Los 10 mejores modelos lingüísticos de gran tamaño (LLMs) en 2025

Hay un nuevo modelo de IA en mi feed X todos los días. Parpadea y te habrás perdido la próxima caída de "peso abierto, GPT- nivel".

Recuerdo cuando salió LLaMA y me pareció un gran acontecimiento. Le siguió Vicuña. Luego todo se difuminó. Hugging Face se convirtió en la página principal de AI de la noche a la mañana.

Si estás construyendo con este material, es difícil no preguntarse: ¿se supone que tengo que estar al día con todo esto? ¿O simplemente elegir uno que funcione y rezar para que no se rompa?

He probado la mayoría de ellos dentro de productos reales. Algunos son geniales para el chat. Algunos se caen a pedazos en el momento en que los usas en agentes llm o cadenas de herramientas.

¿Qué son los grandes modelos lingüísticos?

Los grandes modelos lingüísticosLLMs) son sistemas de IA entrenados para comprender y generar lenguaje humano en una amplia gama de tareas.

Estos modelos se entrenan con cantidades ingentes de texto -desde libros y páginas web hasta códigos y conversaciones- para aprender cómo funciona el lenguaje en la práctica.

Los has visto en el trabajo cuando un chatbot de IA entiende lo que le preguntas, incluso después de un seguimiento, porque capta el contexto.

LLMs dominan tareas como resumir documentos, responder preguntas, escribir código, traducir entre idiomas y mantener conversaciones coherentes.

La creciente investigación en conceptos como la incitación a la cadena de pensamiento también ha hecho posible convertir LLMs en agentes de IA.

Los 7 mejores proveedores de LLM

Antes de desglosar los mejores modelos, conviene saber quién los construye.

Cada proveedor tiene su propia concepción del modelo: algunos se centran en la escala bruta, otros en la seguridad o la multimodalidad, y otros apuestan por el acceso abierto.

Entender de dónde procede un modelo permite hacerse una idea más clara de cómo se comporta y para quién está hecho.

OpenAI

OpenAI es la empresa que está detrás de ChatGPT y la serie GPT . La mayoría de los equipos que construyen con LLMs hoy en día utilizan sus modelos directamente o compiten con ellos. 

OpenAI funciona tanto como laboratorio de investigación como plataforma comercial, ofreciendo sus modelos a través de API e integraciones de productos.

OpenAI se centra en la creación de modelos de chatbotGPT de uso general con amplias capacidades, como GPT. Sigue configurando gran parte del panorama actual de la IA comercial y para desarrolladores.

Anthropic

Anthropic es una empresa de IA con sede en San Francisco, fundada en 2021 por un grupo de antiguos investigadores OpenAI , entre ellos los hermanos Dario y Daniela Amodei.

El equipo se centra en construir modelos lingüísticos que sean seguros, dirigibles, interpretables y fiables en conversaciones largas.

Su familia Claude es conocida por su gran capacidad para seguir instrucciones y retener el contexto, valores que se manifiestan claramente en la forma en que los modelos manejan las indicaciones matizadas y las conversaciones de varios turnos.

Google DeepMind

DeepMind es la división de investigación de IA de Google, conocida originalmente por sus avances en juegos y aprendizaje por refuerzo.

Ahora es el equipo que está detrás de la familia de modelos Gemini, que impulsa muchos de los productos de IA de Google.

Los modelos Gemini se han creado para el razonamiento multimodal y las tareas de contexto largo, y ya están integrados en su ecosistema, como Search, YouTube, Drive y Android.

Meta

Meta es la empresa que está detrás de los modelos LLaMA, algunos de los LLMs de peso abierto más potentes disponibles en la actualidad.

Aunque el acceso está restringido bajo licencia, los modelos pueden descargarse íntegramente y utilizarse habitualmente para despliegues privados y experimentación.

Meta se ha centrado en lanzar modelos capaces que la comunidad en general pueda ajustar, alojar o integrar en sistemas sin depender de API externas.

