Hemos recopilado benchmarks de código abierto para comparar los principales LLM propietarios y de código abierto. Elija su caso de uso para encontrar el LLM adecuado.
Comparar los principales ejemplos de LLM
Puede evaluar los LLM 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), y revisando sus precios para evaluar la eficiencia general y la relación coste-eficacia.
Para facilitar 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 ofrece un desglose claro de los precios según el uso, lo que permite tomar decisiones informadas.
Para obtener más información, lea large multimodal models.
Análisis detallado de los models populares
1. OpenAI GPT-5
GPT-5, lanzado en agosto de 2025, es el model de razonamiento unificado de OpenAI. Se ajusta automáticamente entre respuestas rápidas y un 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 respuestas rápidas y razonamiento extendido mediante enrutamiento en tiempo real.
- Maneja hasta 400K tokens, lo que permite analizar documentos extensos y entradas multimodales.
- Reduce las alucinaciones y los errores factuales en comparación con models anteriores.
Aspectos destacados del rendimiento:
- Obtiene puntuaciones altas en matemáticas, programación, tareas multimodales y dominios de salud.
- Utiliza menos tokens para razonamientos complejos, lo que mejora la eficiencia.
- Proporciona un soporte de programación más sólido para depuración, generación de front-end y lógica de diseño.
- Produce textos más coherentes y estructurados 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: model 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 hace hincapié en un rendimiento más sólido en tareas complejas y de varios pasos, como la creación de hojas de cálculo y presentaciones, programación, comprensión de imágenes, razonamiento de contexto largo y uso fiable de herramientas.
OpenAI informa de que GPT-5.2 logra resultados de vanguardia en múltiples benchmarks, incluido GDPval, donde supera o iguala a profesionales humanos en una gran parte de las tareas ocupacionales del mundo real.
El model también ofrece un rendimiento mejorado en ingeniería de software (por ejemplo, SWE-Bench Pro y SWE-Bench Verified), tasas de alucinación más bajas y grandes avances en la comprensión de documentos extensos. Con estos avances, GPT-5.2 se vuelve más adecuado para analizar contratos, informes y proyectos de varios archivos.
GPT-5.2 también mejora las capacidades de visión para interpretar gráficos e interfaces y logra una alta fiabilidad en los benchmarks de llamada a herramientas, lo que respalda la automatización de extremo a extremo en flujos de trabajo como la atención al cliente y el análisis de datos.1
2. Claude 4.6
Anthropic presentó Claude Sonnet 4.6, su model Sonnet más avanzado hasta febrero de 2026. Aporta amplias mejoras en programación, razonamiento de contexto largo, planificación de agentes, uso de computadoras y trabajo del conocimiento:
- Ventana de contexto: El model incluye una ventana de contexto de 1M tokens (beta) y se convierte en la opción predeterminada para los 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 models de clase Opus, ofreciendo un rendimiento casi de nivel frontera para tareas económicamente valiosas y manteniéndose más rentable.
- Capacidades de uso de computadoras: Permite que Claude opere software mediante clics y escritura en lugar de a través de APIs, y demuestra una mayor resistencia a los ataques de inyección de prompts.
Las actualizaciones adicionales de la plataforma incluyen un mejor uso de herramientas, compactación de contexto e integraciones ampliadas, como los conectores MCP en Claude para Excel, lo que permite flujos de trabajo más automatizados en los sistemas empresariales.
3. Gemini
Gemini 3 Pro es el model de base multimodal de Google DeepMind diseñado para razonamientos complejos 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, vídeo y código.
- Capacidades mejoradas de programación y agénticas: Gemini 3 Pro se centra en el vibe coding y la programación agéntica. Puede seguir instrucciones, escribir código e integrarse con herramientas de forma más eficaz que las generaciones anteriores, admitiendo tareas de varios pasos y flujos de trabajo autónomos.
En las evaluaciones clave, Gemini 3 Pro logra las mejores puntuaciones en comparación con otros large models, demostrando fortalezas notables en razonamiento, comprensión multimodal, matemáticas y tareas de programación.
También demuestra un sólido rendimiento en benchmarks de visión y multimodales, como ScreenSpot-Pro y Video-MMMUi, lo que indica una mejor interpretación de imágenes, vídeo y datos visuales que muchos competidores.2
4. DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 es un LLM centrado en el razonamiento de DeepSeek-IA (LLM) construido sobre una arquitectura transformer. Incorpora entrenamiento multietapa, aprendizaje por refuerzo (RL) y datos de arranque en frío para mejorar el razonamiento.
