10+ Ejemplos de modelos de lenguaje grandes
Hemos recopilado benchmarks de código abierto para comparar los principales modelos de lenguaje grandes propietarios y de código abierto. Elija su caso de uso para encontrar el modelo adecuado.
Comparar ejemplos destacados de modelos de lenguaje grandes
Puede evaluar los modelos de lenguaje grandes examinando su rendimiento en benchmarks y la latencia en el mundo real (disponible al hacer clic en el nombre de cada modelo en la tabla), así como revisando sus precios para evaluar la eficiencia general y la rentabilidad.
Para ayudar con la estimación de costes, nuestra LLM API Calculadora de precios le permite introducir sus necesidades de volumen de tokens y ordenar los resultados por coste de entrada, coste de salida y coste total. Esta herramienta proporciona un desglose claro de los precios basado en el uso, permitiendo una toma de decisiones informada.
Para más información, lea modelos multimodales grandes.
Análisis detallado de modelos populares
1. OpenAI 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, dependiendo de la tarea. Está disponible en todos los niveles de ChatGPT, con razonamiento extendido incluido en el acceso Pro.
Características principales:
- Combina respuesta rápida y razonamiento extendido mediante enrutamiento en tiempo real.
- Maneja hasta 400K tokens, permitiendo el análisis de documentos grandes y entradas multimodales.
- Reduce las alucinaciones y los errores factuales en comparación con modelos anteriores.
Aspectos destacados de rendimiento:
- Logra puntuaciones altas en matemáticas, codificación, tareas multimodales y dominios de salud.
- Utiliza menos tokens para razonamiento complejo, mejorando la eficiencia.
- Proporciona un soporte de codificación más sólido para depuración, generación de front-end y lógica de diseño.
- Produce texto más coherente y estructurado con un mejor control del tono.
Variantes para diferentes necesidades:
- Pro (thinking): modo de razonamiento extendido para tareas profesionales complejas.
- Standard: opción equilibrada para uso general.
- Mini: modelo rentable para tareas rutinarias.
- Nano: versión ligera para aplicaciones de alto volumen o integradas.
OpenAI GPT-5.2
El lanzamiento de OpenAI GPT-5.2 enfatiza un rendimiento más sólido en tareas complejas y de múltiples pasos, como la creación de hojas de cálculo y presentaciones, codificación, comprensión de imágenes, razonamiento de contexto largo y uso confiable de herramientas.
OpenAI informa que GPT-5.2 logra resultados de vanguardia en múltiples benchmarks, incluyendo GDPval, donde iguala o supera a profesionales humanos en una gran parte de 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), tasas de alucinación más bajas y avances importantes en la comprensión de documentos largos. Con estos desarrollos, GPT-5.2 se vuelve más adecuado para analizar contratos, informes y proyectos de múltiples archivos.
GPT-5.2 también mejora las capacidades de visión para interpretar gráficos e interfaces, y logra una alta fiabilidad en benchmarks de llamada de herramientas, apoyando la automatización de extremo a extremo en flujos de trabajo como atención al cliente y análisis de datos.1
2. Claude 4.6
Anthropic presentó Claude Sonnet 4.6, su modelo Sonnet más avanzado hasta febrero de 2026. Ofrece amplias mejoras en codificación, razonamiento de contexto largo, planificación de agentes, uso de ordenadores y trabajo de conocimiento:
- Ventana de contexto: El modelo incluye una ventana de contexto de 1M tokens (beta) y se convierte en la opción predeterminada para usuarios Free y Pro en Claude.ai, con precios sin cambios respecto a Sonnet 4.5.
- Rendimiento: Anthropic afirma que Sonnet 4.6 cierra la mayor parte de la brecha con los modelos de clase Opus, ofreciendo un rendimiento casi de nivel frontera para tareas económicamente valiosas, siendo a la vez más rentable.
- Capacidades de uso de ordenadores: Permite a Claude operar software mediante clics y escritura en lugar de a través de APIs, y demuestra una mayor resistencia a ataques de inyección de prompts.
Las actualizaciones adicionales de la plataforma incluyen un mejor uso de herramientas, compactación de contexto e integraciones ampliadas, como conectores MCP en Claude para Excel, permitiendo flujos de trabajo más automatizados en sistemas empresariales.
3. Gemini
Gemini 3 Pro es el último modelo de fundación multimodal de Google DeepMind, diseñado para razonamiento complejo y tareas de nivel profesional.
Las capacidades 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 de texto, imágenes, audio, video y código.
