Mejores modelos LLM de open source en 2025
Dentro de la tecnología de Inteligencia Artificial que más puedes utilizar para mejorar el flujo de trabajo en tu día a día, hoy nos centramos en los modelos Large Language Models (LLM) open source y las alternativas más conocidas basadas en software libre.
- ¿Qué es un modelo LLM y por qué optar por uno de código abierto?
- Factores a considerar al elegir un modelo LLM de open source
- Mejores modelos LLM de open source en 2025
- Comparación de los principales modelos LLM de código abierto
- Aplicaciones prácticas de los modelos LLM de código abierto en 2025
- Herramientas y recursos para implementar modelos LLM en tus proyectos
- Consejos para optimizar el rendimiento de un modelo LLM de código abierto
¿Qué es un modelo LLM y por qué optar por uno de código abierto?
LLM son las siglas de modelos de lenguaje de gran tamaño (viene de Large Language Models en inglés) son sistemas avanzados de inteligencia artificial diseñados para procesar, analizar y generar texto con un elevado nivel de comprensión. Se basan en redes neuronales profundas, que han sido entrenadas con grandes volúmenes de datos en formato texto. Se usan para realizar tareas como la generación de contenido, el análisis de sentimientos, la traducción automática, entre otros.
Elegir un modelo LLM de código abierto tiene múltiples ventajas. Permite una mayor personalización, transparencia en su funcionamiento y la posibilidad de integrarlo en proyectos sin depender de soluciones propietarias que generalmente tienen un coste por el uso.
Factores a considerar al elegir un modelo LLM de open source
Si piensas que un modelo LLM puede ser de utilidad para tu trabajo del día a día, vamos a explicarte los factores clave en los que debes basarte para elegir el modelo más adecuado.
Precisión y capacidad de respuesta del modelo
El primer factor que debemos considerar es la capacidad del modelo para generar texto relevante, coherente y preciso sobre los temas en los que queremos incidir. Para evaluar este punto debes solicitar tareas específicas relacionadas con tu trabajo.
Requerimientos de hardware y escalabilidad
Los LLM suelen ser bastante exigentes en términos de recursos. Ten en cuenta que estos modelos requieren bastante capacidad de procesamiento, no solo de los procesadores comunes, sino también de las GPU.
Documentación y comunidad de soporte
Para poder usar un modelo open source vas a necesitar que tenga una documentación completa y suficientemente clara. La comunidad de usuarios que haya en torno a ese modelo generalmente también es importante, ya que te permitirá encontrar fácilmente solución a los problemas comunes que puedan surgir en su implantación.
Licencia y facilidad de integración
Estudia los términos de la licencia del modelo y cuáles son los usos que se permiten, ya sean personales o comerciales. Revisa también qué tan fácil puede ser integrarlo con herramientas o plataformas existentes.
Compatibilidad con tareas específicas
Comprueba si el modelo tiene la posibilidad de hacer las tareas concretas que necesites, como generación de texto o análisis de datos.
Mejores modelos LLM de open source en 2025
Vamos ahora a mencionar los modelos más destacados de código abierto disponibles en este año 2025.
1. GPT-NeoX 2.0
GPT-NeoX ofrece un modelo altamente optimizado para generación de texto, así como para traducción y tareas creativas.
2. Bloom 3.0
Bloom 3.0 es un gran modelo preparado para trabajar en una enorme cantidad de idiomas y lenguajes de programación.
3. LLaMA
LLaMA es el modelo que ha publicado Meta, la compañía de Facebook y otras redes sociales. Tiene una enorme capacidad y está liberado para la comunidad educativa y científica.
4. Falcon LLM
Ofrecen todos sus modelos para el acceso libre, tanto para la investigación como para usos comerciales. Se destaca por su velocidad y eficiencia energética por lo que es ideal para el trabajo en tareas en tiempo real.
5. Mistral
Mistral tiene la capacidad de manejar grandes volúmenes de datos textuales, ideal para análisis complejos y procesamiento masivo de lenguaje natural. Tiene versiones open source y comerciales.
6. Mixtral
Es un modelo basado en Mistral pero enfocado al público más experto.
7. Flux
Es más bien una herramienta que es capaz de interactuar con LLMs y que permite manejar diversas propuestas de salida, de modo que puedas explorar las mejores posibilidades entre varios modelos.
8. Stable Diffusion
Esta plataforma de generación de imágenes ha ampliado sus capacidades al lenguaje, mostrando resultados prometedores en generación de texto.
Comparación de los principales modelos LLM de código abierto
Vamos a dar algunas notas comparativas sobre las características de los LLM de código abierto, de modo que puedas saber un poco más sobre ellas.
Rendimiento en distintas tareas de procesamiento de lenguaje natural
Tienes que saber que dependiendo del modelo de LLM existen algunas tareas más adecuadas que otras. Por ejemplo, modelos como GPT-NeoX 2.0 y Bloom 3.0 son más indicados para la generación de texto creativo, mientras que Falcon LLM y Mistral son especialmente útiles en tareas de análisis de datos y procesamiento masivo.
Tamaño del modelo y necesidades de hardware
Si buscas un modelo que requiera menos hardware puede que sea más indicado para ti experimentar con LLaMA y Falcon LLM. Hay otros modelos como Mistral o Mixtral que requieren alta capacidad de recursos.