Versiones:
- DeepSeek-R1-Zero: Entrenado con RL sin fine-tuning supervisado, destaca en razonamiento pero con desafíos de legibilidad.
- DeepSeek-R1: Mejorado con entrenamiento multietapa, rivalizando con los models de nivel GPT-4.
Además, seis models destilados (1.5B–70B parámetros) basados en Qwen y Llama atienden diferentes necesidades computacionales.
5. Qwen (Alibaba Cloud)
Los models de Qwen escalan los datos y el tamaño del model para aplicaciones de IA avanzadas. Qwen2.5-Max utiliza una mezcla de expertos (MoE) y se ha preentrenado con más de 20 billones de tokens con RLHF y SFT.
Qwen3.5 y Qwen3.5-Plus
Qwen lanzó Qwen3.5, comenzando por su primer model de pesos abiertos, Qwen3.5-397B-A17B, un model multimodal nativo (visión-lenguaje) para razonamiento, generación de código, flujos de trabajo de agentes y comprensión multimodal.
El model utiliza una arquitectura híbrida que combina la 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 integrado de herramientas con uso adaptativo de estas.
Los resultados de los benchmarks sugieren que Qwen3.5-397B-A17B rinde de manera competitiva frente a los frontier models en razonamiento lingüístico, seguimiento de instrucciones, programación, benchmarks de agentes, evaluaciones multilingües y tareas de visión-lenguaje como la comprensión de documentos, el razonamiento espacial y la comprensión de vídeo.
6. Llama 4
Lanzado en abril de 2025, Llama 4 es la familia de models de pesos abiertos y multimodal nativa de Meta, construida con una arquitectura de mezcla de expertos (MoE).
Presenta dos variantes principales:
- Llama 4 Scout, un model de 17B parámetros activos con una ventana de contexto de 10M tokens récord que cabe en una sola H100 GPU
- Llama 4 Maverick, un model de 17B parámetros activos con 128 expertos (400B parámetros totales) que supera a GPT-4o y Gemini 2.0 Flash en tareas de razonamiento, programación y multimodalidad.
Ambos models se destilan de Llama 4 Behemoth, un model de investigación con 288B parámetros activos y 2T parámetros totales.
Innovaciones técnicas
- Llama 4 introduce una arquitectura de mezcla de expertos (MoE), en la que los tokens activan una fracción de los parámetros, mejorando así la eficiencia del entrenamiento y la inferencia mediante el uso alterno de capas densas y de MoE.
- Es multimodal nativo, y utiliza la fusión temprana para procesar conjuntamente tokens de texto, imagen y vídeo, entrenado con más de 30 billones de tokens multimodales para el razonamiento intermodal.
- La capacidad de contexto se amplía, y Llama 4 Scout admite hasta 10 millones de tokens, lo que permite casos de uso avanzados como el resumen de varios documentos, el análisis de bases de código y el razonamiento de tareas a largo plazo.
- Para la eficiencia del 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 posteriores al entrenamiento incluyen un nuevo pipeline de SFT ligero, RL en línea y DPO, combinado con estrategias de refuerzo adaptativo que fortalecen el razonamiento, la programación y las capacidades multimodales, preservando al mismo tiempo la calidad conversacional.
7. xAI Grok-4 y Grok-4.1
El Grok-4 de xAI y su sucesor mejorado Grok-4.1 representan los LLM de frontera más avanzados de la empresa hasta febrero de 2026.
Construidos como sistemas de razonamiento multimodal y con herramientas habilitadas, estos models 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 la precisión, la alineación y una mayor coherencia en tareas extendidas. Variantes como “Fast” y las configuraciones de contexto largo están dirigidas a implementaciones empresariales y flujos de trabajo basados en agentes.3
8. Mistral Large 3
Mistral Large 3 es el model insignia de mezcla de expertos (MoE) de Mistral AI. 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 programación de nivel frontera mientras mantiene la eficiencia de la inferencia.
El model admite ventanas de contexto extendidas y capacidades multimodales nativas, lo que le permite procesar entradas de texto y visuales dentro de un único framework de razonamiento. Esto lo hace adecuado para flujos de trabajo documentales 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 models Seed 2.0 de ByteDance, representa una importante mejora del asistente de IA más utilizado de China. Diseñado explícitamente para flujos de trabajo agénticos, el sistema hace hincapié en el razonamiento de varios pasos, la ejecución autónoma de tareas, el uso estructurado de herramientas y un mejor rendimiento de programación.
La familia de models incluye variantes especializadas como Pro, Lite, Mini y Code, lo que permite optimizar la relación coste-rendimiento en distintos casos de uso.