- Capacidades mejoradas de codificación y agénticas: Gemini 3 Pro se centra en la codificación vibe y la codificación agéntica. Puede seguir instrucciones, escribir código e integrarse con herramientas de manera más efectiva que las generaciones anteriores, soportando tareas de múltiples pasos y flujos de trabajo autónomos.
En evaluaciones clave, Gemini 3 Pro logra las mejores puntuaciones en comparación con otros modelos grandes, demostrando fortalezas notables en razonamiento, comprensión multimodal, matemáticas y tareas de codificación.
También demuestra un fuerte rendimiento en benchmarks de visión y multimodales, como ScreenSpot-Pro y Video-MMMUi, lo que indica una mejor interpretación de imágenes, video y datos visuales que muchos competidores.2
4. DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 es el último LLM (LLM) centrado en razonamiento de DeepSeek-IA, 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 RL sin ajuste fino supervisado, sobresaliendo en razonamiento pero con desafíos de legibilidad.
- DeepSeek-R1: Mejorado con entrenamiento en múltiples etapas, rivalizando con modelos de nivel GPT-4.
Además, seis modelos destilados (1.5B–70B parámetros) basados en Qwen y Llama atienden diferentes necesidades computacionales.
5. Qwen (Alibaba Cloud)
Los modelos Qwen escalan datos y tamaño de modelo para aplicaciones avanzadas de IA. El último lanzamiento, Qwen2.5-Max, utiliza una Mezcla de Expertos (MoE) y está preentrenado en 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 pesos abiertos, 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 de Expertos dispersa. 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, con una ventana de contexto de 1M tokens y soporte de herramientas integrado con uso adaptativo de herramientas.
Los resultados de los benchmarks sugieren que Qwen3.5-397B-A17B tiene un rendimiento competitivo frente a modelos frontera en razonamiento lingüístico, seguimiento de instrucciones, codificación, benchmarks de agentes, evaluaciones multilingües y tareas de visión-lenguaje como comprensión de documentos, razonamiento espacial y comprensión de video.
6. Llama 4
Lanzado en abril de 2025, Llama 4 es la última familia de modelos de pesos abiertos y multimodal nativo de Meta, construida con una arquitectura de mezcla de expertos (MoE).
Introduce dos variantes principales:
- Llama 4 Scout, un modelo de 17B parámetros activos con una ventana de contexto récord de 10M tokens que cabe en una sola H100 GPU
- Llama 4 Maverick, un modelo de 17B parámetros activos con 128 expertos (400B parámetros totales) que supera a GPT-4o y Gemini 2.0 Flash en razonamiento, codificación y tareas multimodales.
Ambos modelos están destilados de Llama 4 Behemoth, un modelo de investigación de 288B parámetros activos y 2T parámetros totales.
Innovaciones técnicas
- Llama 4 introduce una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE), donde los tokens activan una fracción de los parámetros, mejorando así la eficiencia de entrenamiento e inferencia mediante el uso alternado de capas densas y MoE.
- Es multimodal nativo, utilizando fusión temprana para procesar conjuntamente tokens de texto, imagen y video, entrenado en más de 30 billones de tokens multimodales para razonamiento intermodal.
- La capacidad de contexto se amplía, con Llama 4 Scout soportando hasta 10 millones de tokens, permitiendo casos de uso avanzados como resumen de múltiples documentos, análisis de bases de código y razonamiento de tareas a largo plazo.
- Para la eficiencia de entrenamiento, aprovecha la precisión FP8, el ajuste de hiperparámetros MetaP y un dataset de 200 idiomas (10 veces más grande que Llama 3). Las innovaciones de post-entrenamiento incluyen un nuevo pipeline de SFT ligero, RL en línea y DPO, combinado con estrategias de refuerzo adaptativo que fortalecen el razonamiento, la codificación y las capacidades multimodales, preservando la calidad conversacional.
7. xAI Grok-4 y Grok-4.1
Los modelos Grok-4 de xAI y su sucesor mejorado Grok-4.1 representan los modelos de lenguaje grandes frontera más avanzados de la compañía hasta febrero de 2026.
Construidos como sistemas de razonamiento multimodal y habilitados para herramientas, estos modelos están diseñados para IA conversacional, ejecución de tareas agénticas, razonamiento de contexto largo y recuperación de información en tiempo real.
xAI ha posicionado a Grok-4.1 como un refinamiento optimizado para precisión, alineación y coherencia extendida en tareas. Variantes como "Fast" y configuraciones de contexto largo están dirigidas a despliegues empresariales y flujos de trabajo basados en agentes.3
8. Mistral Large 3
Mistral Large 3 es el modelo insignia de mezcla de expertos (MoE) de Mistral IA. Está construido con un gran número total de parámetros y un subconjunto de parámetros activos más pequeño por token, ofreciendo un rendimiento de razonamiento y codificación de nivel frontera manteniendo la eficiencia de inferencia.
