñado para seguir instrucciones y proporcionar respuestas detalladas, y con RLHF normalmente responde de forma útil y segura. Como resultado, sobresale en tareas creativas como escribir historias o lluvia de ideas, y también explica o enseña conceptos con claridad. Su gran contexto le permite digerir entradas largas (como artículos completos) y mantener conversaciones de varios turnos de manera efectiva. Finalmente, el efecto red es una fortaleza: existen tantos plugins, integraciones y foros comunitarios para ChatGPT que los usuarios cuentan con un ecosistema muy rico.

Debilidades: A pesar de su potencia, ChatGPT presenta limitaciones notables. La mayor es su tendencia a alucinar información: puede afirmar hechos falsos o inventar contenido con total confianza en.wikipedia.org. Por ejemplo, podría citar estudios o leyes inexistentes, ya que el modelo predice una respuesta plausible aunque no esté seguro. También a veces tiene dificultades con eventos muy recientes (dependiendo de su límite de conocimiento; los datos de entrenamiento de GPT-4 llegan hasta mediados de 2021, con actualizaciones limitadas mediante Bing para información más nueva). Otra debilidad es la falta de transparencia: siendo un modelo cerrado, no conocemos sus fuentes de datos exactas ni su funcionamiento interno, lo que puede ser problemático si genera contenido sesgado o incorrecto. Las salvaguardas de OpenAI, aunque importantes para la seguridad, hacen que ChatGPT rechace ciertas consultas o produzca la típica respuesta “Como IA, no puedo hacer eso”, algo frustrante para algunos usuarios. En términos de rendimiento, GPT-4 es potente pero lento y costoso de operar; la versión gratuita (GPT-3.5) puede ser a veces notablemente más débil en razonamiento o precisión. Finalmente, el uso de ChatGPT requiere confianza en OpenAI: como el modelo no es de código abierto y su uso es mediante su plataforma, la privacidad de datos y la dependencia del servicio de OpenAI son puntos importantes (especialmente para empresas).

En resumen, ChatGPT sigue siendo un asistente de IA revolucionario de propósito general, con capacidades de primer nivel en todas las áreas, pero su naturaleza cerrada y la desinformación ocasional dejan espacio para la competencia… y, de hecho, la competencia ha llegado.

Claude (Anthropic): El Conversacionalista Ético con una Memoria Gigante

Resumen: Claude es un LLM desarrollado por Anthropic, una startup enfocada en seguridad de IA fundada por antiguos investigadores de OpenAI. Si ChatGPT es la favorita del público general, Claude es la alternativa priorizando la seguridad diseñada para ser útil, honesta e inofensiva. Anthropic lanzó Claude a principios de 2023 y liberó Claude 2 en julio de 2023 como modelo mejorado. Claude funciona de manera similar a ChatGPT (también se accede desde una interfaz de chat o API), pero Anthropic ha diferenciado su producto enfatizando métodos de entrenamiento ético y una ventana de contexto extremadamente grande. Claude 2 se introdujo con hasta 100,000 tokens de contexto (alrededor de 75,000 palabras), lo que significa que puede procesar documentos muy largos o incluso libros completos de una sola vez en.wikipedia.org. Esto era un orden de magnitud mayor que el contexto de GPT-4 en esa época, haciendo a Claude especialmente atractivo para tareas como análisis masivo de textos o conversaciones largas sin que la IA “olvide” detalles previos.

Arquitectura y Entrenamiento: Claude está construido sobre una arquitectura Transformer similar a GPT, y aunque Anthropic no ha publicado el tamaño exacto, se estima que Claude 2 tiene alrededor de 137 mil millones de parámetros (frente a los ~93 mil millones del Claude 1 original) datasciencedojo.com. Esto lo deja algo más pequeño que GPT-4 en escala, pero en la misma liga que modelos como PaLM 2. La innovación clave de Anthropic es la “IA Constitucional”: una técnica de entrenamiento donde el modelo es guiado por un conjunto de principios escritos (una “constitución”) para gobernar su comportamiento anthropic.com anthropic.com. En vez de depender únicamente de la retroalimentación humana para penalizar las malas respuestas, Anthropic hizo que Claude criticara y mejorara sus propias respuestas de acuerdo con una lista explícita de reglas sobre lo que se considera inofensivo y útil. Por ejemplo, la constitución de Claude se basa en la Declaración Universal de Derechos Humanos y otras directrices éticas anthropic.com anthropic.com. Este enfoque busca producir un modelo que rechace solicitudes inapropiadas y evite resultados tóxicos o sesgados de forma más autónoma. En la práctica, Claude es altamente reacio a entregar contenido prohibido; rechazará educadamente solicitudes de violencia, odio, comportamientos ilícitos, etc., citando sus principios. Anthropic señaló que la retroalimentación de IA (usar el propio modelo para juzgar sus respuestas conforme a la constitución) es más escalable y evita que evaluadores humanos se expongan a contenido perturbador anthropic.com anthropic.com.

Capacidades: El rendimiento de Claude es aproximadamente comparable al rango de GPT-3.5 a GPT-4, dependiendo de la tarea. Es muy bueno en diálogo extendido y mantenimiento de contexto, gracias a esa enorme memoria. Por ejemplo, usuarios le han dado una novela entera a Claude y le han pedido análisis o edición del texto. También realiza tareas estructuradas como resumir transcripciones, escribir código o responder preguntas, con una calidad frecuentemente comparable a ChatGPT. En algunos benchmarks, Claude 2 se acerca al nivel de GPT-4 (de hecho, a finales de 2023, Anthropic probaba Claude 2.1 y más allá; Claude 3 estaba en el horizonte, con rumores de un salto en escala). Claude también es multilingüe y puede manejar inglés, francés, etc., aunque su fortaleza principal es el inglés. Anthropic afirma que Claude es menos propenso a alucinar o generar contenido dañino debido a su entrenamiento; tiende a ser un poco más cauteloso y explica sus negativas o incertidumbres de manera extensa. Una característica notable: Claude estaba disponible con un límite de salida muy grande (puede generar respuestas extremadamente largas si se le pide, gracias a su tamaño de contexto), lo cual es útil para redacción o generación de documentos largos.

Acceso y Uso: Inicialmente, Claude se ofrecía a través de una API (y se integró notoriamente en Slack como asistente chatbot durante la beta). Anthropic luego abrió una interfaz web (claude.ai) para uso directo. Actualmente es gratis con algunos límites, y Anthropic también colabora con empresas (Claude está disponible en plataformas como AWS Bedrock). Claude aún no tiene tantas integraciones orientadas al consumidor como ChatGPT, pero algunos productos (como Poe de Quora) ofrecen a Claude como opción. Dado que Anthropic prioriza la seguridad, Claude podría preferirse en entornos empresariales o educativos donde controlar el comportamiento de la IA es crucial.

Fortalezas: Las mayores fortalezas de Claude incluyen su enorme ventana de contexto: puede recibir y analizar mucha más información de una sola vez que la mayoría de sus rivales, lo cual es invaluable para tareas como procesar PDFs largos o transcripciones de reuniones de varias horas. También está ajustado para altos estándares éticos; rara vez produce contenido ofensivo o riesgoso y a menudo explica su razonamiento, lo que puede generar confianza en el usuario. Los usuarios suelen reportar que Claude tiene una personalidad muy amigable y optimista, y es bueno para la escritura creativa. Sus respuestas son detalladas y es menos probable que rechace una solicitud válida (intenta ser útil mientras sigue las reglas). En tareas de codificación, Claude 2 es competitivo y tiene ventaja a la hora de manejar bases de código o documentos realmente grandes debido al tamaño del contexto. Otra fortaleza: Anthropic mejora continuamente el conocimiento y razonamiento de Claude – por ejemplo, Claude 2 obtuvo más del 80% en una batería de pruebas académicas y de codificación, acortando la brecha con GPT-4 ibm.com ibm.com. Finalmente, para organizaciones, Claude ofrece una alternativa a depender exclusivamente de OpenAI: siempre es bueno tener otro modelo de primer nivel en el mercado.