DeepSeek

DeepSeek es una empresa de IA con sede en China que ha llamado rápidamente la atención por lanzar modelos competitivos de peso abierto centrados en el razonamiento y la recuperación.

Sus modelos son populares entre los desarrolladores que buscan transparencia y control en la construcción e implantación de sus sistemas.

xAI

xAI es una empresa de IA posicionada como un grupo independiente de I+D que trabaja en estrecha colaboración con X (antes Twitter).

Sus modelos Grok se integran en productos X y pretenden combinar las capacidades conversacionales con el acceso a datos en tiempo real.

Mistral

Mistral es una startup de IA con sede en París conocida por lanzar modelos de alto rendimiento y peso abierto.  

Su trabajo se centra en la eficiencia y la accesibilidad, con modelos utilizados a menudo en despliegues locales o de baja latencia.

Los 10 mejores modelos de idiomas grandes

La mayoría de nosotros no elegimos modelos a partir de una tabla de clasificación, sino lo que nos hace sentir bien. 

Y "mejor" no significa el modelo más grande o la mejor puntuación en una evaluación. Significa: ¿Lo utilizaría para potenciar a un agente, gestionar mis canales de codificación, responder a un cliente o realizar una llamada en una tarea de alto riesgo?

He elegido modelos que lo son:

• mantenimiento activo y disponible ahora
• se está probando en aplicaciones reales
• genuinamente bueno en algo: conversación, razonamiento, velocidad, apertura o profundidad multimodal

Seguro que seguirán apareciendo nuevos modelos. Pero estos ya han demostrado su valía y, si estás construyendo hoy, son los que merece la pena conocer.

Mejor LLMs Conversacionales

Los mejores modelos conversacionales mantienen el contexto a lo largo de los turnos, se ajustan a tu tono y mantienen la coherencia incluso cuando la conversación cambia o se reanuda.

Para entrar en esta lista, una modelo tiene que dar la sensación de estar comprometida. Debe manejar frases confusas, recuperarse con elegancia de las interrupciones y responder de forma que parezca que alguien está escuchando.

1. GPT4o

Etiquetas: IA conversacional, voz en tiempo real, entrada multimodal, código cerrado

GPT es el último modelo insignia de OpenAI, que saldrá a la venta en mayo de 2024, y supone un gran salto en la forma en que LLMs gestionan la interacción multimodal en tiempo real.

Puede recibir texto, archivos, imágenes y audio, y responder en cualquiera de esos formatos.

Últimamente he estado utilizando la amplia comprensión lingüística deGPT para practicar francés, y es difícil de superar.

Las respuestas de voz llegan casi al instante (unos 320 ms) e incluso reflejan el tono y el estado de ánimo de una forma sorprendentemente humana.

Además de ser uno de los chatbot más adoptados en Internet, también es el más favorecido por las empresas debido a las funciones y herramientas adicionales que vienen con el ecosistema OpenAI . 

2. Soneto Claude 4

Etiquetas: IA conversacional, memoria de contexto largo, preparado para la empresa, código cerrado

Claude Sonnet 4 es el modelo de IA conversacional más reciente de Anthropic, lanzado en mayo de 2025.

Está diseñado para mantener conversaciones naturales y reflexivas sin sacrificar la velocidad, y funciona especialmente bien en entornos de chat empresariales.

Mantiene bien el contexto en intercambios largos, sigue las instrucciones con fiabilidad y se adapta rápidamente a los cambios de tema o de intención del usuario.

En comparación con versiones anteriores como Claude 3.7, Sonnet 4 produce respuestas más centradas y tiene un control más estricto de la verbosidad, sin perder por ello coherencia.

3. Grok 3 (xAI)

Etiquetas: AI conversacional, Conciencia en tiempo real, Humor, Código cerrado

Grok 3 parece un tipo que lleva demasiado tiempo conectado a Internet. Conectado a X, no necesita estar conectado a una API de Internet para mantenerse al día de las noticias.

