Más de 10 ejemplos de modelos de lenguaje grandes y evaluación comparativa.

Hemos utilizado pruebas de referencia de código abierto para comparar los mejores ejemplos de modelos de lenguaje, tanto propietarios como de código abierto. Puedes seleccionar tu caso de uso para encontrar el modelo adecuado.

Comparación de los modelos de lenguaje más populares

Hemos desarrollado un sistema de puntuación basado en tres métricas clave: preferencia del usuario, codificación y fiabilidad.

También puedes ver el gráfico de precios junto con la puntuación final del modelo.

• Razonamiento : Utilizamos nuestro conjunto de datos de referencia para el razonamiento de IA para probar 100 preguntas de matemáticas en un entorno de entrenamiento sin ejemplos previos. Este conjunto de datos evaluó los modelos de razonamiento y los comparó con modelos que no los utilizaban para resaltar sus diferencias.
• Codificación: La métrica de codificación indica las capacidades de generación de código del LLM, valoradas por los usuarios de OpenLM.ai. ¹
• Fiabilidad: Para los modelos más fiables , evaluamos la fiabilidad de un modelo lineal generalizado (MLG) a la hora de obtener respuestas numéricas precisas a partir de noticias sobre diversos temas; las respuestas se contrastaron con datos reales para garantizar la exactitud de las cifras en lugar de generalizaciones.

Desarrollamos nuestras métricas de evaluación teniendo en cuenta las necesidades de las empresas. Para ello, utilizamos las puntuaciones de codificación de Chatbot Arena de OpenLM y aplicamos la normalización min-max a nuestro cuadro de mando, ya que todas las puntuaciones tenían intervalos de evaluación diferentes.

Este enfoque implica que el modelo con la puntuación más alta recibe una puntuación del 100%, mientras que el modelo con la puntuación más baja obtiene una puntuación del 0% para cada métrica específica.

Los resultados de las tres métricas se han ajustado para que oscilen entre 0 y 33,3, lo que da como resultado una puntuación total de 100.

El costo de la API se indica para 1.000.000 de tokens de entrada y salida por llamada a la API. Contamos con un artículo que le ayudará a comprender los métodos de precios de los LLM. Los modelos de precios varían entre los proveedores, pero el precio por token es el más utilizado.

Para facilitar la estimación de costos, nuestra calculadora de precios de la API LLM le permite ingresar sus necesidades de volumen de tokens y ordenar los resultados por costo de entrada, costo de salida y costo total. Esta herramienta proporciona un desglose claro de los precios según el uso, lo que permite tomar decisiones informadas.

Ejemplos destacados de modelos de lenguaje a gran escala

Puedes evaluar los modelos de lenguaje más complejos examinando su rendimiento en pruebas comparativas y su latencia en el mundo real (disponible haciendo clic en el nombre de cada modelo en la tabla), y revisando sus precios para comprender su eficiencia general y su rentabilidad.

Para obtener más información, explore las comparaciones de modelos actuales y populares, incluyendo una descripción general de los modelos multimodales grandes (LMM) y cómo se diferencian de los LLM , y un análisis detallado de las más de 30 plataformas de IA conversacional principales.

Análisis detallado de modelos populares

1. OpenAI's GPT-5

GPT-5 , lanzado en agosto de 2025, es el modelo de razonamiento unificado de OpenAI. Se ajusta automáticamente entre respuestas rápidas y razonamiento más profundo, según la tarea. Está disponible en todos los niveles de ChatGPT, con razonamiento extendido incluido en el acceso Pro.

Características principales:

• Combina una respuesta rápida y un razonamiento avanzado mediante enrutamiento en tiempo real.
• Admite hasta 400.000 tokens, lo que permite el análisis de documentos extensos y entradas multimodales.
• Reduce las alucinaciones y los errores de hecho en comparación con los modelos anteriores.

