Analizamos los LLMs, incluido Deep Seek. Descubre cuál es el que mejor se ajusta a tus necesidades.

Hace un par de semanas semana hemos asistido a todo un terremoto con Deep Seek, un nuevo modelo chino que gracias a su ajustado coste de inversión ha revolucionado por completo el patio, el mundo de la IA y hasta la bolsa provocando importantes vaivenes en el precio de las acciones de gigantes como Nvidia o Softbank. La respuesta china a la mil millonaria iniciativa Stargate no ha podido ser más impactante: bueno, bonito y sobre todo barato.

Pero más allá del impacto del nuevo gallo de pelea, ¿Cómo está el escenario actual de los LLMs? Pues vamos a analizarlo de una manera somera para todos vosotros. Como sabéis este campo cambia constantemente, nos hemos llevado más de una sorpresa al recopilar la información para este artículo.

Compartimos con vosotros la información que hemos recopilado sobre los principales LLMs del mercado con sus datos y nuestra valoración.

Open AI:

• o1:
  • Contexto: 200k a 128k.
  • Precio (dólar / 1m Tokens): De $5.51 a $26.25.
  • Ventajas:
    • Ofrece una amplia gama de modelos adaptables a diferentes necesidades.
    • Diseñado para tareas escalables, combinando inversión y rendimiento.
  • Limitaciones:
    • Hay poca información sobre su eficacia en aplicaciones específicas.
    • Carece de algunas características avanzadas frente a modelos más consolidados.
• GPT-4o:
  • Contexto: 128k.
  • Precio (dólar / 1m Tokens): De $0.26 a $4.38.
  • Ventajas:
    • Altamente optimizado para tareas complejas con rendimiento excepcional.
    • Ofrece versiones adaptadas a tareas ligeras y tiempo real.
  • Limitaciones:
    • Es una opción cara en comparación con otros modelos similares.
    • Para operar en tiempo real requiere infraestructura avanzada.
• GPT-4:
  • Contexto: 128k a 8k.
  • Precio (dólar / 1m Tokens): De $0.26 a $4.38.
  • Ventajas:
    • Sobresale en tareas de generación de texto y razonamiento complejas.
    • Fiable para aplicaciones empresariales exigentes.
  • Limitaciones:
    • Coste elevado por token.
    • Su alta capacidad puede ser excesiva para tareas simples.

Llama:

• Contexto: 128k a 4k.
• Precio (dólar / 1m Tokens): De $0.04 a $3.50.
• Ventajas:
  • Modelos de código abierto, ideales para personalización.
  • Disponibilidad en diversos tamaños y capacidades.
• Limitaciones:
  • Algunas versiones, como Llama 2 Chat, tienen limitaciones frente a competidores.
  • Su implementación puede requerir conocimientos técnicos.

Gemini:

• Contexto: 2m a 32k.
• Precio (dólar / 1m Tokens): De $0.00 a $2.19.
• Ventajas:
  • Integración nativa con el ecosistema Google.
  • Modelos experimentales que exploran capacidades innovadoras como razonamiento avanzado.
• Limitaciones:
  • Algunos modelos experimentales pueden carecer de estabilidad.
  • Costes elevados en versiones premium.

Claude:

• Contexto: 200k a 100k.
• Precio (dólar / 1m Tokens): De $0.50 a $30.00.
• Ventajas:
  • Diseñado con un enfoque en seguridad y alineación ética.
  • Ideal para procesamiento de textos largos y complejos.
• Limitaciones:
  • Costes altos en versiones avanzadas.
  • Menor diversidad de modelos comparado con otros competidores.

Pixtral / Mistral:

• Contexto: 128k a 33k.
• Precio (dólar / 1m Tokens): De $0.04 a $3.00.
• Ventajas:
  • Modelos ligeros, eficientes y económicos.
  • Buen manejo de contextos extensos.
• Limitaciones:
  • No destacan en tareas complejas frente a GPT-4 o Claude.
  • Popularidad limitada afecta su adopción.

Command / Aya Family:

• Contexto: 128k a 8k.
• Precio (dólar / 1m Tokens): De $0.17 a $5.19.
• Ventajas:
  • Optimizados para tareas de búsqueda y procesamiento contextual.
  • Escalables para manejar texto diverso.
• Limitaciones:
  • Menor rendimiento en generación creativa.
  • Reconocimiento limitado en mercados globales.