El humor LLM suele ser trágico, pero Grok al menos sabe que está contando chistes. A veces cae. A veces cae en espiral. En cualquier caso, sigue hablando.

Funciona mejor en espacios ruidosos y reactivos. Lugares como los chats de grupo que se funden durante el lanzamiento de un producto o los bots de los medios de comunicación que se burlan de los titulares en tiempo real.

A veces verás a Grok -o a su caótico gemelo, "Gork"- merodeando en hilos X, ayudando a alguien a confirmar si la Tierra es redonda. Así que échale un ojo.

Mejor LLMs en Razonamiento

Algunos modelos se construyen para la velocidad. Estos están hechos para pensar. Siguen instrucciones complejas y mantienen la concentración en tareas largas y complejas.

Eso significa que, en lugar de limitarse a generar respuestas, hacen un seguimiento de lo que se ha hecho, se ajustan en función de los resultados y planifican el siguiente paso con intención.

La mayoría de ellos utilizan marcos de razonamiento como ReAct y CoT, lo que los hace ideales para construir agentes de IA y problemas que necesitan estructura por encima de velocidad.

4. OpenAI o3

Etiquetas: razonamiento LLM, cadena de pensamiento, listo para el agente, código cerrado

El o3 de OpenAI es un modelo centrado en el razonamiento y diseñado para gestionar tareas complejas que requieren un pensamiento estructurado.

Destaca en áreas como las matemáticas, la codificación y la resolución de problemas científicos, utilizando técnicas de cadena de pensamiento heredadas de OpenAI o1 para dividir los problemas en pasos manejables.

OpenAI utiliza la alineación deliberativa para planificar mejor sus acciones. El modelo coteja sus propias decisiones con una guía de seguridad antes de avanzar.

Por lo que hemos visto, es probable que OpenAI fusione lo mejor de ambos combinando el cerebro de o3 con la flexibilidad de 4o en GPT.

5. Claude 4 Opus

Etiquetas: Razonamiento LLM, memoria de contexto largo, preparado para la empresa, código cerrado

Claude 4 Opus es el modelo estrella de Anthropic, aunque es notablemente más lento y costoso que Sonnet.

Al ser el modelo más grande que Anthropic ha entrenado hasta ahora, el modelo puede mantenerse centrado a través de entradas largas y mantener la lógica detrás de cada paso.

Funciona bien con material denso. Puedes darle un informe completo o un documento de proceso y te explicará los detalles con contexto y referencias.

Esto es muy importante para los equipos empresariales que crean sistemas de IA capaces de razonar en espacios de trabajo enormes.

6. Géminis 2.5 Pro

Etiquetas: Razonamiento LLM, Tareas de contexto largo, Capacidades de planificación, Código cerrado

Gemini 2.5 Pro es el modelo más capaz de DeepMind, si se utiliza en el lugar adecuado.

Dentro de AI Studio con Deep Research activado, responde con cadenas de razonamiento completas y perfila las decisiones con una lógica clara.

El razonamiento le confiere una ventaja en los flujos de trabajo de varios pasos y los sistemas de agentes.

Gemini 2.5 Pro da lo mejor de sí cuando tiene espacio para pensar y herramientas de las que tirar. Por eso es una buena opción para los equipos que crean aplicaciones lógicas y fundamentadas que necesitan estructura para escalar.

7. DeepSeek R1

Etiquetas: Razonamiento LLM, contexto largo, orientado a la investigación, código abierto

DeepSeek R1 se lanzó con pesos abiertos y superó a Claude y o1 en las pruebas de referencia de razonamiento básico, lo que provocó un momento de pánico muy real en los equipos que se apresuraban a lanzar versiones cerradas.

Su ventaja procede de la arquitectura. R1 se apoya en la estructura centrándose en el manejo limpio de las fichas y en un claro sentido de cómo debe escalarse la atención cuando la conversación se alarga.

Si estás construyendo agentes que necesitan lógica para aterrizar y pasos para mantenerse, R1 te da la capacidad de ejecutar el rendimiento de nivel fundacional muy fácilmente en tus propios términos y hardware siendo el único modelo de código abierto entre los modelos de razonamiento.