Debilidades: Claude, aunque poderoso, a veces puede parecer menos agudo que GPT-4 en los problemas más difíciles. Su conocimiento podría ser un poco más limitado (si efectivamente tiene menos parámetros y datos de entrenamiento que GPT-4). Además, tiende a divagar: las respuestas de Claude pueden ser extremadamente largas y demasiado estructuradas (a veces repite la pregunta o explica de más). Esta verbosidad es un subproducto de su entrenamiento para ser útil y no omitir detalles, pero puede requerir que el usuario lo redirija. A pesar de centrarse en la veracidad, Claude aún presenta alucinaciones a veces: no es inmune a inventar cosas si “cree” que debe responder. Otro problema: Disponibilidad e integración. Fuera del mundo tecnológico, Claude es menos conocido que ChatGPT y los usuarios casuales quizás ni sepan que existe. Su interfaz y ecosistema están menos desarrollados (menos plugins o demostraciones públicas). Además, al ser un modelo cerrado (aunque no tan estrictamente controlado como el de OpenAI), hay que obtener acceso a la API o la plataforma de Anthropic, lo cual actualmente es por invitación para algunas funciones. Finalmente, el contexto ultragrande de Claude, si bien es un punto a favor, puede ser lento: manejar 100k tokens puede ser lento o costoso, por lo que el uso real de toda la ventana sigue limitado por las restricciones de cómputo.

En resumen, Claude de Anthropic es como el amigo responsable de ChatGPT: tal vez no tan brillantemente inteligente como GPT-4 en su punto máximo, pero confiable, muy consciente del contexto y alineado para ser tan seguro y útil como sea posible. Es una opción sólida para tareas que requieren procesamiento de textos largos o estricta adhesión a pautas éticas.

Gemini (Google DeepMind): La potencia multimodal lista para superar a GPT-4

Descripción general: Gemini es el último LLM insignia de Google DeepMind, presentado a finales de 2023 como la respuesta de Google al GPT-4. No es solo un modelo, sino una familia de modelos orientados a distintas escalas (similar a cómo OpenAI tiene GPT-4 y versiones “Turbo”). El desarrollo de Gemini fue una colaboración entre Google Brain y DeepMind (tras la fusión de ambas en Google DeepMind en 2023) en.wikipedia.org. Desde el principio, Google promocionó Gemini como una IA de próxima generación que superaría a ChatGPT combinando técnicas avanzadas – incluidas las que sustentan a AlphaGo (la IA para jugar Go) para dotar de habilidades de planificación y resolución de problemas en.wikipedia.org. A diferencia de muchos LLM que son solo de texto, Gemini es inherentemente multimodal. Está diseñado para manejar texto, imágenes y potencialmente otros modos como audio o video, todo en un solo modelo en.wikipedia.org en.wikipedia.org. Básicamente, Google creó Gemini para ser el motor detrás de sus funciones de IA en Search, Google Cloud y productos de consumo.

Arquitectura y escala: Google ha sido algo reservado respecto a las entrañas de Gemini, pero esto es lo que se sabe. Gemini 1.0 se lanzó en diciembre de 2023 en tres niveles: Gemini Nano (pequeño, para móviles/dispositivos), Gemini Pro (mediano, propósito general) y Gemini Ultra (enorme, para las tareas más complejas) en.wikipedia.org. En el lanzamiento, Ultra era el modelo más grande y potente de Google hasta la fecha, promovido como “el modelo de IA más grande y capaz de Google” en.wikipedia.org. Según se informa, superó a GPT-4 de OpenAI, Claude 2 de Anthropic, LLaMA 2 70B de Meta, etc., en muchos benchmarks en.wikipedia.org. De hecho, Gemini Ultra fue el primer modelo en superar el 90% en el benchmark de examen MMLU, superando el nivel de expertos humanos en.wikipedia.org. Bajo el capó, para cuando se introdujo Gemini 1.5 (principios de 2024), Google reveló que había adoptado una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) y había alcanzado una ventana de contexto colosal de 1 millón de tokens en.wikipedia.org en.wikipedia.org. MoE significa que el modelo consta de muchos “expertos” submodelo, donde solo un subconjunto se activa para cada consulta mistral.ai; esto aumenta drásticamente el número de parámetros sin retrasos proporcionales. (Se puede inferir que Gemini Ultra tiene del orden de billones de parámetros, similar a GPT-4, pero Google no ha confirmado cifras exactas). El largo contexto (1M tokens) es un avance: equivale a casi un libro completo o 700,000 palabras en contexto en.wikipedia.org; aunque probablemente es una función experimental con infraestructura especializada. A fines de 2024, Gemini 2.0 estaba en desarrollo y Google también lanzó Gemma, una serie open-source más pequeña (2B y 7B parámetros) relacionada con Gemini para la comunidad en.wikipedia.org.

Integración con productos de Google: Gemini se integró rápidamente en el ecosistema de Google. Al lanzarse, Bard (el chatbot de Google) se actualizó a Gemini (inicialmente Gemini Pro para la mayoría de usuarios, y una lista de espera para Ultra como “Bard Advanced”) en.wikipedia.org. El smartphone Pixel 8 de Google recibió Gemini Nano en el dispositivo para funciones de IA en.wikipedia.org. Google también anunció planes para incorporar Gemini en Search (la Search Generative Experience ahora usa Gemini para generar respuestas), Google Ads (para crear textos publicitarios), Google Workspace (Duet AI) para sugerencias en Docs/Gmail, Chrome (para asistencia de navegación más inteligente) e incluso herramientas de desarrollo de software en.wikipedia.org. A principios de 2024, Google hizo disponible Gemini Pro para clientes empresariales a través de su plataforma en la nube Vertex AI en.wikipedia.org. Esencialmente, Gemini es la columna vertebral de IA de Google en servicios de consumo y empresariales, lo que le da un alcance de despliegue masivo.

Capacidades: Gemini es de última generación en muchos aspectos. Destaca en comprensión y generación de lenguaje en varios idiomas. También está especializado en código (es probable que una de las variantes esté ajustada para programación, como la versión “Codey” de PaLM 2). Su capacidad multimodal implica que puedes darle una imagen y hacer preguntas, similar a la visión de GPT-4, o pedirle que genere descripciones. El CEO de Google, Sundar Pichai, afirmó que Gemini puede crear imágenes contextuales a partir de prompts, insinuando la integración de generación de imágenes a partir de texto en.wikipedia.org. Dada la implicación de DeepMind, Gemini también podría integrar estrategias avanzadas de razonamiento; por ejemplo, utilizando algoritmos de planificación o uso de herramientas, inspirados en el enfoque de AlphaGo, para abordar tareas complejas (Demis Hassabis sugirió que podría combinar el poder de AlphaGo con los LLMs en.wikipedia.org). En benchmarks, como se señaló, Gemini Ultra igualó o superó a GPT-4 en muchas pruebas académicas y de sentido común en.wikipedia.org. Gemini 1.5 mejoró aún más su rendimiento usando menos cómputo (ganancias de eficiencia gracias a la nueva arquitectura) blog.google blog.google. Es seguro decir que Gemini está entre los modelos más poderosos para 2024–2025.

Fortalezas: Una de las mayores fortalezas de Gemini es su multimodalidad: mientras que la comprensión de imágenes de GPT-4 es bastante limitada y no todos los modelos la ofrecen, Gemini fue construido para manejar de forma nativa múltiples tipos de datos en.wikipedia.org. Esto podría permitir interacciones más enriquecidas (por ejemplo, analizar una imagen de un gráfico y responder preguntas, o generar una imagen a partir de una descripción en tiempo real). Otra fortaleza es la integración estrecha con búsqueda/datos. Como Google controla tanto el LLM como el índice de búsqueda, Bard potenciado por Gemini puede obtener información en tiempo real y citar fuentes, reduciendo las alucinaciones y manteniendo las respuestas actualizadas. (Google demostró a Bard haciendo búsquedas en Google en vivo para verificar hechos, algo que ChatGPT solo puede hacer mediante plugins o el modo de navegación.) El liderazgo en rendimiento de Gemini, demostrado en benchmarks como MMLU, exhibe su fortaleza en diversos dominios de conocimiento en.wikipedia.org. Además, Google ha puesto un gran énfasis en la eficiencia y seguridad: Gemini 1.5 alcanzó calidad de nivel GPT-4 utilizando menos recursos computacionales blog.google blog.google, lo que significa inferencia más rápida y barata. También implementaron pruebas de seguridad rigurosas: el lanzamiento público de Gemini Ultra se retrasó hasta que se realizaron exhaustivas pruebas de red team en.wikipedia.org. Otra ventaja: el ecosistema. Los desarrolladores pueden usar Gemini a través de Google Cloud, y es accesible en aplicaciones familiares (no se necesita registro separado para millones de usuarios de Gmail o Android). Para empresas ya presentes en la plataforma de Google, adoptar los servicios de Gemini es muy sencillo.