Aspectos destacados de la actuación:

• Obtiene puntuaciones altas en matemáticas, programación, tareas multimodales y áreas relacionadas con la salud.
• Utiliza menos fichas para razonamientos complejos, lo que mejora la eficiencia.
• Proporciona un soporte de codificación más sólido para la depuración, la generación de la interfaz de usuario y la lógica de diseño.
• Produce textos más coherentes y estructurados, con un mejor control del tono.

Variantes para diferentes necesidades:

• Pro (pensamiento) : modo de razonamiento extendido para tareas profesionales complejas.
• Estándar : opción equilibrada para uso general.
• Mini : modelo económico para tareas rutinarias.
• Nano : versión ligera para aplicaciones de alto volumen o integradas.

OpenAI GPT-5.2

La versión GPT-5.2 de OpenAI hace hincapié en un rendimiento más sólido en tareas complejas y de varios pasos, como la creación de hojas de cálculo y presentaciones, la codificación, la comprensión de imágenes, el razonamiento de contexto extenso y el uso fiable de herramientas.

OpenAI informa GPT-5.2 logra resultados de vanguardia en múltiples puntos de referencia, incluido GDPval, donde supera o iguala a los profesionales humanos en una gran parte de las tareas ocupacionales del mundo real.

El modelo también ofrece un rendimiento mejorado en ingeniería de software (por ejemplo, SWE-Bench Pro y SWE-Bench Verified), menores tasas de errores y mejoras significativas en la comprensión de documentos extensos. Gracias a estas mejoras, GPT-5.2 resulta más adecuado para analizar contratos, informes y proyectos con múltiples archivos.

GPT-5.2 también mejora las capacidades de visión para interpretar gráficos e interfaces, y logra una alta confiabilidad en las pruebas comparativas de llamadas a herramientas, lo que permite la automatización de extremo a extremo en flujos de trabajo como la atención al cliente y el análisis de datos. ²

2. Claude 4.6

Anthropic introdujo Claude Sonnet 4.6, su modelo Sonnet más avanzado a partir de febrero de 2026. Ofrece amplias mejoras en codificación, razonamiento de contexto extenso, planificación de agentes, uso de computadoras y trabajo del conocimiento:

• Ventana de contexto: El modelo incluye una ventana de contexto de 1 millón de tokens (beta) y se convierte en la opción predeterminada para los usuarios gratuitos y Pro de Claude.ai, con precios sin cambios respecto a Sonnet 4.5.
• Rendimiento: Anthropic afirma que Sonnet 4.6 reduce considerablemente la brecha con los modelos de la clase Opus, ofreciendo un rendimiento cercano al de la frontera para tareas económicamente valiosas, al tiempo que sigue siendo más rentable.
• Capacidades de uso del ordenador: Permite a Claude operar el software mediante clics y escritura en lugar de a través de API, y demuestra una mayor resistencia a los ataques de inyección de comandos.

Las actualizaciones adicionales de la plataforma incluyen una mejor utilización de las herramientas, la compactación del contexto y la ampliación de las integraciones, como los conectores MCP en Claude para Excel, lo que permite flujos de trabajo más automatizados en todos los sistemas empresariales.

3. Géminis

Gemini 3 Pro es el modelo base multimodal más reciente de DeepMind, diseñado para el razonamiento complejo y las tareas de nivel profesional.

Entre sus capacidades se incluyen:

• Razonamiento y comprensión avanzados: Gemini 3 Pro produce respuestas detalladas en tareas complejas, yendo más allá de las respuestas superficiales.
• Inteligencia multimodal: procesa y sintetiza de forma nativa información procedente de texto , imágenes , audio, vídeo y código .
• Capacidades mejoradas de codificación y gestión de agentes: Gemini 3 Pro se centra en la codificación intuitiva y la codificación de agentes. Puede seguir instrucciones, escribir código e integrarse con herramientas de forma más eficaz que las generaciones anteriores, lo que permite realizar tareas de varios pasos y flujos de trabajo autónomos.

En las evaluaciones clave, Gemini 3 Pro obtiene las mejores puntuaciones en comparación con otros modelos grandes, demostrando una notable fortaleza en razonamiento, comprensión multimodal, matemáticas y tareas de codificación.