Mejor LLMs ligeros

Cuanto más pequeño es el modelo, más se notan las compensaciones, pero cuando se hacen bien, no parecen pequeñas.

La mayoría de los modelos pequeños se destilan a partir de versiones más grandes, entrenadas para mantener lo justo de la habilidad del original a la vez que se reduce el tamaño.

Puedes utilizarlos en dispositivos de última generación, configuraciones de bajo nivel e incluso en tu portátil si es necesario.

No se trata necesariamente de un razonamiento profundo o de largas charlas. Lo que buscas es precisión y resultados rápidos sin tener que utilizar una stack nube completa.

8. Gemma 3 (4B)

Etiquetas: LLM ligero, uso en dispositivos, código abierto

Gemma 3 (4B) procede de la línea Gemma de mayor tamaño de Google, recortada a cuatro mil millones de parámetros para que funcione en hardware modesto sin conexión a la nube.

Mantiene la disciplina de seguimiento de instrucciones de su modelo padre, pero responde con la rapidez que usted necesita para los agentes móviles o los widgets de chat sin conexión.

Introdúcelo en un flujo de trabajo local y se iniciará rápidamente y se mantendrá estable con límites de memoria ajustados.

9. Mistral Pequeño 3.1

Etiquetas: LLM ligero, uso en dispositivos, código abierto

Mistral Small 3.1 se basa en la serie Mistral Small anterior, pero mantiene su tamaño lo suficientemente ligero como para funcionar en una única GPU de consumo, al tiempo que ofrece una ventana de 128 k-token.

Transmite unos 150 tokens por segundo y maneja tanto texto como mensajes de imagen básicos, lo que lo convierte en una opción sólida para las capas de chat de borde o los agentes incrustados.

10. Qwen 3 (4B)

Etiquetas: LLM ligero, multilingüe, código abierto

Qwen 3 4B reduce la arquitectura Qwen-3 de Alibaba a un modelo de cuatro mil millones de parámetros que sigue entendiendo más de 100 idiomas y se integra sin problemas en los marcos de llamadas a herramientas.

Es de código abierto bajo una licencia de tipo Apache, se ejecuta en una GPU modesta y ha ganado atención para tareas de agentes en las que los desarrolladores necesitan un razonamiento rápido.

Cómo Crea un agente utilizando su LLM favorito

¿Has elegido un modelo? Perfecto. Ahora es el momento de ponerlo a trabajar.

La mejor manera de saber si un LLM se ajusta realmente a su caso de uso es construir con él - ver cómo maneja las entradas reales y los flujos de despliegue.

Para esta construcción rápida, vamos a utilizar Botpress - un constructor visual para chatbots y agentes de IA.

Paso 1: Defina el ámbito y el papel de su agente

Antes de abrir la plataforma, tienes que tener claro qué papel va a desempeñar el bot.

Una buena práctica es empezar con unas pocas tareas, ver su viabilidad y adopción, y luego construir sobre ellas.

Empezar poco a poco con un chatbot de preguntas frecuentes puede ayudarle a comprender cómo se utilizan sus datos y cómo se mueven los parámetros estructurados entre LLMs o las herramientas.

Paso 2: Crear un agente base

En el Botpress Studio, abre un nuevo bot y escribe Instrucciones claras para el agente.

Esto le dice al LLM cómo tiene que comportarse y qué trabajo está intentando realizar. Un ejemplo de conjunto de instrucciones para un chatbot de marketing puede ser:

"Eres asistente de marketing de [empresa]. Ayuda a los usuarios a conocer nuestro producto, responde a las preguntas más habituales y anímales a reservar una demostración o a suscribirse a las actualizaciones por correo electrónico. Sé conciso, útil y proactivo".