Debilidades/Limitaciones: En su fase inicial, la disponibilidad de Gemini era limitada: en el lanzamiento, Gemini Ultra (el mejor modelo) no estaba inmediatamente abierto a todos debido a restricciones de seguridad y computacionales en.wikipedia.org. Solo algunos socios seleccionados o usuarios de pago tuvieron acceso, por lo que el público general experimentó inicialmente Gemini a través de Bard con ciertos límites. Además, al ser un producto de Google, es código cerrado (excepto los pequeños modelos Gemma). No se puede descargar Gemini Ultra para ejecutarlo localmente: se debe usar la API o la interfaz de Google. Esto significa que si Google cambia o actualiza el modelo, los usuarios deben aceptarlo (es un blanco móvil, aunque en mejora constante). Otra posible debilidad es la confianza y sesgo: algunos pueden preocuparse por el sesgo, dado que el modelo está entrenado con datos seleccionados por Google y alineado con las normas de seguridad de IA de Google. (Aunque la publicación de modelos abiertos por parte de Google muestra un esfuerzo de ser más transparente en.wikipedia.org.) También cabe destacar que, pese a estar integrado con la búsqueda, algunos usuarios encontraron que Bard (Gemini) era, en un principio, menos creativo o “dispuesto a arriesgar” que ChatGPT. Tendía a evitar ciertas opiniones personales o escenarios hipotéticos imaginativos, posiblemente debido a salvaguardas más estrictas. Esto podría hacer que se sienta más restringido o genérico en sus respuestas, aunque este comportamiento a menudo evoluciona con las actualizaciones. Finalmente, la competencia es un factor: cuando Gemini salió, GPT-4 ya estaba bien establecido y los modelos abiertos de Meta mejoraban rápidamente. Por lo tanto, Gemini debe demostrar su superioridad en el uso real, no solo en los benchmarks. Veremos su verdadera prueba a medida que más usuarios lo pongan a prueba en los productos de Google.

En esencia, Gemini es el peso pesado de Google en la arena de los LLM – potente, versátil y profundamente integrado. Si bien OpenAI marcó el ritmo inicialmente, Google está corriendo fuerte para recuperar el dominio con una IA que vive en todo, desde tu barra de búsqueda hasta tu smartphone.

LLaMA (Meta): LLMs de código abierto para todos – De 7B a 405B parámetros

Visión general: LLaMA (Large Language Model Meta AI) es una familia de LLMs de Meta (compañía matriz de Facebook) que ha liderado la revolución de la IA de código abierto. La estrategia de Meta se desvió de la de OpenAI/Google: en vez de ofrecer solo APIs de “caja negra”, Meta publicó los pesos de sus modelos para investigadores y más tarde al público, permitiendo que cualquiera los ejecute o los use como base. El LLaMA 1 original se anunció en febrero de 2023 como un conjunto de modelos entre 7B y 65B parámetros, pensados para uso investigativo. Aunque LLaMA 1 era inicialmente solo para investigación, sus pesos se filtraron en línea y pronto la comunidad de IA comenzó a ajustarlo para todo tipo de usos (chatbots, asistentes de código, etc.). Reconociendo el interés, Meta apostó fuerte con LLaMA 2, lanzado en julio de 2023, que fue código abierto (accesible para todos) con una licencia permisiva (permitiendo uso comercial bajo ciertas condiciones) siliconangle.com siliconangle.com. LLaMA 2 incluyó modelos de 7B, 13B y 70B parámetros, más versiones “Chat” ajustadas. Pero Meta no se detuvo allí: para 2024 lanzaron modelos LLaMA 3, incluido un enorme modelo de 405B parámetros (Llama 3.1), que es el LLM abierto más grande hasta la fecha, rivalizando en tamaño con modelos cerrados como GPT-4 ai.meta.com ibm.com.

Arquitectura y entrenamiento: Los modelos LLaMA utilizan una arquitectura Transformer solo decodificador, similar en diseño a los modelos tipo GPT. Se entrenan con enormes corpus de texto; por ejemplo, LLaMA 2 fue entrenado con 2 billones de tokens de datos (doblando los datos de LLaMA 1) originality.ai viso.ai. El enfoque fue una mezcla diversa de fuentes (datos web públicos, código, Wikipedia, etc.) con una limpieza profunda de los datos. El objetivo de Meta ha sido obtener gran rendimiento a menor escala mediante eficiencia en el entrenamiento: LLaMA 1 sorprendió al mundo mostrando que un modelo de 13B parámetros podía superar a GPT-3 (175B) en muchas tareas siliconangle.com. Lo logró usando más tokens y un ajuste cuidadoso. LLaMA 2 de 70B mejoró aún más la programación y el razonamiento. Para LLaMA 3, Meta no solo escaló los parámetros (con el modelo de 405B), sino que también mejoró la multilingüidad, la longitud del contexto, e incluso añadió soporte para visión en algunas variantes ai.meta.com ai.meta.com. (Meta insinuó que LLaMA 3 sería multimodal y en efecto luego publicó modelos con visión ai.meta.com.) El gran modelo de 405B parámetros Llama 3.1 utiliza atención de consulta agrupada y otras optimizaciones para gestionar un contexto más largo, quizá de 32k tokens, aunque las especificaciones exactas son técnicas. Importante: Meta publica tanto modelos preentrenados como modelos instruccionalmente ajustados (por ejemplo, Llama-2-Chat, Llama-3.1-Instruct), que salen alineados para diálogo desde el inicio.

Pesos abiertos y comunidad: La naturaleza abierta de LLaMA ha llevado a una explosión de innovación impulsada por la comunidad. Tras la filtración de LLaMA 1, investigadores lo ajustaron para crear Alpaca (modelo de Stanford de 7B ajustado con salidas de GPT), Vicuna, WizardLM y otros innumerables variantes – a menudo a muy bajo costo – demostrando que modelos abiertos pequeños pueden alcanzar sorprendente calidad. Con el lanzamiento oficial abierto de LLaMA 2 (en asociación con Microsoft/Azure), empresas y start-ups comenzaron a usar LLaMA como base para sus propios modelos sin las preocupaciones legales de la filtración siliconangle.com siliconangle.com. Empresas como IBM, Amazon y otras han adoptado modelos de la familia LLaMA en sus servicios en la nube ibm.com ibm.com. Al lanzar un modelo de 405B, Meta esencialmente igualó la escala de los modelos propietarios principales y dio a la comunidad un enorme terreno de juego para experimentar ibm.com ibm.com. Ese modelo de 405B (Llama 3.1 405B) ha mostrado paridad en el rendimiento con los mejores modelos cerrados en muchos benchmarks: por ejemplo, alcanzó un 87.3% en MMLU, empatando esencialmente con GPT-4 y Claude 3 en ese examen ibm.com. También sobresalió en programación (HumanEval), comprensión lectora y más, a menudo igualando o superando a GPT-4 Turbo y Google Gemini en pruebas internas ibm.com ibm.com.

Aplicaciones y casos de uso: Como cualquiera puede ejecutar los modelos LLaMA localmente (con el hardware suficiente) o en sus propios servidores, estos modelos se han utilizado en una gran variedad de aplicaciones. Personas han ajustado LLaMA específicamente para dominios especializados: bots de asesoramiento médico, analizadores de documentos legales, chatbots de role-play, asistentes de programación y herramientas de investigación. Los modelos de LLaMA 2 de 7B y 13B incluso pueden funcionar en portátiles de alta gama o teléfonos inteligentes (con cuantización), lo que permite la IA en el edge. LLaMA también se ha convertido en una plataforma de investigación: los científicos la usan para estudiar el comportamiento del modelo, su alineamiento y técnicas de eficiencia, ya que pueden inspeccionar directamente los pesos. La propia Meta ha integrado LLaMA en sus productos para consumidores: a finales de 2023, Meta lanzó el Meta AI Assistant en WhatsApp, Instagram y Messenger, inicialmente impulsado por LLaMA 2 y luego actualizado a LLaMA 3 about.fb.com about.fb.com. Este asistente puede responder preguntas en chat, generar imágenes (comandos «/imagine»), y tiene personajes de IA temáticos de celebridades, demostrando las capacidades de LLaMA en un entorno real.