El modelo soporta ventanas de contexto extendidas y capacidades multimodales nativas, lo que le permite procesar entradas de texto y visuales dentro de un único marco de razonamiento. Esto lo hace adecuado para flujos de trabajo de documentos empresariales, generación de código, análisis de datos y pipelines de agentes multimodales.4
9. ByteDance Doubao 2.0 (familia Seed 2.0)
Doubao 2.0, construido sobre la familia de modelos Seed 2.0 de ByteDance, representa una actualización importante del asistente de IA ampliamente utilizado en China. Diseñado explícitamente para flujos de trabajo agénticos, el sistema enfatiza 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, permitiendo la optimización de coste-rendimiento en todos los casos de uso.
10. Amazon Nova 2
Amazon Nova 2 es la familia de modelos de fundación de segunda generación de Amazon, construida para cargas de trabajo de IA empresarial. A diferencia de los sistemas de IA orientados al consumidor, Nova 2 se posiciona principalmente como infraestructura, integrado con AWS Bedrock y diseñado para despliegue escalable en entornos empresariales.
La línea Nova 2 incluye variantes como Lite, Pro, Sonic y Omni, cubriendo capacidades de texto, multimodal y voz a voz.
Los modelos Nova 2 Pro y Lite se centran en generación de texto, razonamiento y automatización de flujos de trabajo, mientras que Sonic y Omni se extienden a voz en tiempo real e interacción multimodal. Esta cobertura de modalidades permite a las empresas construir agentes de voz, copilotos multimodales y sistemas backend totalmente automatizados utilizando un único proveedor de nube.5
Casos de uso y ejemplos reales de modelos de lenguaje grandes
Estos son algunos casos de uso clave de modelos LLM, junto con ejemplos relevantes. Para obtener más información sobre IA generativa, consulte Aplicaciones de IA generativa.
1. Creación y generación de contenido
Asistencia en escritura
Los LLM pueden ayudar a redactar, editar y mejorar contenido escrito, desde publicaciones de blog hasta artículos de investigación, sugiriendo mejoras o generando texto basado en prompts.
Ejemplo real: Grammarly utiliza LLM para sugerir mejoras de gramática, puntuación y estilo a los usuarios, mejorando la calidad de su escritura.6
Escritura creativa
Generar poesía, historias o guiones basados en prompts creativos, ayudando a los escritores en la lluvia de ideas o en la finalización de sus proyectos.
Ejemplo real: IA Dungeon, impulsado por OpenAI GPT-4, tiene un modo historia que permite a los usuarios crear y explorar historias interactivas, ofreciendo narrativas creativas.7
Creación de contenido de marketing
Crear contenido de marketing atractivo, incluyendo descripciones de productos, publicaciones en redes sociales y anuncios, adaptados a audiencias específicas.
Ejemplo real: La campaña de Coca-Cola de 2025 "Refresh Your Holidays" utilizó OpenAI GPT-5 para producir un remake generado por IA de su clásico anuncio "Holidays Are Coming", desarrollado con la red de agencias WPP Open X.
La compañía también construyó Fizzion, una plataforma de contenido interna co-desarrollada con Adobe y potenciada por Adobe Firefly, para generar activos que cumplen con la marca directamente dentro de Creative Cloud.8
Ejemplo real: Copy.ai, un generador de contenido de IA, utiliza LLM para generar contenido de marketing, incluyendo publicaciones en redes sociales, descripciones de productos y campañas de correo electrónico.
Traducción de idiomas
Traducir texto entre diferentes idiomas preservando el contexto y el significado.
Ejemplo real: DeepL Translator utiliza modelos LLM entrenados en datos lingüísticos para la traducción de idiomas9
2. Atención al cliente y chatbots
Servicio al cliente automatizado
Los LLM impulsan chatbots que pueden manejar consultas de clientes, resolver problemas y proporcionar recomendaciones de productos en tiempo real.
Ejemplo real: Bank of America utiliza el chatbot de IA Erica, impulsado por LLM, para ayudar a los clientes con tareas como consultar saldos, realizar pagos y proporcionar asesoramiento financiero.