También demuestra un rendimiento sólido en pruebas de visión y multimodales, como ScreenSpot-Pro y Video-MMMUi, lo que indica una mejor interpretación de imágenes, vídeo y datos visuales que muchos de sus competidores. ³

4. DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 es el modelo de lenguaje grande (LLM) más reciente de DeepSeek-AI, enfocado en el razonamiento y construido sobre una arquitectura Transformer. Incorpora entrenamiento en múltiples etapas, aprendizaje por refuerzo (RL) y datos de arranque en frío para un razonamiento mejorado.

Versiones:

• DeepSeek-R1-Zero : Entrenado con aprendizaje por refuerzo sin ajuste fino supervisado, destaca en el razonamiento pero presenta problemas de legibilidad.
• DeepSeek-R1 : Mejorado con entrenamiento multietapa, rivalizando con los modelos de nivel GPT-4.

Además, seis modelos destilados (1.500 millones a 70.000 millones de parámetros) basados en Qwen y Llama satisfacen diferentes necesidades computacionales.

5. Qwen (Alibaba Cloud)

Los modelos Qwen escalan los datos y el tamaño del modelo para aplicaciones de IA avanzadas. La última versión, Qwen2.5-Max, utiliza una mezcla de expertos (MoE) y está preentrenada con más de 20 billones de tokens con RLHF y SFT.

Qwen3.5 y Qwen3.5-Plus

Qwen lanzó Qwen3.5 , comenzando con su primer modelo de peso abierto, Qwen3.5-397B-A17B, un modelo multimodal nativo (visión-lenguaje) para razonamiento, generación de código, flujos de trabajo de agentes y comprensión multimodal.

El modelo utiliza una arquitectura híbrida que combina atención lineal (Gated Delta Networks) con una mezcla dispersa de expertos. Qwen también amplió significativamente la cobertura multilingüe, aumentando el soporte de 119 a 201 idiomas y dialectos.

Alibaba también presentó Qwen3.5-Plus, una versión alojada disponible a través de Alibaba Cloud Model Studio, que cuenta con una ventana de contexto de 1 millón de tokens y soporte de herramientas integrado con uso adaptativo de herramientas.

Los resultados de las pruebas de referencia sugieren que Qwen3.5-397B-A17B tiene un rendimiento competitivo frente a los modelos de vanguardia en razonamiento lingüístico, seguimiento de instrucciones, codificación, pruebas de referencia de agentes, evaluaciones multilingües y tareas de visión-lenguaje como comprensión de documentos, razonamiento espacial y comprensión de vídeo.

6. Llama 4

Lanzado en abril de 2025, Llama 4 es la última familia de modelos multimodales nativos de peso abierto de Meta construida con una arquitectura de mezcla de expertos (MoE).

Introduce dos variantes principales:

• Llama 4 Scout , un modelo de parámetros activos de 17 mil millones con una ventana de contexto de tokens récord de 10 millones que cabe en una sola GPU H100.
• Llama 4 Maverick , un modelo de parámetros activos de 17 mil millones con 128 expertos (400 mil millones de parámetros en total) que supera a GPT-4o y Gemini 2.0 Flash en razonamiento, codificación y tareas multimodales.

Ambos modelos se derivan de Llama 4 Behemoth, un modelo de investigación con 288 mil millones de parámetros activos y 2 billones de parámetros totales.