Sonar Family (Perplexity)

• Contexto: 127k.
• Precio (dólar / 1m Tokens): De $0.20 a $1.00.
• Ventajas:
  • Ideal para búsquedas y recuperación de información.
  • Económico y eficiente en consultas frecuentes.
• Limitaciones:
  • No es competitivo en tareas creativas o de generación compleja.
  • Funcionalidad restringida a aplicaciones específicas.

Grok Family (xAI)

• Contexto: 128k.
• Precio (dólar / 1m Tokens): De $0.20 a $1.00.
• Ventajas:
  • Diseñados para razonar con precisión en tareas específicas.
  • Buena relación costo-rendimiento.
• Limitaciones:
  • Poca diversidad en modelos y pruebas limitadas.
  • Documentación técnica escasa.

Nova Family (Amazon)

• Contexto: 300k a 130k.
• Precio (dólar / 1m Tokens): De $7.00.
• Ventajas:
  • Gran capacidad de contexto (hasta 300k tokens).
  • Opciones rentables para tareas repetitivas.
• Limitaciones:
  • Modelos avanzados tienen un coste elevado.
  • Menor rendimiento en tareas complejas frente a competidores.

Phi Family (Microsoft Azure)

• Contexto: 128k a 4k.
• Precio (dólar / 1m Tokens): De $0.00 a $0.09.
• Ventajas:
  • Integración directa con Azure, ideal para empresas.
  • Modelos económicos para tareas sencillas.
• Limitaciones:
  • Escalabilidad limitada en tareas complejas.
  • Enfocado principalmente en entornos técnicos.

Solar Family (Upstage)

• Contexto: 4k.
• Precio (dólar / 1m Tokens): De $0.15.
• Ventajas:
  • Modelos extremadamente económicos para tareas ligeras.
• Limitaciones:
  • Funcionalidad limitada.
  • No es adecuado para tareas avanzadas.

DBRX (Databricks)

• Contexto: 33k.
• Precio (dólar / 1m Tokens): De $1.16.
• Ventajas:
  • Diseñado para integrarse con plataformas de análisis de datos como Databricks.
• Limitaciones:
  • Uso restringido al entorno de análisis de datos.
  • No optimizado para generación de texto general.

Reka (Reka AI)

• Contexto: 128k.
• Precio (dólar / 1m Tokens): De $0.10 a $2.00.
• Ventajas:
  • Flexibilidad y personalización para aplicaciones específicas.
  • Buena relación calidad-precio.
• Limitaciones:
  • Menor adopción en el mercado.
  • No tan robustos como los modelos de OpenAI o Google.

Jamba (AI21 Labs)

• Contexto: 256k.
• Precio (dólar / 1m Tokens): De $0.25 a $3.50.
• Ventajas:
  • Diseñados para escritura avanzada y análisis de texto.
  • Gran capacidad de contexto (hasta 256k tokens).
• Limitaciones:
  • Costos altos en las versiones avanzadas.
  • Menor compatibilidad con herramientas externas.

DeepSeek

• Contexto: 128k.
• Precio (dólar / 1m Tokens): De $0.17 a $1.09.
• Ventajas:
  • Especializados en tareas técnicas y analíticas.
  • Diseñados para dominios específicos.
• Limitaciones:
  • Poca versatilidad para tareas generales.
  • Opciones limitadas para personalización.

Arctic (Snowflake)

• Contexto: 4k.
• Precio (dólar / 1m Tokens): $0.00.
• Ventajas:
  • Integración fluida con Snowflake para análisis de datos.
• Limitaciones:
  • Uso limitado fuera del ecosistema Snowflake.
  • Carece de capacidades creativas.

Qwen Family (Alibaba)

• Contexto: 131k a 33k.
• Precio (dólar / 1m Tokens): De $0.26 a $0.90.
• Ventajas:
  • Modelos competitivos en costo y rendimiento.
  • Diseñados para mercados empresariales en Asia.
• Limitaciones:
• Menor presencia global fuera de Asia.
• Documentación limitada en algunos idiomas.

Yi

• Contexto: 32k.
• Precio (dólar / 1m Tokens): De $3.00.
• Ventajas:
  • Modelos especializados y económicos.
• Limitaciones:
  • Aplicación restringida en escenarios generales.
  • Soporte y documentación limitados.

Como os hemos comentado al inicio la tecnología en materia de IA avanza a una velocidad meteórica, lo que hoy es una novedad en dos meses es parte de un museo. Esperamos que esta recopilación del estado de estos LLMs, la semana pasada, os sirva por lo menos para poner un poco de orden en el caótico mercado en el que nos movemos a día de hoy, y lo que nos queda 🙂