Asistentes virtuales
Los LLM permiten a los asistentes virtuales responder a consultas de usuarios, gestionar tareas y controlar dispositivos inteligentes.
Ejemplos reales: Alexa de Amazon y Google Assistant utilizan LLM para entablar conversaciones bidireccionales; están disponibles principalmente en dispositivos de domótica y móviles.10 11
Respuestas personalizadas
Generar respuestas personalizadas basadas en el historial y las preferencias del cliente, mejorando la experiencia general del cliente.
Ejemplo real: Zendesk, una plataforma de servicio al cliente, utiliza 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:
Escritura de código
Ayudar a los desarrolladores generando fragmentos de código, proporcionando sugerencias y escribiendo funciones o clases completas basadas en prompts descriptivos.
Ejemplo real: Asistentes de codificación agéntica como GitHub Copilot, Anthropic Claude Code y Cursor generan, refactorizan y depuran código en repositorios enteros en lugar de completar líneas individuales de código.
Para 2026, GitHub Copilot había superado los 26 millones de usuarios, mientras que Claude Code alcanzó una tasa de ingresos anualizados de 2.5 mil millones de dólares en nueve meses desde su lanzamiento.13
Ejemplo real: Code Llama es un LLM especializado en código construido mediante entrenamiento en datasets específicos de código. Puede generar código y prompts en lenguaje natural. Puede crear código procesándolo mediante lenguaje natural. Si un usuario pregunta: "Escríbeme una función que genere la secuencia de Fibonacci", el LLM creará un código de salida basado en el prompt dado.14
Detección y corrección de errores
Analizar código para detectar posibles errores y sugerir correcciones, agilizando el proceso de depuración.
Documentación de código
Generar documentación técnica, incluyendo referencias de API, comentarios de código y manuales de usuario, basados en el código fuente.
Ejemplo real: TabNine, una herramienta de documentación de código con IA, utiliza LLM para actualizar y revisar la documentación a medida que se producen cambios en el código.15
4. Inteligencia empresarial
Interpretación de datos
Interpretar conjuntos de datos complejos, proporcionando resúmenes narrativos e información que son más fáciles de interpretar para las partes interesadas no técnicas. Las prácticas clave incluyen:
- Generación de información
- Análisis de datos
- Creación de historias
Generación de informes
Generar automáticamente informes empresariales, resúmenes financieros y briefings ejecutivos a partir de datos brutos y analíticas.
Ejemplo real: JPMorgan Chase LLM Suite, utilizado por más de 200,000 empleados en aproximadamente 100 soluciones de GenAI en producción, genera documentos empresariales bajo demanda. LLM Suite puede preparar una presentación pulida en aproximadamente 30 segundos, trabajo que antes requería equipos de analistas.16
Ejemplo real: El enfoque de Microsoft Research, GraphRAG, utiliza el LLM para crear un grafo de conocimiento basado en un dataset privado, ayudando a las empresas a obtener información sin necesidad de experiencia técnica profunda.
5. Finanzas
Análisis de evaluación de riesgos financieros
Ayudar en la evaluación del riesgo financiero analizando datos históricos, identificando patrones y prediciendo posibles caídas del mercado.
Ejemplo real: Bloomberg GPT es un LLM específicamente entrenado en datos financieros, que ayuda a los analistas a generar información de riesgos y pronósticos a partir de informes financieros.17
Detección de fraudes
Ayudar en la identificación de actividades fraudulentas mediante el análisis de patrones de transacciones y la generación de alertas sobre comportamientos sospechosos.
Ejemplo real: Feedzai emplea LLM para analizar patrones de transacciones y detectar actividades fraudulentas.18
6. Salud y medicina
Respuesta a preguntas médicas
Los LLM pueden ayudar en el triaje de pacientes respondiendo preguntas médicas.
Ejemplo real: Med-PaLM, un LLM desarrollado por Google Research, está diseñado para ayudar a los lectores a analizar los hallazgos de las pruebas de los pacientes. Así, el lector puede seleccionar la respuesta más adecuada para la enfermedad, prueba o tratamiento.19
Investigación de medicamentos
Analizar y resumir literatura científica en productos farmacéuticos y medicina.
Ejemplo real: BenevolentAI, una empresa de descubrimiento y desarrollo de fármacos habilitada por IA, emplea LLM para analizar literatura científica e identificar posibles candidatos a fármacos.20
7. Legal y cumplimiento
Análisis de contratos
Revisar y analizar documentos legales, identificando cláusulas clave, riesgos potenciales y áreas que requieren atención.