innovaciones técnicas

• Llama 4 introduce una arquitectura de mezcla de expertos (MoE, por sus siglas en inglés) , donde los tokens activan solo una fracción de los parámetros, mejorando así la eficiencia del entrenamiento y la inferencia mediante el uso alterno de capas densas y MoE.
• Es intrínsecamente multimodal , utilizando la fusión temprana para procesar conjuntamente tokens de texto, imagen y vídeo, y ha sido entrenado con más de 30 billones de tokens multimodales para el razonamiento intermodal.
• Se amplía la capacidad de contexto , ya que Llama 4 Scout admite hasta 10 millones de tokens, lo que permite casos de uso avanzados como la elaboración de resúmenes de múltiples documentos, el análisis de bases de código y el razonamiento de tareas a largo plazo.
• Para optimizar la eficiencia del entrenamiento , aprovecha la precisión FP8, la optimización de hiperparámetros MetaP y un conjunto de datos de 200 idiomas (10 veces mayor que Llama 3). Las innovaciones posteriores al entrenamiento incluyen una nueva metodología de SFT ligera, RL en línea y DPO, combinada con estrategias de refuerzo adaptativo que fortalecen el razonamiento, la codificación y las habilidades multimodales, preservando al mismo tiempo la calidad conversacional.

7. xAI Grok-4 y Grok-4.1

Grok-4 de xAI y su sucesor mejorado, Grok-4.1, representan los modelos de lenguaje a gran escala más avanzados de la compañía a fecha de febrero de 2026.

Estos modelos, concebidos como sistemas de razonamiento multimodales y basados en herramientas, están diseñados para la IA conversacional, la ejecución de tareas por agentes, el razonamiento en contextos extensos y la recuperación de información en tiempo real.

xAI ha posicionado Grok-4.1 como una versión mejorada optimizada para la precisión, la alineación y la coherencia de tareas extendida. Las variantes, como las configuraciones "Rápida" y de contexto prolongado, están dirigidas a implementaciones empresariales y flujos de trabajo basados en agentes. ⁴

8. Mistral Large 3

Mistral Large 3 es el modelo insignia de mezcla de expertos (MoE) de Mistral AI. Está construido con una gran cantidad total de parámetros y un subconjunto de parámetros activos más pequeño por token, lo que proporciona un rendimiento de razonamiento y codificación de nivel frontera, manteniendo al mismo tiempo la eficiencia de la inferencia.

El modelo admite ventanas de contexto extendidas y capacidades multimodales nativas, lo que le permite procesar entradas de texto e imágenes dentro de un único marco de razonamiento. Esto lo hace idóneo para flujos de trabajo de documentos empresariales, generación de código, análisis de datos y pipelines de agentes multimodales. ⁵

9. ByteDance Doubao 2.0 (Familia Seed 2.0)

Doubao 2.0, basado en la familia de modelos Seed 2.0 de ByteDance, representa una importante mejora para el asistente de IA más utilizado en China. Diseñado específicamente para flujos de trabajo automatizados, el sistema hace hincapié en el razonamiento en múltiples pasos, la ejecución autónoma de tareas, el uso estructurado de herramientas y un rendimiento de codificación mejorado.

La familia de modelos incluye variantes especializadas como Pro, Lite, Mini y Code, lo que permite optimizar la relación coste-rendimiento en diferentes casos de uso.

10. Amazon Nova 2

Amazon Nova 2 es la familia de modelos base de segunda generación de Amazon, diseñada para cargas de trabajo de IA empresariales. A diferencia de los sistemas de IA orientados al consumidor, Nova 2 se posiciona principalmente como infraestructura, integrada con AWS Bedrock y diseñada para una implementación escalable en entornos empresariales.

La gama Nova 2 incluye variantes como Lite, Pro, Sonic y Omni, que abarcan capacidades de texto, multimodales y de conversión de voz a voz.

Los modelos Nova 2 Pro y Lite se centran en la generación de texto, el razonamiento y la automatización de flujos de trabajo, mientras que Sonic y Omni abarcan el habla en tiempo real y la interacción multimodal. Esta cobertura de modalidades permite a las empresas crear agentes de voz, copilotos multimodales y sistemas backend totalmente automatizados utilizando un único proveedor de nube. ⁶

Casos de uso y ejemplos reales de modelos de lenguaje a gran escala

Aquí se presentan algunos casos de uso clave de los modelos LLM, junto con ejemplos relevantes. Para obtener más información sobre la IA generativa, consulte Aplicaciones de la IA generativa .