Fortalezas: La fuerza obvia es la apertura. Tener los pesos del modelo significa total transparencia y control: los desarrolladores pueden personalizar el modelo (ajustarlo con sus propios datos), inspeccionarlo en busca de sesgos o debilidades, y desplegarlo sin enviar datos a la nube de un tercero. Esto es ideal para privacidad y aplicaciones sensibles. Los modelos LLaMA también son altamente eficientes en cuanto a rendimiento por parámetro. Los LLaMA pequeños (7B, 13B) superan las expectativas, permitiendo un rendimiento relativamente bueno en hardware modesto siliconangle.com. Por su parte, los LLaMA más grandes (70B, 405B) han demostrado ser de clase mundial en capacidad ibm.com ibm.com. Otra fortaleza es el apoyo comunitario: con miles de colaboradores, hay multitud de mejoras disponibles: bibliotecas de cuantización para reducir el tamaño del modelo, recetas de ajuste fino y extensiones para mayor contexto o memoria. Meta también incorporó características de seguridad en LLaMA 2 y 3, publicando tarjetas de modelo y una política de uso aceptable; los modelos abiertos no están descontrolados por defecto: las versiones de chat están razonablemente alineadas para no producir contenido prohibido (aunque no tan estrictamente como las IA cerradas, lo que algunos usuarios prefieren). La versatilidad de poder desplegar localmente es una gran ventaja para las empresas preocupadas por la gobernanza de datos. Y la rápida iteración de Meta (de LLaMA 1 a 3 en aproximadamente un año) demuestra un compromiso para mantener los modelos abiertos a la vanguardia.

Debilidades: A pesar de todo el entusiasmo, los modelos LLaMA tienen algunas advertencias. De fábrica, los modelos más pequeños (7B/13B) todavía son más débiles que gigantes como GPT-4: pueden tener dificultades con razonamientos complejos, dan respuestas más genéricas o fallan en consultas muy detalladas. El ajuste fino puede mitigar esto, pero requiere trabajo. El LLaMA más grande (405B) es muy poderoso, pero la inferencia no es trivial: ejecutar un modelo de 405B requiere una enorme cantidad de memoria (cientos de GB de VRAM) y es lento; la mayoría dependerá de servicios en la nube o usará versiones cuantizadas con cierta pérdida de calidad. Además, los modelos abiertos carecen del extenso ajuste fino RLHF de ChatGPT: existen modelos ajustados por la comunidad, pero quizá no tan refinados. Esto significa que los modelos base abiertos a veces pueden producir respuestas menos filtradas o pulidas (lo que puede ser ventaja o desventaja). Las alucinaciones y errores siguen siendo un problema abierto; LLaMA 2 Chat era decente pero no inmune a inventarse cosas. Otro tema: la responsabilidad. Cuando desplegas un modelo abierto tú mismo, no tienes los filtros o políticas de contenido de OpenAI o Google: depende de ti prevenir su mal uso. Esto da poder, pero también riesgo (alguien podría ajustar un modelo abierto para fines maliciosos, una preocupación habitual). La licencia de Meta para LLaMA tiene una restricción notable: si tu aplicación tiene más de 700M de usuarios (básicamente, si eres Google o OpenAI), se requiere una licencia especial de Meta huggingface.co huggingface.co, lo cual no afecta a casi nadie más, pero vale la pena mencionarlo. Finalmente, soporte y responsabilidad: si un modelo abierto falla, no hay una línea de soporte dedicada; dependes de los foros de la comunidad, lo cual puede preocupar a algunas empresas.

En conjunto, LLaMA democratizó la IA. Demostró que los modelos de lenguaje de primer nivel no tienen que ser el tesoro guardado de unas pocas empresas: puedes tener tu propio modelo tipo GPT si aceptas el reto ingenieril. Con el modelo de 405B de LLaMA 3 igualando a la IA propietaria en muchas tareas ibm.com ibm.com, la brecha entre lo abierto y lo cerrado se ha cerrado esencialmente. Meta apuesta por un futuro donde los modelos abiertos sean el estándar para desarrolladores (con Meta AI Assistant mostrando su uso en productos). Para usuarios y empresas, LLaMA ofrece flexibilidad y libertad: una poderosa herramienta que puedes adaptar a tus necesidades sin el filtro de una gran corporación.

Mistral y Mixtral: pequeña startup, grandes ideas en IA abierta

Resumen: Mistral AI es una startup francesa que irrumpió en la escena en 2023 con una misión ambiciosa: construir los mejores LLM de acceso abierto del mundo, desafiando a los grandes jugadores con un equipo reducido e ideas innovadoras. Tan solo cuatro meses después de su fundación (y de una importante ronda de financiación de 105 M €), Mistral lanzó Mistral 7B en septiembre de 2023: un modelo de 7,3 mil millones de parámetros que inmediatamente fue nuevo estándar para su tamaño siliconangle.com siliconangle.com. A pesar de ser diminuto comparado con GPT-4, Mistral 7B fue capaz de superar a todos los modelos abiertos hasta 13B e incluso igualar a algunos modelos de 34B en benchmarks estándar siliconangle.com. Era completamente open-source (licencia Apache 2.0) sin restricciones de uso siliconangle.com siliconangle.com, en línea con la filosofía de Mistral de que los modelos abiertos impulsan la innovación. La empresa no se detuvo en un modelo denso: en diciembre de 2023, presentaron Mixtral 8×7B, un modelo Mixture-of-Experts disperso que elevó aún más el estándar de eficiencia en IA abierta mistral.ai mistral.ai. “Mixtral” (un acrónimo de Mistral + Mixture) mostró la disposición de Mistral a explorar arquitecturas avanzadas más allá de la simple escala de los Transformers.

Filosofía de diseño: La creencia central de Mistral es que las soluciones abiertas superarán rápidamente a las propietarias aprovechando las contribuciones de la comunidad y la excelencia técnica mistral.ai mistral.ai. Comparan explícitamente el panorama de IA con épocas tecnológicas anteriores donde el código abierto acabó dominando (por ejemplo, Linux como SO, Kubernetes como nube) mistral.ai. Al publicar modelos potentes de forma abierta, quieren empoderar a los desarrolladores, evitar el control centralizado o el «oligopolio de la IA», y permitir personalización que las API cerradas no pueden ofrecer mistral.ai mistral.ai. Esto también implica un enfoque en la eficiencia: en lugar de hacer simplemente un monstruo de modelo que necesite cómputo descomunal, Mistral intenta sacar el máximo partido de menos. El entrenamiento de Mistral 7B consistió en diseñar un sofisticado pipeline de datos desde cero en 3 meses mistral.ai y maximizar los tokens de entrenamiento y técnicas para un rendimiento superior a su tamaño. Su rendimiento —llegando a ~60% MMLU, lo cual históricamente requería modelos con cientos de miles de millones de parámetros— fue una prueba de concepto mistral.ai. El equipo está liderado por ex-investigadores de Meta y Google (uno de los cofundadores lideró el desarrollo de LLaMA en Meta siliconangle.com), dándole un profundo conocimiento del tema.

Mistral 7B: Este modelo cuenta con 7,3 mil millones de parámetros, un contexto de 8k tokens y fue entrenado en un conjunto de datos curado y de alta calidad (los detalles exactos no son totalmente públicos, pero probablemente provienen de fuentes similares a LLaMA). Al ser lanzado, Mistral 7B mostró excelentes capacidades en generación de prosa, resumen e incluso completado de código siliconangle.com siliconangle.com. El CEO de Mistral afirmó que logró un rendimiento a la par de un modelo LLaMA de 34B en muchas tareas siliconangle.com, lo cual es sorprendente dada la diferencia de tamaño. También se ejecuta mucho más rápido y barato, lo que lo hace ideal para aplicaciones que requieren baja latencia o que se ejecutan en hardware modesto siliconangle.com. Esencialmente, Mistral 7B demostró que con el entrenamiento adecuado, un modelo pequeño puede hacer cosas de modelos grandes – una victoria para la eficiencia. Al tener licencia Apache-2.0, las empresas podían integrarlo libremente. De hecho, la gente afinó rápidamente Mistral 7B para tareas con instrucciones (la empresa luego lanzó una versión oficial Mistral-7B-Instruct), y se volvió una base popular para chatbots en smartphones o en aplicaciones de chat de código abierto.