10. Amazon Nova 2
Amazon Nova 2 es la familia de models de base de segunda generación de Amazon, creada para cargas de trabajo de IA empresariales. A diferencia de los sistemas de IA orientados al consumidor, Nova 2 se posiciona principalmente como infraestructura, integrado con AWS Bedrock y diseñado para un despliegue escalable en entornos empresariales.
La gama Nova 2 incluye variantes como Lite, Pro, Sonic y Omni, que abarcan capacidades de texto, multimodales y de voz a voz.
Los models 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 se extienden al 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.5
Casos de uso y ejemplos reales de LLM
Estos son algunos casos de uso clave de los models LLM, junto con ejemplos relevantes. Para obtener más información sobre la IA generativa, consulte aplicaciones de IA generativa.
1. Creación y generación de contenido
Asistencia para la escritura
Los LLMs 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 LLMs para sugerir mejoras gramaticales, de puntuación y de estilo a los usuarios, mejorando la calidad de su escritura.6
Escritura creativa
Genera poesía, historias o guiones basados en prompts creativos, ayudando a los escritores a realizar lluvias de ideas o completar sus proyectos.
Ejemplo real: IA Dungeon tiene un modo historia que permite a los usuarios crear y explorar historias interactivas, ofreciendo narrativas creativas.7
Creación de contenido de marketing
Crea contenido de marketing atractivo, incluidas descripciones de productos, publicaciones en redes sociales y anuncios, adaptado a audiencias específicas.
Ejemplo real: La campaña “Refresh Your Holidays” de Coca-Cola de 2025 utilizó OpenAI GPT-5 para producir una nueva versión generada por IA de su anuncio clásico “Holidays Are Coming”, desarrollada con la red de agencias WPP Open X.
La empresa también creó Fizzion, una plataforma interna de contenido codesarrollada con Adobe y basada en Adobe Firefly, para generar activos conformes a la marca directamente dentro de Creative Cloud.8
Ejemplo real: Copy.ai, un generador de contenido con IA, utiliza LLMs para generar contenido de marketing, incluidas publicaciones en redes sociales, descripciones de productos y campañas de correo electrónico.
Traducción de idiomas
Traduce texto entre distintos idiomas preservando el contexto y el significado.
Ejemplo real: DeepL Translator utiliza models LLM entrenados con datos lingüísticos para la traducción de idiomas9
2. Atención al cliente y chatbots
Atención al cliente automatizada
Los LLMs impulsan chatbots que pueden gestionar consultas de clientes, solucionar problemas y ofrecer recomendaciones de productos en tiempo real.
Ejemplo real: Bank of America utiliza el chatbot de IA Erica, impulsado por LLMs, para ayudar a los clientes con tareas como consultar saldos, realizar pagos y ofrecer asesoramiento financiero.
Asistentes virtuales
Los LLMs permiten a los asistentes virtuales responder a las consultas de los usuarios, gestionar tareas y controlar dispositivos inteligentes.
Ejemplos reales: Alexa de Amazon y el Asistente de Google utilizan LLMs para mantener conversaciones bidireccionales; están disponibles principalmente en dispositivos domóticos y móviles.1011
Respuestas personalizadas
Genera respuestas personalizadas basadas en el historial y las preferencias del cliente, mejorando la experiencia general del cliente.
Ejemplo real: Zendesk, una plataforma de atención al cliente, utiliza LLMs para ofrecer respuestas personalizadas en el soporte al cliente.12
3. Desarrollo de software
Los language models pueden ayudar a los desarrolladores actuales y a las personas que están aprendiendo a programar en:
Escritura de código
Ayuda a los desarrolladores generando fragmentos de código, ofreciendo sugerencias y escribiendo funciones o clases completas basadas en prompts descriptivos.
Ejemplo real: Los asistentes de programación agéntica como GitHub Copilot, Anthropic Claude Code y Cursor generan, refactorizan y depuran código en repositorios completos en lugar de completar líneas de código individuales.
Para 2026, GitHub Copilot había superado los 26 millones de usuarios, mientras que Claude Code alcanzó una tasa de ingresos anualizada de $2,5 mil millones a los nueve meses de su lanzamiento.13
Ejemplo real: Code Llama es un LLM especializado en código, creado mediante el entrenamiento con 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 devuelva la secuencia de Fibonacci.», el LLM creará un código de salida basado en el prompt dado.14
Detección y corrección de errores
Analiza el código para detectar posibles errores y sugerir correcciones, agilizando el proceso de depuración.
Documentación de código
Genera documentación técnica, incluidas referencias de API, comentarios de código y manuales de usuario, basada en el código fuente.