1. Creación y generación de contenido

• Asistencia en redacción: Los másteres en Derecho (LLM) pueden ayudar a redactar, editar y mejorar el contenido escrito, desde entradas de blog hasta trabajos de investigación, sugiriendo mejoras o generando textos a partir de indicaciones.  
  • Ejemplo real: Grammarly utiliza modelos de lenguaje natural (LLM) para sugerir mejoras en la gramática, la puntuación y el estilo a los usuarios, lo que mejora la calidad de su escritura. ⁷
• Escritura creativa: Generar poesía, cuentos o guiones a partir de sugerencias creativas, ayudando a los escritores a generar ideas o a completar sus proyectos.
  • Ejemplo de la vida real: AI Dungeon , impulsado por OpenAI's GPT-4, tiene un modo historia que permite a los usuarios crear y explorar historias interactivas, ofreciendo narrativas creativas. ⁸
• Creación de contenido de marketing: Crea contenido de marketing atractivo, incluyendo descripciones de productos, publicaciones en redes sociales y anuncios, adaptados a audiencias específicas.
  • Ejemplo real: Copy.ai, un generador de contenido basado en IA, utiliza modelos LLM para generar contenido de marketing, incluyendo publicaciones en redes sociales, descripciones de productos y campañas de correo electrónico.
• Traducción de idiomas: Traduce textos entre diferentes idiomas conservando el contexto y el significado.
  • Ejemplo real: DeepL Translator utiliza modelos LLM entrenados con datos lingüísticos para la traducción de idiomas. ⁹

2. Atención al cliente y chatbots

• Servicio de atención al cliente automatizado: Los sistemas LLM impulsan chatbots que pueden gestionar las consultas de los clientes, solucionar problemas y proporcionar recomendaciones de productos en tiempo real.
  • Ejemplo real: Bank of America utiliza el chatbot de IA Erica , desarrollado por LLMs, para ayudar a los clientes con tareas como consultar saldos, realizar pagos y brindar asesoramiento financiero.
• Asistentes virtuales: Los sistemas de gestión de aprendizaje (LLM) permiten que los asistentes virtuales respondan a las consultas de los usuarios, gestionen tareas y controlen dispositivos inteligentes.
  • Ejemplos reales: Alexa de Amazon y el Asistente Google utilizan LLM para entablar conversaciones bidireccionales; están disponibles principalmente en dispositivos móviles y de automatización del hogar. ^{10 11}
• Respuestas personalizadas: Genere respuestas personalizadas basadas en el historial y las preferencias del cliente, mejorando así la experiencia general del cliente.
  • Ejemplo real: Zendesk, una plataforma de atención al cliente, utiliza modelos de aprendizaje automático (LLM) para proporcionar respuestas personalizadas en la atención al cliente. ¹²

3. Desarrollo de software

Los modelos de lenguaje pueden ayudar a los desarrolladores actuales y a las personas que están aprendiendo a programar en:

• Redacción de código : Ayudar a los desarrolladores generando fragmentos de código, proporcionando sugerencias y escribiendo funciones o clases completas a partir de indicaciones descriptivas.
  • Ejemplo práctico: Code Llama es un modelo de lenguaje natural (LLM) especializado en código, entrenado con conjuntos de datos específicos para este tipo de código. Puede generar código y a partir de indicaciones en lenguaje natural. Si un usuario pregunta: «Escríbeme una función que genere la secuencia de Fibonacci», el LLM creará un código de salida basado en la indicación proporcionada. ¹³

• Detección y corrección de errores: Analiza el código para detectar posibles errores y sugerir soluciones, agilizando así el proceso de depuración.
• Documentación del código: Genera documentación técnica, incluyendo referencias a la API, comentarios en el código y manuales de usuario, a partir del código fuente.
  • Ejemplo real: TabNine, una herramienta de documentación de código basada en IA, utiliza modelos de lenguaje natural (LLM) para actualizar y revisar la documentación a medida que se producen cambios en el código. ¹⁴