Mixtral 8×7B (Modelo disperso MoE): Aquí es donde Mistral realmente innovó. Los LLM tradicionales son “densos”: cada parámetro se utiliza para cada token procesado. Mixtral introdujo la dispersión: tiene 8 subredes expertas (cada una con unos 7 mil millones de parámetros) y una red de puertas de enlace que activa solo 2 expertos por token mistral.ai mistral.ai. ¿El resultado? El conteo total de parámetros del modelo es 46,7 mil millones, pero en cualquier momento solo usa 12,9 mil millones de parámetros por token de entrada mistral.ai. Es como tener un cerebro de 46 mil millones de parámetros que piensa con solo ~13 mil millones a la vez, reduciendo drásticamente la computación necesaria. Esto permite una inferencia mucho más rápida: Mixtral corre a velocidades comparables a un modelo de 13B, pero su calidad es equivalente a modelos mucho más grandes. En los benchmarks, Mixtral 8×7B superó al LLaMA-2 70B de Meta e incluso igualó o superó al GPT-3.5 de OpenAI en muchas tareas estándar mistral.ai mistral.ai. Todo esto siendo 6× más rápido que un modelo de 70B mistral.ai. Maneja un contexto de 32k tokens con facilidad mistral.ai, admite varios idiomas (inglés, francés, alemán, etc.) mistral.ai mistral.ai y es fuerte en generación de código. Mistral lanzó versiones tanto básica como Instruct afinada de Mixtral 8×7B, que logró una puntuación muy alta (8,3) en el benchmark de chat MT-Bench – el mejor entre los modelos abiertos en su momento, cerca del nivel de GPT-3.5 en capacidad de chat interactivo mistral.ai. Importante: Mixtral 8×7B también tiene licencia Apache 2.0, es decir, completamente abierto.

Impacto en el mundo real: Los modelos de Mistral, aunque nuevos, han sido rápidamente adoptados por la comunidad de IA de código abierto. Mixtral en particular generó entusiasmo al demostrar que MoE podía cumplir su promesa para los LLM. Los desarrolladores han utilizado Mistral 7B y Mixtral para impulsar chatbots en proyectos de código abierto (como integraciones con text-generation-webui, demos en Hugging Face, etc.). Dado su rendimiento, estos modelos son viables para casos de uso como bots de atención al cliente, asistentes virtuales en dispositivos o como alternativa más barata a GPT-3.5 para procesamiento de texto. Mistral AI también tiene su propia plataforma donde puedes consultar sus modelos (tienen un chatbot llamado “Le Chat” y una API en beta mistral.ai). También han contribuido a herramientas open-source, por ejemplo, optimizando la librería vLLM para inferencias más rápidas con sus modelos mistral.ai.

Fortalezas: La combinación de alto rendimiento y apertura es la carta fuerte de Mistral. Mistral 7B hizo que la IA de vanguardia fuera accesible para cualquiera con una portátil (con cuantización en 4 bits, incluso puede funcionar en algunas GPUs de consumo). Mixtral mostró un camino para escalar sin los costos típicos: un modelo de tamaño medio comportándose como uno grande. Esta eficiencia es excelente tanto para despliegue como para la huella ambiental. El enfoque de Mistral en capacidades multilingües y de código significa que sus modelos no son solo centrados en el inglés – una ventaja para usuarios y desarrolladores globales mistral.ai mistral.ai. Al ser open source bajo Apache 2.0, no hay letra pequeña: úsalo comercialmente, modifícalo, lo que sea, sin rastreo. Esta libertad es valorada por empresas que buscan evitar tarifas de API o compartir datos. Otra fortaleza es la velocidad de innovación: una startup puede moverse a veces más rápido, y Mistral demostró que puede pasar de cero a un modelo de vanguardia en meses, y luego lanzar un novedoso modelo MoE en pocos meses más. Esa agilidad podría traer más avances (se rumorea que Mistral estaba entrenando modelos más grandes y más expertos MoE como 8×22B en 2024). Además, el posicionamiento de Mistral como jugador europeo de IA abierta resuena con quienes desean una IA no dominada por grandes empresas estadounidenses – diversidad en el ecosistema.

Debilidades: Por ahora, Mistral sigue siendo joven. Sus modelos, aunque excelentes para su tamaño, no pueden igualar del todo a los modelos más grandes en todas las tareas. Por ejemplo, Mixtral 8×7B, aunque supera a muchos modelos de 70B, podría no superar a un modelo denso de más de 100B en razonamientos extremadamente complejos o conocimiento nicho – problemas de física o sentido común sutil aún podrían favorecer a GPT-4 o Llama-405B. El enfoque MoE en sí puede ser a veces más difícil de afinar (las puertas y expertos hacen que el entrenamiento sea más complejo, aunque Mistral manejó el pre-entrenamiento elegantemente). Otro punto a considerar: soporte y longevidad. El roadmap de Mistral AI es prometedor, pero como startup no tiene los recursos de Google o Meta – ¿podrán seguir compitiendo consistentemente entrenando la próxima generación de modelos (que podrían ser densos de más de 100B o tener más expertos)? Está por verse. Además, ser abierto significa menos control central – por ejemplo, el afinamiento de seguridad de los modelos de Mistral no es tan extenso como el de ChatGPT. El modelo base Mixtral seguirá cualquier instrucción (incluyendo producir contenido no permitido) a menos que apliques tu propio prompt de moderación o lo afines mistral.ai. Esto significa que quienes usen modelos de Mistral deben implementar sus propios filtros si los despliegan públicamente. En cuanto a funciones, actualmente los modelos de Mistral no son multimodales (sin entrada de imágenes, etc., centrados solo en texto). Y una debilidad práctica: para replicar los resultados de Mistral se necesita hardware de alta gama; entrenar estos modelos está fuera del alcance de la mayoría (aunque eso ocurre con todos los modelos avanzados).

En resumen, Mistral AI representa la vanguardia de lo que un enfoque ágil y open-first puede lograr. Entregaron modelos que rinden por encima de su peso y los hicieron disponibles gratuitamente, catalizando gran progreso comunitario. Si buscas una solución LLM abierta, eficiente y no dependiente de APIs de las grandes tecnológicas, la oferta de Mistral está entre lo mejor. Manténlos en la mira: encarnan la idea de que las próximas revoluciones en IA pueden venir tanto de startups arriesgadas como de los gigantes tecnológicos.

Cohere, Command R y otros LLM notables: el panorama más amplio

El auge de la IA ha dado lugar a un panorama rico en LLM más allá de los grandes nombres anteriores. En esta sección, destacamos los modelos de Cohere (como Command R) y algunas otras iniciativas de LLM notables, para completar la visión de lo que está disponible.

Cohere y Command R

Cohere es una startup (fundada por ex-investigadores de Google Brain) que se centra en proporcionar modelos NLP para empresas vía API. Fue de las primeras en ofrecer servicios comerciales de modelos de lenguaje grandes (desde 2021 aprox.) con énfasis en empresas que necesitan NLP personalizado. Los modelos de Cohere no tenían nombres pegadizos como “GPT”, inicialmente solo se etiquetaban por tamaño (small, medium, xlarge). Pero en 2023-2024, Cohere introdujo la serie de modelos Command, específicamente ajustados para seguir instrucciones y usos conversacionales (en contraste con sus modelos “Embed” para embeddings vectoriales).