Ejemplo real: TabNine, una herramienta de documentación de código con IA, utiliza LLMs para actualizar y revisar la documentación a medida que se producen cambios en el código.15
4. Inteligencia empresarial
Interpretación de datos
Interpreta datasets complejos, proporcionando resúmenes narrativos e información más fácil de interpretar para las partes interesadas no técnicas. Las prácticas clave incluyen:
- Generación de insights
- Análisis de datos
- Creación de historias
Generación de informes
Genera automáticamente informes empresariales, resúmenes financieros e informes ejecutivos a partir de datos brutos y analíticas.
Ejemplo real: LLM Suite interno de JPMorgan Chase, utilizado por más de 200.000 empleados en aproximadamente 100 soluciones GenAI en producción, genera documentos empresariales a demanda. LLM Suite puede montar una presentación pulida en unos 30 segundos, un 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, lo que ayuda a las empresas a obtener información sin necesidad de una profunda experiencia técnica.
5. Finanzas
Análisis de evaluación de riesgos financieros
Ayuda a evaluar el riesgo financiero analizando datos históricos, identificando patrones y prediciendo posibles caídas del mercado.
Ejemplo real: Bloomberg GPT es un LLM entrenado específicamente en datos financieros, que ayuda a los analistas a generar información sobre riesgos y previsiones a partir de informes financieros.17
Detección de fraudes
Ayuda a identificar actividades fraudulentas analizando patrones de transacciones y generando alertas ante comportamientos sospechosos.
Ejemplo real: Feedzai emplea LLMs para analizar patrones de transacciones y detectar actividades fraudulentas.18
6. Atención sanitaria y medicina
Respuesta a preguntas médicas
Los LLMs 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. De este modo, el lector puede seleccionar la respuesta más adecuada para la enfermedad, la prueba o el tratamiento.19
Investigación farmacológica
Analiza y resume la literatura científica en los ámbitos farmacéutico y médico.
Ejemplo real: BenevolentAI, una empresa de descubrimiento y desarrollo de fármacos basada en IA, emplea LLMs para analizar literatura científica e identificar posibles candidatos a fármacos.20
7. Legal y cumplimiento normativo
Análisis de contratos
Revisa y analiza documentos legales, identificando cláusulas clave, riesgos potenciales y áreas que requieren atención.
Ejemplo real: Kira Systems utiliza LLMs para analizar y extraer información importante de contratos legales.21
Cumplimiento normativo
Automatiza el seguimiento del cumplimiento de las normativas analizando y resumiendo los textos legales pertinentes.
Ejemplo real: Compliance.ai aprovecha los LLMs para supervisar el entorno normativo en busca de cambios relevantes y los asigna a sus políticas, procedimientos y controles internos.22
Investigación jurídica
Resume la jurisprudencia, las leyes y las opiniones jurídicas para ayudar a los abogados y profesionales del derecho a realizar investigaciones.
Ejemplo real: CARA de Casetext utiliza LLMs para proporcionar jurisprudencia y precedentes legales relevantes basados en los documentos que los abogados suben. Algunas prácticas incluyen:
- Encontrar casos pertinentes para sus hechos y cuestiones legales
- Comprobar si faltan casos en sus documentos
- Encontrar casos legales que el abogado contrario pasó por alto
8. Educación y formación
Tutoría personalizada
Los LLMs actúan como tutores de IA, proporcionando explicaciones paso a paso y comentarios personalizados 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 LLMs 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 LLMs analizan las descripciones de los puestos y los currículums para recomendar a los mejores candidatos.
Ejemplo real: HiredScore utiliza IA para mejorar la contratación filtrando currículums e identificando coincidencias laborales complejas.24
Encuestas de compromiso de los empleados
Los LLMs 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 LLMs analizan el comportamiento de los clientes y generan sugerencias de compra personalizadas.
Análisis del sentimiento de los clientes
Los models de IA procesan las opiniones 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 opiniones de los clientes, dando mayor peso al sentimiento reciente para destacar fortalezas y quejas recurrentes al generar recomendaciones de productos para los compradores.
Cita esta investigación
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11 actualizacionesAñadidos ejemplos reales de Coca-Cola, JPMorgan Chase, Amazon Rufus y asistentes de codificación agénticos en las secciones de casos de uso de LLM.
Se añadió una frase sobre la visualización del gráfico de precios en la sección Comparación de los modelos de lenguaje grandes más populares.
Enlaces de referencia
El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología 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.
Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla tiene un máster en Psicología Social y una licenciatura en Relaciones Internacionales.
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