4. Inteligencia empresarial

• Interpretación de datos: Interpretar conjuntos de datos complejos, proporcionando resúmenes narrativos y perspectivas que sean más fáciles de interpretar para las partes interesadas no técnicas. Las prácticas clave incluyen:
  • Generación de conocimiento
  • Análisis de datos
  • Creación de historias
• Generación de informes: Genere automáticamente informes comerciales, resúmenes financieros e informes ejecutivos a partir de datos brutos y análisis.
  • Ejemplo de la vida real: Microsoft El enfoque de investigación, GraphRAG, utiliza el LLM para crear un grafo de conocimiento basado en un conjunto de datos privado, lo que ayuda a las empresas a obtener información sin necesidad de tener una profunda experiencia técnica.

5. Finanzas

• Análisis de evaluación de riesgos financieros: Ayudar a evaluar el riesgo financiero mediante el análisis de datos históricos, la identificación de patrones y la predicción de posibles caídas del mercado.
  • Ejemplo real: Bloomberg GPT es un programa de máster en Derecho (LLM) específicamente capacitado en datos financieros, que ayuda a los analistas a generar información sobre riesgos y previsiones a partir de informes financieros. ¹⁵
• Detección de fraude: Ayuda a identificar actividades fraudulentas analizando los patrones de transacción y generando alertas ante comportamientos sospechosos.
  • Ejemplo real: Feedzai utiliza modelos de lógica descriptiva (LLM) para analizar patrones de transacciones y detectar actividades fraudulentas. ¹⁶

6. Asistencia sanitaria y medicina

• Respuesta a preguntas médicas : Los LLM pueden ayudar en la clasificación de pacientes respondiendo a preguntas médicas.
  • Ejemplo práctico: Med-PaLM, un modelo de aprendizaje automático desarrollado por Google Research, está diseñado para ayudar a los lectores a analizar los resultados de las pruebas de los pacientes. De esta forma, el lector puede seleccionar la respuesta más adecuada para la enfermedad, la prueba o el tratamiento. ¹⁷
• Investigación farmacológica: Analizar y resumir la literatura científica en el ámbito farmacéutico y médico.
  • Ejemplo real: BenevolentAI, una empresa de descubrimiento y desarrollo de fármacos basada en inteligencia artificial, emplea a profesionales de la salud para analizar la literatura científica e identificar posibles fármacos candidatos. ¹⁸

7. Aspectos legales y cumplimiento normativo

• Análisis de contratos: Revisar y analizar documentos legales, identificando cláusulas clave, riesgos potenciales y áreas que requieren atención.
  • Ejemplo real: Kira Systems utiliza modelos LLM para analizar y extraer información importante de contratos legales. ¹⁹
• Cumplimiento normativo: Automatice la supervisión del cumplimiento de las normativas mediante el análisis y la síntesis de los textos legales pertinentes.
  • Ejemplo práctico: Compliance.ai utiliza modelos de lógica descriptiva (LLM) para supervisar el entorno regulatorio en busca de cambios relevantes y los relaciona con sus políticas, procedimientos y controles internos. ²⁰
• Investigación jurídica: Resumir la jurisprudencia, las leyes y las opiniones legales para ayudar a los abogados y profesionales del derecho en la realización de investigaciones.
  • Ejemplo real: CARA de Casetext utiliza LLM para proporcionar jurisprudencia y precedentes legales relevantes basados en los documentos que suben los abogados. Algunas prácticas incluyen:
    • Encuentre casos pertinentes sobre sus hechos y cuestiones legales.
    • Revisar sus documentos para detectar casos faltantes
    • Encontrar casos legales que el abogado contrario pasó por alto

8. Educación y formación

• Tutoría personalizada: Los másteres en Derecho (LLM) actúan como tutores de IA, proporcionando explicaciones paso a paso y comentarios personalizados a los estudiantes.
  • Ejemplo de la vida real: Khanmigo de Khan Academy utiliza GPT-4 para ayudar a los estudiantes a resolver problemas matemáticos, escribir ensayos y practicar habilidades de pensamiento crítico. ²¹
• Formación corporativa e incorporación de nuevos empleados: Los másteres en Derecho (LLM) generan contenido formativo, cuestionarios y rutas de aprendizaje adaptativas para los empleados.