La estrella es Command R, que según Cohere significa un modelo optimizado para “razonamiento” y contexto de largo alcance. Es un modelo Transformer de 35 mil millones de parámetros, entrenado en un gigantesco corpus multilingüe y después afinado para destacar en diálogo, instrucciones complejas, uso de herramientas y tareas aumentadas por recuperación huggingface.co huggingface.co. Cohere hizo algo notable a finales de 2024: liberó los pesos de Command R (para uso investigativo/no comercial) en Hugging Face huggingface.co huggingface.co. Esto significó que un poderoso modelo de 35B quedó disponible para la comunidad (bajo una licencia que prohíbe el uso comercial sin permiso). Command R tiene una ventana de contexto de 128k tokens docs.cohere.com docs.cohere.com, similar a la de Claude, lo que lo hace ideal para documentos largos. También es multilingüe (soporta 10 idiomas con fluidez) docs.cohere.com huggingface.co, y Cohere lo afinó específicamente para tareas como Generación Aumentada por Recuperación (RAG) e incluso para casos de “agentes” (donde el modelo decide llamar herramientas/external functions) docs.cohere.com docs.cohere.com. En la práctica, Command R puede manejar consultas muy detalladas, realizar razonamiento paso a paso y luego recuperar hechos si está conectado a una base de conocimiento.

Cohere también ofrece Command R+, una versión mejorada, presumiblemente con más entrenamiento o un tamaño mayor (algunas fuentes indican que podría ser un modelo en conjunto o de 70B). En AWS Bedrock y otras plataformas en la nube, Command R y R+ se presentan como alternativas de alta calidad a GPT-3.5, destinadas a empresas que necesitan que los datos permanezcan en ciertas jurisdicciones (Cohere permite implementación en la nube en regiones específicas) y más control sobre el comportamiento del modelo.

Fortalezas de los LLM de Cohere: Están listos para empresas, es decir, cuentan con soporte SLA, pueden ser implementados en nubes privadas virtuales y están documentados con guías de casos de uso. Los modelos Command tienen un rendimiento fuerte en tareas empresariales como resumen, redacción de correos electrónicos, extracción de información, y están diseñados para integrarse con sistemas de recuperación (Cohere ofrece un stack completo que incluye embeddings, rerankers, etc.). Otra fortaleza es la optimización de latencia/rendimiento – Cohere ha enfatizado hacer sus modelos rápidos y rentables para uso en producción docs.cohere.com docs.cohere.com. De hecho, la actualización de agosto de 2024 de Command R entregó un 50% más de rendimiento y 20% menos de latencia que antes docs.cohere.com. También se introdujeron «modos de seguridad» donde un desarrollador puede ajustar el nivel de severidad del filtrado de contenido según sea necesario docs.cohere.com, lo cual ofrece un control granular útil para la moderación.

Debilidades: El nombre de Cohere no es tan conocido fuera de los círculos empresariales, por lo que la comunidad es más pequeña. Los modelos Command, aunque potentes, han quedado un poco por detrás del estado del arte absoluto (por ejemplo, un modelo de 35B no igualará a GPT-4 o LLaMA-70B+ en las tareas más difíciles). Además, hasta el lanzamiento de investigación de Command R, Cohere era completamente cerrado, lo que significaba menos retroalimentación de la comunidad para mejorar detalles del modelo. La versión con pesos abiertos es de uso no comercial, por lo que las empresas todavía deben pagar por la API o conseguir una licencia especial. Además, el enfoque de Cohere en la seguridad empresarial a veces hizo que el modelo fuera muy conservador en sus respuestas (similar a Bard en sus inicios), lo que podría hacerlo menos imaginativo. Pero lo siguen refinando, y se dice que Command R+ es mucho mejor (algunas evaluaciones de la comunidad incluso afirman que se acerca a la calidad de GPT-4 en muchas áreas).

Otros LLM destacados

Más allá de los «Cinco Grandes» que detallamos, muchos otros jugadores tienen ofertas significativas de LLM:

• PaLM 2 (Google) – Antes de Gemini, el principal LLM de Google era PaLM 2 (lanzado en I/O 2023). Es un modelo de 340 mil millones de parámetros entrenado con 3.6 billones de tokens cnbc.com research.google, con fuertes habilidades multilingües, de razonamiento y codificación. PaLM 2 impulsó Google Bard durante la mayor parte de 2023 y tuvo variantes (Gecko, Otter, Bison) de distintos tamaños. Destacó en programación y acertijos lógicos, y se ajustó para modelos especializados como Med-PaLM (para preguntas médicas). PaLM 2 allanó el camino para Gemini y demostró la destreza de Google (ya era más avanzado que el PaLM original, que tenía 540B parámetros pero menos entrenamiento). Bard con PaLM 2 fue el primero en introducir la función exportar a Gmail/Docs, integrando la ayuda del LLM en los flujos de trabajo. Aunque ahora PaLM 2 está eclipsado por Gemini, sigue desplegado en muchos servicios de Google Cloud y es un modelo sólido por derecho propio.
• Jurassic-2 (AI21 Labs) – AI21, una startup israelí, fue uno de los competidores tempranos de OpenAI. Su Jurassic-1 (178B parám.) en 2021 fue de los más grandes en su momento. Jurassic-2, lanzado en 2023, continuó esa línea con modelos en varios idiomas (con énfasis, por ejemplo, en hebreo y francés, etc.). Los modelos de AI21 son conocidos por su excelencia en la redacción de textos largos y conocimiento, en parte porque los cofundadores de AI21 son veteranos del PLN (uno co-creó la arquitectura Transformer). Los ofrecen a través de la API AI21 Studio. AI21 también impulsa productos como Wordtune (asistente de escritura). Jurassic-2 tiene una versión «J2 Jumbo» probablemente en el mismo rango de 178B y modelos más pequeños tipo «Large» (unos 20B). Fortaleza: gran coherencia en escritura y algunos dicen que es más factual en ciertas preguntas de conocimiento. Debilidad: no tan fuerte en programación y no es open source.
• Claude Instant y otros (Anthropic) – Además del Claude principal, Anthropic ofrece Claude Instant, un modelo más liviano (~1/5 del tamaño) que es más rápido y barato. Es ideal para chat en tiempo real cuando no se requiere la máxima calidad absoluta. De modo similar, OpenAI tiene GPT-3.5 Turbo como alternativa más rápida y económica a GPT-4. Estos modelos «hermanos menores» son destacados porque hacen que las aplicaciones de alto volumen sean económicamente viables (por ejemplo, un chatbot de atención al cliente podría usar Claude Instant para manejar miles de consultas rápidamente y solo escalar las difíciles a Claude 2).
• Inflection-1 / Pi (Inflection AI) – Inflection AI, cofundada por Mustafa Suleyman de DeepMind, lanzó Pi, un compañero de IA personal enfocado más en la conversación (muchas veces emocional/apoyo) que en realizar tareas. Funciona con el LLM propio de Inflection (Inflection-1 y, a fines de 2023, Inflection-2 estaba en desarrollo). Pi destaca por su estilo amistoso, conversacional y la negativa a realizar tareas como codificación o preguntas y respuestas factuales; es un experimento para hacer de la IA un “amigo”. Aunque no compite directamente en benchmarks, representa una tendencia hacia experiencias de LLM especializadas. Según informes, Inflection construyó una supercomputadora con 22.000 GPUs para entrenamiento, así que su modelo Inflection-2 podría ser de tamaño considerable (algunos rumores hablan de >100B parámetros). No han liberado nada como open source; su experiencia es curada y accesible solo vía app o web.
• Modelos open source de la comunidad – Aparte de LLaMA y Mistral, muchos proyectos colaborativos han creado LLMs notables:
  • BLOOM (de BigScience) – Un modelo multilingüe de 176B parámetros publicado a mediados de 2022 bajo licencia abierta. Fue un hito como el primer modelo abierto a la escala de GPT-3. BLOOM rinde decentemente, especialmente en idiomas distintos al inglés, pero está por debajo de modelos más nuevos en eficiencia. Aun así, marcó un precedente para grandes esfuerzos colaborativos.
  • Falcon (del Instituto de Innovación Tecnológica de EAU) – Falcon 40B y 7B salieron en 2023 como modelos abiertos de primer nivel, con Falcon 40B liderando rankings por un tiempo. Además, son de uso libre (el 40B es ahora Apache 2.0 sin royalties). Falcon 40B fue entrenado con datos de alta calidad (RefinedWeb) y mostró buen desempeño, destacando la contribución fuera de EE.UU. o Europa.
  • MosaicML MPT – Antes de ser adquiridos por Databricks, MosaicML lanzó MPT-7B (destacado por permitir contextos largos, hasta 84k tokens gracias a atención eficiente) y MPT-30B. Estos modelos abiertos se utilizaron para varios fine-tunes, demostrando nuevas características como el ajuste de mensajes de sistema y manejo de textos extensos.
  • WizardCoder, Phi-1, etc. – Existen modelos especializados en programación: por ejemplo, WizardCoder (fine-tune de Code LLaMA) que durante un tiempo lideró los benchmarks de código entre modelos abiertos. Y Phi-1 (de Microsoft Research) mostró cómo entrenar solo con código y textos matemáticos permitió a un modelo de 1.3B (!) resolver problemas Leetcode difíciles, lo que indica que la innovación en entrenamiento puede rivalizar con la escala en ciertos nichos.
• Grok de xAI – A fines de 2023, la nueva iniciativa de IA de Elon Musk, xAI, lanzó la beta de Grok, un chatbot con una personalidad algo «irreverente», exclusivo de X (Twitter) para suscriptores. Grok se basa, al parecer, en una fundación open source (probablemente un fine-tune de LLaMA 2, algunos especulaban 70B). Musk sugirió que Grok sería una IA «buscadora de la verdad» con menos restricciones en el humor, etc. Aunque Grok no ha destacado en métricas de investigación, es relevante culturalmente como parte del esfuerzo de Musk por ofrecer una alternativa a ChatGPT/Bard que, según él, no «mentiría» sobre temas controversiales. Su desarrollo también enfatiza cómo incluso empresas de redes sociales ven los LLM como clave para el engagement de usuarios.
• Modelos empresariales de Big Tech – Empresas como IBM y Amazon eligieron no construir rivales para GPT-4 desde cero, sino seleccionar y alojar modelos:
  • IBM con watsonx.ai ofrece acceso a modelos abiertos como LLaMA-2 y modelos pequeños seleccionados (y posee sus propios modelos Granite series de unos 20B parámetros para tareas empresariales específicas de PLN).
  • Amazon y su servicio AWS Bedrock alojan modelos de Anthropic (Claude), AI21 (Jurassic), Cohere, Stability AI, etc., y la familia Titan de Amazon (que son modelos de unos 20B de parámetros orientados a tareas básicas como chats de servicio al cliente y resúmenes de texto).
  • Microsoft respalda principalmente los modelos de OpenAI (integrados en Azure como Azure OpenAI Service), pero también tiene modelos de investigación (como el ya mencionado Phi-1 y otros) y podrían publicar LLM propios orientados a nichos.