Paso 3: Añadir documentos y sitios web clave

Sube o escribe información a la Base de Conocimientos, para que el chatbot sea capaz de responder, algo así como:

• Comparación de productos
• Desglose de precios
• URL de la página de destino
• CTA clave (demo, prueba, enlaces a formularios de contacto)

Cuanto más alineado esté el contenido con su embudo, mejor será el rendimiento del bot.

Paso 4: Cambia a tu LLM preferido

Una vez configurado el bot general, ahora puedes cambiar los LLMs que se utilizan para operaciones específicas en el chatbot.

Para alternar entre ellos, dirígete a Configuración del bot en la parte izquierda del panel de control.

Dirígete a las opciones de LLM , y desde aquí podrás elegir el LLM que prefieras.

Botpress es compatible con OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek y otros, para que puedas equilibrar el rendimiento y el presupuesto como quieras.

Paso 5: Despliegue en el canal de su elección

Después de decidir el LLM perfecto para su agente de IA, puede desplegar el chatbot tal cual en diferentes plataformas al mismo tiempo.

El chatbot se puede convertir muy fácilmente en un chatbot deWhatsapp o en un chatbot deTelegram para empezar a dar soporte a los usuarios en cualquier dominio.

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Aproveche LLMs en su día a día con agentes de IA personalizados.

Con la plétora de plataformas de chatbot que existen, es fácil configurar un agente de IA para satisfacer sus necesidades específicas. Botpress es una plataforma de agentes de IA infinitamente ampliable.

Con una biblioteca de integraciones predefinidas, flujos de trabajo de arrastrar y soltar y tutoriales completos, es accesible para creadores de todos los niveles de experiencia.

Conecte cualquier LLM para impulsar su proyecto de IA en cualquier caso de uso.

Empieza a construir hoy: es gratis.

Preguntas frecuentes

1. ¿Cuáles son las diferencias entre LLMs alojados y los de código abierto más allá de la infraestructura?

La diferencia entre LLMs alojados y los de código abierto va más allá de la infraestructura: LLMs alojados (como GPT o Claude 3.5) ofrecen facilidad de uso a través de API, pero son de código cerrado y restringen la personalización. LLMs de código abierto (como LLaMA 3 o Mistral) ofrecen un control total, lo que los hace ideales para empresas que necesitan cumplimiento de normativas o un despliegue on-prem.

2. ¿Puedo ajustar LLMs alojados como GPT o Claude 3.5 para mis propios datos?

No es posible ajustar completamente LLMs alojados con pesos personalizados, pero se puede adaptar su comportamiento utilizando herramientas como las indicaciones del sistema, la llamada a funciones, las incrustaciones y la generación aumentada por recuperación (RAG), que permiten inyectar conocimientos relevantes sin cambiar el modelo subyacente.

3. ¿Cómo se comparan LLMs con los sistemas tradicionales de PNL basados en reglas?

LLMs LLMs se diferencian de los sistemas tradicionales de PLN basados en reglas en que LLMs generan respuestas basadas en patrones estadísticos aprendidos a partir de grandes conjuntos de datos, lo que los hace flexibles y capaces de manejar la ambigüedad. Los sistemas basados en reglas siguen una lógica estricta y se rompen ante entradas inesperadas.

4. LLMs conservan la memoria de interacciones anteriores y cómo se gestiona?

Por defecto, la mayoría de LLMs son apátridas y no recuerdan conversaciones anteriores. La memoria debe simularse mediante la inyección de contexto (por ejemplo, con el historial de chat almacenado en las sesiones), aunque algunas plataformas como OpenAI ofrecen ahora funciones de memoria nativa para la personalización persistente.

5. ¿Cuáles son los parámetros más importantes a la hora de evaluar un LLM para uso empresarial?

A la hora de evaluar un LLM para uso empresarial, hay que dar prioridad a la precisión (lo correctos que son sus resultados), la latencia (lo rápido que responde), el coste (especialmente para un uso de gran volumen) y la seguridad (su capacidad para evitar alucinaciones o contenidos dañinos). Otras consideraciones son las capacidades multilingües y la flexibilidad de integración.