9. Recursos humanos y reclutamiento

• Selección de currículos y búsqueda de candidatos: los másteres en Derecho (LLM) analizan las descripciones de los puestos de trabajo y los currículos para recomendar a los mejores candidatos.
  • Ejemplo real : HiredScore utiliza inteligencia artificial para mejorar el reclutamiento mediante el análisis de currículos y la identificación de coincidencias de puestos complejas. ²²
• Encuestas de compromiso de los empleados: Los LLM resumen las respuestas abiertas de las encuestas y ofrecen información sobre la opinión de los empleados.

10. Comercio minorista y comercio electrónico

• Recomendaciones de productos: Los sistemas LLM analizan el comportamiento del cliente y generan sugerencias de compra personalizadas.
• Análisis de la opinión del cliente: Los modelos de IA procesan las reseñas de los clientes para identificar tendencias y fundamentar las estrategias de inventario y marketing.

Preguntas frecuentes

Enlaces de referencia

1.

Chatbot Arena + | OpenLM.ai

2.

Introducing GPT-5.2 | OpenAI

3.

Gemini 3.1 Pro — Google DeepMind

4.

Grok 4.1 | xAI

xAI

5.

Introducing Mistral 3 | Mistral AI

6.

Amazon introduces new frontier Nova models, a pioneering Nova Forge service for organizations to build their own models, and Nova Act for building agents

US About Amazon

7.

What Are Large Language Models? AI’s Linguistic Giants | Grammarly

8.

The Story Mode

9.

DeepL's next-gen LLM outperforms ChatGPT-4, Google, and Microsoft for translation quality

10.

https://ring.com/gb/en/support/categories/alexa?page=2&utm_source=bing&utm_medium=search-cpc&utm_campaign=ever

11.

Google Assistant, your own personal Google

Google Assistant

12.

Was ist generative KI? Funktionsweise, Beispiele & Vorteile

Zendesk

13.

Introducing Code Llama, a state-of-the-art large language model for coding

14.

AI code documentation: Why documentation hurts and how AI helps - Tabnine

Tabnine

15.

Introducing BloombergGPT, Bloomberg’s 50-billion parameter large language model, purpose-built from scratch for finance | Press | Bloomberg LP

16.

About Us | Feedzai

Feedzai

17.

Med-PaLM - Med-PaLM

18.

BenevolentAI | AI Drug Discovery | AI Pharma

19.

AI Contract Review Software | Kira | Litera

20.

Financial and Regulatory Compliance Software

Compliance.ai

21.

Khanmigo Archives - Khan Academy Blog

Khan Academy

22.

AI For Recruiting | Workday US

Cem Dilmegani

Analista principal

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Cem ha sido el analista principal de AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluyendo el 55% de las empresas Fortune 500 cada mes. El trabajo de Cem ha sido citado por importantes publicaciones globales como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea. Puede consultar más empresas y recursos de renombre que citan a AIMultiple. A lo largo de su carrera, Cem se desempeñó como consultor, comprador y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización. Lideró la estrategia y adquisición de tecnología de una empresa de telecomunicaciones, reportando directamente al CEO. Asimismo, lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología avanzada Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de siete cifras y una valoración de nueve cifras partiendo de cero en tan solo dos años. El trabajo de Cem en Hypatos fue reseñado por importantes publicaciones tecnológicas como TechCrunch y Business Insider. Cem participa regularmente como ponente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en ingeniería informática por la Universidad de Bogazici y posee un MBA de la Columbia Business School.

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Investigado por

Sıla Ermut

Analista de la industria

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Sıla Ermut es analista de la industria en AIMultiple, especializada en marketing por correo electrónico y vídeos de ventas. Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla es licenciada en Psicología Social y en Relaciones Internacionales.

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