En resumen, el espacio de los LLM está lleno de competencia, cada uno ocupando un nicho: ya sea servicios listos para empresa (Cohere, AI21), IA compañera especializada (Inflection Pi) o desafiantes open source (Meta, Mistral, Falcon). Esta diversidad es ideal para los usuarios: puedes elegir un modelo según tus necesidades específicas, sea la mejor precisión absoluta, el menor costo, el mayor control y privacidad, o el modelo más seguro y alineado.

Ahora que hemos explorado los principales actores en el campo de los LLM, la siguiente tabla proporciona una comparación lado a lado de sus características clave:

Tabla comparativa: LLM líderes (ChatGPT, Claude, Gemini, LLaMA, Mistral, etc.)

(Notas de la tabla: Los “parámetros” para GPT-4 y Gemini son aproximados ya que no se publicaron oficialmente. “Multimodal” indica si el modelo puede procesar modalidades no textuales. Abierto vs Cerrado indica si los pesos del modelo están disponibles. La columna de licencia resume cómo se puede utilizar el modelo.)

Tendencias, Direcciones Futuras y Cómo Elegir el LLM Adecuado

El rápido desarrollo de ChatGPT y sus alternativas ha dejado claro lo siguiente: las capacidades de la IA están avanzando a una velocidad vertiginosa. Aquí tienes algunas tendencias clave y lo que significan para el futuro, junto con orientación sobre cómo los usuarios o empresas pueden navegar el panorama de los LLM:

Tendencias Clave de la Industria

• La multimodalidad es el futuro: Los modelos que pueden manejar texto, imágenes, audio y más allá se convertirán en la norma. Vemos esto con las entradas de imagen de GPT-4, Gemini de Google siendo multimodal desde el primer día y el impulso de Meta para que LLaMA tenga visión. Es posible que los futuros LLM puedan recibir sin problemas una captura de pantalla de una página web, una hoja de cálculo o la transcripción de un video, y después responder preguntas combinando todos esos datos. Las empresas deben anticipar una IA que pueda entender todas las formas de datos, permitiendo aplicaciones más ricas (por ejemplo, una IA que lea maquetas de diseño, código y especificaciones de producto juntas para brindar retroalimentación).
• Contextos más largos y memoria: Las expansiones de ventana de contexto a 100.000 tokens y más allá en.wikipedia.org indican que pronto el “olvido” será menos problemático. Podríamos tener modelos que puedan procesar bases de datos o libros enteros de una sola vez. Combinado con una mejor generación aumentada por recuperación (donde el modelo busca activamente información relevante cuando la necesita), los LLM funcionarán con algo parecido a una memoria externa — siempre con el conocimiento más relevante a mano. Esto reducirá las alucinaciones y mejorará la precisión factual, ya que los modelos pueden consultar fuentes directamente.
• El auge del open source: El periodo en el que unas pocas empresas tenían el monopolio de los mejores modelos está terminando. El modelo LLaMA 3 405B de Meta alcanzando la paridad con modelos cerrados ibm.com es un cambio de juego. Startups como Mistral demuestran que la innovación puede venir de equipos pequeños. Es probable que veamos una proliferación de modelos abiertos especializados (para medicina, derecho, finanzas, etc.) y herramientas mejoradas para ajustarlos y desplegarlos fácilmente. Para organizaciones con preocupaciones de privacidad, esto son excelentes noticias: pueden ejecutar IA poderosa en sus propias instalaciones. Incluso los gigantes tecnológicos lo están adoptando: Google lanzando Gemma y Meta abriendo sus modelos indican un futuro híbrido donde prosperan tanto los modelos cerrados como los abiertos.
• Eficiencia y nuevas arquitecturas: No todos pueden costear modelos con un trillón de parámetros, por lo que hay un enfoque en hacer los modelos más inteligentes, no solo más grandes. Técnicas como Mixture-of-Experts (MoE) (como en Gemini 1.5 en.wikipedia.org y Mixtral mistral.ai), Low-Rank Adaptation (LoRA) para ajustes rápidos y modelos destilados harán posible obtener un gran rendimiento con menos recursos. También hay investigaciones sobre IA modular o compuesta — por ejemplo, usar varios modelos pequeños especializados orquestados juntos (uno para razonamiento, otro para matemáticas, otro para código, etc.). El LLM del futuro podría ser en realidad un equipo de modelos trabajando detrás de escena.
• Regulación y seguridad: Como los LLM son usados por millones de personas, hay una creciente atención regulatoria sobre la IA. Se discuten en ámbitos gubernamentales la transparencia en los datos de entrenamiento, el comportamiento del modelo, y los límites ante usos indebidos (spam, deepfakes, etc.). Las empresas están implementando medidas de seguridad proactivas: Claude de Anthropic cuenta con IA Constitucional, OpenAI refina continuamente los filtros de contenido, Meta incorpora evaluaciones de toxicidad/sesgo en sus lanzamientos. Espera ver más controles para usuarios — por ejemplo, un “dial de toxicidad” para ajustar cuán seguro o crudo quieres el modelo, o paneles de control empresariales para monitorizar las salidas de IA por cumplimiento. Además, el marcaje de contenido generado por IA es un campo activo (OpenAI está trabajando en ello) para ayudar a detectar texto generado por IA, lo que podría convertirse en estándar.
• Integración e IA agente: Los LLM están pasando a ser partes de agentes inteligentes — como autoGPT o agentes de LangChain que pueden tomar la salida de la IA y realizar acciones (navegar por la web, ejecutar código, etc.). GPT-4 de OpenAI tiene plugins que le permiten llamar APIs (por ejemplo, para reservar un vuelo o ejecutar un cálculo). La tendencia apunta a una IA que no solo conversa, sino que actúa — puede usar herramientas, actualizarse con nuevos datos y, posiblemente, encadenar varios pasos de forma autónoma. Las empresas podrían desplegar agentes de IA que ejecuten flujos de trabajo multipaso (bajo supervisión humana). Esto amplifica lo que puede hacer un LLM pero requiere salvaguardas robustas (para evitar que los errores se encadenen).
• Personalización y ajuste fino: Hay una demanda creciente por ajustar los LLM con datos propios o en el estilo de una marca. Los modelos open source facilitan esto (ya que puedes actualizar los pesos). Incluso los modelos cerrados ofrecen cada vez más personalización — OpenAI lanzó “function calling” y mensajes de sistema para controlar ChatGPT, y la función “On Your Data” de Azure para ChatGPT permite conectar datos empresariales. En el futuro, podríamos ver LLMs personalizados — asistentes de IA que conocen tus correos, preferencias, documentos de trabajo (todo de manera segura y ajustada localmente) para ofrecer respuestas altamente relevantes. Las herramientas para hacer ajustes de bajo coste (como LoRA) mejorarán, así que incluso empresas de tamaño medio podrán tener una IA adaptada a ellas.