Ejemplo real: Kira Systems utiliza LLM para analizar y extraer información importante de contratos legales.21
Cumplimiento normativo
Automatizar el monitoreo del cumplimiento de las regulaciones mediante el análisis y resumen de textos legales relevantes.
Ejemplo real: Compliance.ai aprovecha LLM para monitorear el entorno regulatorio en busca de cambios relevantes y los asigna a sus políticas, procedimientos y controles internos.22
Investigación jurídica
Resumir jurisprudencia, estatutos y opiniones legales para ayudar a abogados y profesionales del derecho a realizar investigaciones.
Ejemplo real: CARA de Casetext utiliza LLM para proporcionar jurisprudencia relevante y precedentes legales basados en los documentos que los abogados cargan. Algunas prácticas incluyen:
- Encontrar casos pertinentes sobre sus hechos y cuestiones legales
- Verificar sus documentos en busca de casos faltantes
- Encontrar casos legales que el abogado contrario pasó por alto
8. Educación y formación
Tutoría personalizada
Los LLM actúan como tutores de IA, proporcionando explicaciones paso a paso y retroalimentación personalizada a los estudiantes.
Ejemplo 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.23
Formación corporativa e incorporación
Los LLM generan contenido de formación, cuestionarios y rutas de aprendizaje adaptativas para los empleados.
9. Recursos humanos y contratación
Filtrado de currículums y emparejamiento de candidatos
Los LLM analizan descripciones de trabajo y currículums para recomendar a los mejores candidatos.
Ejemplo real: HiredScore utiliza IA para mejorar la contratación mediante el filtrado de currículums y la identificación de coincidencias laborales complejas.24
Encuestas de compromiso de los empleados
Los LLM resumen las respuestas abiertas de las encuestas y proporcionan información sobre el sentimiento de los empleados.
10. Comercio minorista y comercio electrónico
Recomendaciones de productos
Los LLM analizan el comportamiento del cliente y generan sugerencias de compra personalizadas.
Análisis de sentimiento del cliente
Los modelos de IA procesan las reseñas de los clientes para identificar tendencias e informar las estrategias de inventario y marketing.
Ejemplo real: El asistente de compras de IA generativa de Amazon, Rufus, resume e interpreta las reseñas de los clientes, dando mayor peso al sentimiento reciente para destacar fortalezas y quejas recurrentes al generar recomendaciones de productos para los compradores.
Preguntas frecuentes
Los modelos de lenguaje grandes son redes neuronales de aprendizaje profundo que pueden producir lenguaje humano al ser entrenados con cantidades masivas de texto.
Los LLM se clasifican como modelos de fundación que procesan datos de lenguaje y producen resultados sintéticos.
Utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PLN), un dominio de la inteligencia artificial destinado a comprender, interpretar y generar lenguaje natural.
Durante el entrenamiento, los LLM reciben datos (miles de millones de palabras) para aprender patrones y relaciones dentro del lenguaje.
El modelo de lenguaje tiene como objetivo predecir la probabilidad de la siguiente palabra basándose en las palabras que la precedieron.
El modelo recibe un prompt y genera una respuesta utilizando las probabilidades (parámetros) que aprendió durante el entrenamiento.
La Comprensión del Lenguaje Natural (NLU) permite a los LLM analizar el texto de entrada y extraer significado de él. Esto permite a los modelos realizar tareas como responder preguntas, resumir contenido, traducir idiomas y generar recomendaciones basadas en la entrada del usuario. Los LLM pueden comprender el contexto, el sentimiento y la intención aprovechando técnicas de aprendizaje profundo, lo que los hace altamente efectivos en aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural.
La Arquitectura Transformer es la base de los LLM modernos. Permite a los modelos procesar texto en paralelo en lugar de secuencialmente, mejorando la eficiencia y la escalabilidad. Esta arquitectura es la base de modelos como GPT-4, BERT y T5.
Los LLM utilizan técnicas de aprendizaje profundo para comprender y traducir texto entre diferentes idiomas. Aprovechan representaciones de codificador bidireccional para preservar el contexto y mejorar la precisión de la traducción.
Large Language Model Meta se refiere a los metadatos, parámetros y métricas de evaluación utilizados para comparar diferentes modelos. Ayuda a evaluar las fortalezas y debilidades de varios LLM en tareas como generación de texto, aplicaciones de inteligencia artificial y tareas de procesamiento del lenguaje natural.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{10+ Ejemplos de modelos de lenguaje grandes}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/large-language-models-examples}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 22 de Junio de 2026}
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