Los Large Language Models (LLMs) han pasado de ser una novedad académica a convertirse en herramientas clave para tareas como generación de texto, traducción automática, razonamiento, programación y asistentes inteligentes. Elegir el modelo correcto para tu caso de uso puede significar una gran diferencia en costos, calidad y control.

En este artículo exploraremos los LLMs más conocidos y usados del mercado: modelos comerciales, open source y especializados, con foco en para qué sirven, cuándo usarlos y cómo acceder a ellos.

¿Qué es un LLM?

Un LLM (Large Language Model) es un modelo de inteligencia artificial entrenado con enormes cantidades de texto para comprender y generar lenguaje humano. Se basan en la arquitectura Transformer, introducida por Google en 2017, y están preentrenados sobre datos masivos para luego ser adaptados a tareas específicas (instrucción, diálogo, código, etc.).

Los LLMs más modernos superan los billones de parámetros, y pueden ejecutar tareas complejas como razonamiento lógico, resumen de textos largos, generación de código, análisis de sentimientos, entre otras.

1. GPT-4 (OpenAI)

Tipo: Comercial
Parámetros: No divulgados oficialmente
Acceso: API de OpenAI y ChatGPT Plus
Modelo orientado a: tareas generalistas, alta precisión, razonamiento complejo

¿Para qué sirve?

• Chatbots conversacionales de alto nivel
• Automatización de procesos complejos en empresas (RPA + LLM)
• Generación de código, documentación y QA
• Asistentes con múltiples habilidades (a través de GPTs personalizados)

Ventajas:

• Modelo potente, versátil y altamente ajustado
• Plugins, herramientas y extensiones nativas
• Buen manejo de instrucciones complejas

Desventajas:

• Modelo cerrado
• Costo relativamente alto por token
• No puede ser fine-tuned directamente por el usuario (solo ajuste ligero)

2. Claude (Anthropic)

Tipo: Comercial
Versiones: Claude 1, 2 y 3
Acceso: API en Anthropic o integraciones como Notion AI, Slack
Modelo orientado a: seguridad, respuestas largas y alineación

¿Para qué sirve?

• Generación de textos largos, consistentes y seguros
• Aplicaciones donde la veracidad y tono sean cruciales (educación, legal, salud)
• Análisis de documentos, contratos, PDFs extensos

Ventajas:

• Muy buenos contextos largos (hasta 200.000 tokens)
• Baja tendencia a alucinar en tareas técnicas
• Alineación ética y cuidadosa

Desventajas:

• API no tan masiva como OpenAI
• Menos documentación abierta

3. Gemini (Google)

Tipo: Comercial
Versiones: Gemini 1, 1.5
Acceso: Bard, Google Cloud (Vertex AI)
Modelo orientado a: integración con el ecosistema Google, multimodalidad

¿Para qué sirve?

• Asistentes productivos con acceso a herramientas Google (Gmail, Docs, Sheets)
• Respuestas multimodales (texto + imágenes)
• Aplicaciones integradas en Android o servicios de Google Cloud

Ventajas:

• Multimodalidad nativa (texto, imagen, audio)
• Alta velocidad de respuesta
• Ideal para productos conectados a Google Workspace

Desventajas:

• Acceso más limitado en ciertas regiones
• No todos los niveles del modelo están disponibles públicamente

4. LLaMA 2 / 3 (Meta)

Tipo: Open Source (bajo licencia personalizada)
Parámetros: 7B, 13B, 70B (y más con LLaMA 3)
Acceso: Hugging Face, Ollama, Paperspace
Modelo orientado a: fine-tuning, despliegue local o privado

• Aplicaciones de IA que requieren privacidad o control total
• Fine-tuning sobre datos privados o especializados
• Despliegues en edge (on-premise, air-gapped environments)

Ventajas:

• Altísima calidad y rendimiento similar a GPT-3.5
• Se puede entrenar y modificar
• Funciona bien con técnicas como LoRA o QLoRA

Desventajas:

• Necesitas hardware o servicios para correrlo
• Prompting más delicado que GPT-4

5. Mistral y Mixtral

Tipo: Open Source
Modelos: Mistral 7B, Mixtral 8x7B (MoE)
Acceso: Hugging Face, OpenRouter, local
Modelo orientado a: eficiencia, velocidad y despliegue modular

¿Para qué sirve?

• Despliegue rápido de modelos potentes con pocos recursos
• Construcción de asistentes especializados (chat, soporte, análisis)
• Experimentación académica o en startups

Ventajas:

• Excelente rendimiento con pocos parámetros
• Modelos livianos y rápidos
• Mezcla de expertos (MoE) en Mixtral mejora escalabilidad

Desventajas:

• No tan buenos en razonamiento complejo o instrucciones largas
• Prompting menos robusto que modelos cerrados

6. Zephyr, Gemma, Phi-2, Command R

Comparativa rápida de los LLMs

¿Cuál deberías usar tú?

Si estás comenzando:

Prueba GPT-3.5 en OpenAI o Mixtral en Hugging Face para practicar prompting. Usa Zephyr o Phi-2 para tareas locales y aprendizaje técnico.

Si quieres control y fine-tuning:

LLaMA 2/3 o Mistral son perfectos para entrenar tu propio asistente con LoRA.

Si necesitas precisión en respuestas largas:

Claude y Gemini 1.5 manejan contextos más amplios y memoria extendida.

Si tu producto necesita integración cloud:

Gemini (Google Cloud) o GPT-4 (Azure / OpenAI) ofrecen APIs robustas con herramientas de productividad.

Conclusión

El universo de LLMs está en rápida expansión. Elegir el modelo correcto depende de tus objetivos técnicos, restricciones legales, presupuesto y del nivel de control que necesitas sobre el modelo.

La buena noticia: hoy puedes acceder a modelos potentes sin pagar miles de dólares, e incluso entrenarlos en tu propio computador o en Colab.