Cómo Elegir el LLM Adecuado para tus Necesidades

Con tantas opciones, ¿cómo elegir un LLM? Ten en cuenta los siguientes criterios:

• Capacidad vs. coste: Si necesitas el mejor rendimiento absoluto (por ejemplo, para razonamiento legal complejo o respuestas de investigación de punta), GPT-4, Gemini Ultra o LLaMA 3 405B están en ese nivel. Pero son costosos (por precios de API o infraestructura para ejecutarlos). Para muchas aplicaciones, un modelo de gama media (como Claude 2, Cohere Command o un modelo abierto de 13B-70B) puede ofrecer un rendimiento cercano al máximo a una fracción del costo. Evalúa según tus tareas específicas: por ejemplo, la generación de código puede ser excelente con un modelo de 34B ajustado para código (como CodeLlama o WizardCoder) sin tener que recurrir a GPT-4 siempre. Usa evaluaciones comparativas como guía, pero haz también una prueba piloto con tus ejemplos propios.
• Apertura y control: Si la privacidad de datos o el despliegue en local es fundamental (escenarios en sanidad, finanzas, administraciones públicas), inclínate por LLMs open source. LLaMA 2, LLaMA 3, Mistral/Mixtral, Falcon, etc., pueden desplegarse internamente sin enviar datos a terceros. También permiten auditoría del modelo si es necesario (para revisar sesgos). A cambio, necesitas talento de ingeniería de IA para servirlos y mantenerlos. Las APIs cerradas (OpenAI, Anthropic, etc.) abstraen todo eso — gestionan el escalado, actualizaciones y seguridad — lo que puede valer la pena si tu caso permite uso en la nube. Algunas empresas optan por híbrido: usan APIs cerradas para tareas generales, modelos abiertos para datos sensibles.
• Necesidades de longitud de contexto: ¿Debes suministrar documentos muy grandes o conversar durante horas con la IA? Si es así, los contextos de 100.000 de Claude o 128.000 de Cohere pueden ser clave. Igualmente, si deseas resumir libros completos o analizar contratos extensos, elige un modelo conocido por manejar contextos largos. Los modelos abiertos avanzan aquí también (algunas versiones de LLaMA ajustadas ofrecen 32k o más mediante técnicas especializadas), pero los reyes del contexto largo listos para usar son Claude y Command R.
• Requisitos multimodales: Si quieres una IA que analice imágenes o diagramas junto con texto, actualmente GPT-4 con visión (vía ChatGPT Plus) o Gemini son las opciones principales. Otros seguirán, pero hasta 2025, OpenAI y Google lideran la integración de visión. Si esto es crítico (por ejemplo, necesitas que la IA diagnostique capturas de pantalla de interfaces o lea gráficos), tus opciones se reducen a esas plataformas.
• Especialización por dominio: Algunos modelos están naturalmente más orientados a ciertos dominios. Por ejemplo, si necesitas respuestas médicas, Med-PaLM de Google o un modelo abierto ajustado con Q&A médicas pueden ser mejores que el ChatGPT estándar. Si buscas ayuda para programar, modelos como code-davinci de OpenAI o Code Llama de Meta están optimizados para ello. Los modelos de Cohere han destacado en tareas de documentos empresariales. Siempre revisa si existe un modelo específico para tu dominio — podría superar a uno generalista en tareas de nicho. Y si no existe, puedes crear uno (ajustando un modelo generalista con tus datos de dominio).
• Seguridad y moderación: Los diferentes proveedores tienen posturas distintas. OpenAI es bastante estricto (ChatGPT rechazará muchas peticiones potencialmente riesgosas). Claude de Anthropic también es estricto, pero trata de cumplir reescribiendo la petición de forma segura. Los modelos abiertos harán lo que tú les indiques (no tienen negativas codificadas a menos que los ajustes para ello). Para una app orientada al público, puede interesarte un modelo con moderación integrada o un filtro externo de moderación. Si la reputación de tu marca está en juego, un modelo muy polémico o propenso a salidas ofensivas es arriesgado. Los proveedores empresariales (Cohere, Azure OpenAI) suelen permitir filtros de contenido adicionales o auditorías. Como usuario, considera cuán importante es que el modelo “se comporte” de fábrica frente a que tú implementes los controles.
• Licencias y condiciones: Asegúrate de que la licencia del modelo se alinea con tu uso previsto. OpenAI y otros prohíben ciertos usos (por ejemplo, generar desinformación o cierto tratamiento de datos personales). La licencia de LLaMA de Meta prohíbe usar el modelo para mejorar otro modelo (intentando evitar que otros lo utilicen para entrenar competidores). Si vas a integrar el modelo en un producto, revisa los detalles. Las licencias open source como Apache/MIT son las más simples (básicamente sin fuertes limitaciones). Algunos modelos open (como LLaMA 2) requieren atribución o solicitan compartir mejoras. Y como se mencionó, si eres una empresa enorme, revisa la cláusula de “700M de usuarios” en los modelos de Meta.

El Camino a Seguir

La competencia entre ChatGPT, Claude, Gemini, LLaMA y otros ha beneficiado enormemente a consumidores y empresas — la calidad de la IA ha aumentado y las opciones de acceso son más amplias. De cara al futuro, espera aún más convergencia: modelos cerrados adoptando prácticas abiertas (OpenAI está hablando de lanzar un kit para alojamiento seguro de modelos on-premise; Google liberando modelos pequeños open source), y modelos abiertos incorporando las últimas técnicas de la investigación cerrada.

Para los usuarios, esto significa más opciones y probablemente costos más bajos. Ejecutar una IA potente pronto puede ser tan barato como alojar un servidor web, gracias a las optimizaciones. Es probable que las empresas utilicen un portafolio de LLMs: quizá un modelo cerrado de primer nivel para pasos críticos de razonamiento, un modelo abierto para resumen de datos sensibles y algunos modelos especializados para tareas como OCR o código.

Al elegir el LLM “correcto”, recuerda que no existe una solución única para todos. Define qué significa “correcto” para ti – ¿el más rápido? ¿el más barato? ¿el más preciso? ¿el más privado? – y utiliza las comparaciones anteriores como guía. Lo mejor es que puedes experimentar con muchos de estos modelos de forma gratuita o con un costo mínimo (por ejemplo, mediante pruebas gratuitas o descargas abiertas). Es una buena práctica hacer un prototipo de tu caso de uso con 2 o 3 modelos diferentes para ver la calidad de los resultados y luego decidir.

Una cosa es segura: los LLMs llegaron para quedarse, y continuarán mejorando. Es prudente estar atento a este campo en rápida evolución. Suscribirse a noticias de IA, probar nuevos lanzamientos de modelos (¡parece que aparece un nuevo “asesino de GPT” cada pocos meses!) y posiblemente establecer relaciones con varios proveedores de IA puede garantizar que siempre tengas la mejor herramienta a mano. Ya seas un usuario final que busca un asistente inteligente o una empresa que quiere incorporar IA en sus productos, las opciones nunca han sido tan emocionantes.

En esta nueva era de la IA, el conocimiento es poder: tanto el conocimiento que contienen estos LLMs como el conocimiento sobre cómo se diferencian. Esperamos que este informe te haya dado lo segundo, para que puedas aprovechar al máximo lo primero.