Velocidad de entrenamiento e inferencia
Falcon LLM es uno de los mejores en lo que respecta a la velocidad de inferencia, por eso decíamos que es ideal para aplicaciones en tiempo real. Por su parte, otros modelos como Bloom 3.0 y GPT-NeoX 2.0 consiguen tiempos de entrenamiento más reducidos.
Facilidad de implementación en aplicaciones comerciales
No todos los modelos tienen licencias para aplicaciones comerciales. Tendrías que estudiar con calma los términos de cada licencia. Sin embargo, lo que sí es importante es buscar APIs intuitivas y documentación extensa, lo que te ayudará en la integración en proyectos empresariales.
Comunidad y contribuciones de código abierto en cada modelo
Entre las comunidades más activas encontramos Bloom 3.0 y GPT-NeoX 2.0, También se destaca LLaMA en este área, que además cuenta con el respaldo de una gran empresa como Meta.
Aplicaciones prácticas de los modelos LLM de código abierto en 2025
Si te preguntas qué aplicaciones prácticas podrías realizar con los modelos LLM, te vamos a indicar ahora algunas de las más relevantes.
Asistentes virtuales y chatbots
Los LLM son ideales para crear asistentes virtuales y chats con Inteligencia Artificial. Son capaces de entender las solicitudes de los usuarios y responder en lenguaje natural sus consultas con mucha precisión.
Creación de contenido automatizado
Con los LLM podrías crear contenido de una manera más rápida, incluso automatizada. Puedes usarlo para crear artículos de tu calendario editorial pero también publicaciones en redes sociales para empresas o contestar los comentarios de los usuarios que participan en los foros de soporte.
Soporte en investigación y análisis de datos
Gracias a la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y analizar detalladamente la entrada, los puedes usar para la investigación científica y empresarial.
Educación y herramientas de aprendizaje personalizado
Los LLM también se pueden usar para impulsar experiencias en el área de la educación, ofreciendo materiales personalizados según las necesidades de cada estudiante.
Integración en servicios SaaS y plataformas comerciales
También podemos usar los modelos LLM para mejorar servicios SaaS, de modo que puedan optimizar procesos, dar soporte a los clientes o analizar los datos entrantes.
Herramientas y recursos para implementar modelos LLM en tus proyectos
Implementar modelos LLM requiere contar con algunas herramientas específicas que vamos a enumerar rápidamente.
Plataformas de entrenamiento en la nube y soporte de GPU
Puedes usar el cloud para realizar el entrenamiento de la IA. Solo ten en cuenta que necesitarás algún servicio de computación de alto rendimiento como los que te podremos ofrecer desde nuestra plataforma de Cloud Público.
Herramientas de optimización de modelos y fine-tuning
Dependiendo de la operación a realizar es posible que necesites algunas bibliotecas extra como podrían ser Hugging Face o PyTorch. Estas herramientas facilitan el ajuste fino de modelos para tareas específicas.
Repositorios y bibliotecas recomendadas (Hugging Face, Transformers, etc.)
Entre las bibliotecas realizadas por Hugging Face tienes Transformers, una herramienta que proporciona modelos pre-entrenados de procesamiento de lenguaje natural, lo que puede ayudarte para una implementación más rápida.
Soluciones de almacenamiento y manejo de grandes volúmenes de datos
Seguramente requieras también soporte para el almacenamiento. Herramientas como Apache Hadoop pueden ser excelentes en este contexto. También puedes echar mano del almacenamiento de objetos compatible con S3 para guardar grandes cantidades de datos que necesitarás para entrenar y mantener los modelos LLM.
Frameworks de integración para despliegue en aplicaciones (TensorFlow, PyTorch)
Otras herramientas o frameworks útiles para la integración y despliegue en aplicaciones son TensorFlow y PyTorch.
Consejos para optimizar el rendimiento de un modelo LLM de código abierto
Antes de acabar queremos compartir algunos consejos prácticos para optimizar el rendimiento de un modelo LLM.
Ajustar el modelo para tareas específicas mediante fine-tuning
Para realizar ajustes finos con conjuntos de datos relevantes puedes usar fine-tuning. Eso conseguirá una mejora en el desempeño del modelo en tareas concretas, maximizando su utilidad o velocidad.
Estrategias para reducir el tiempo de inferencia
Implementa estrategias para reducir el tiempo de inferencia. Te recomendamos evaluar técnicas como la cuantización y el uso de infraestructuras distribuidas, ya que te pueden ayudar a reducir sensiblemente los tiempos de respuesta.
Uso de técnicas de compresión para ahorrar recursos
Para conseguir entrenar y mantener estos sistemas puede que tengas que invertir muchos recursos en el almacenamiento de datos. Por ello es importante implementar técnicas de compresión de modelos mediante pruning o distillation. Esto conseguirá reducir el tamaño del modelo, manteniendo su precisión.
Evaluación continua para mejorar la precisión y relevancia
Establece sistemas de evaluación regular de tus modelos que permitan identificar áreas de mejora. Ajusta los modelos para mantener su relevancia.
Monitoreo y actualización de modelos en entornos de producción
En entornos de producción es importante también monitorizar el modelo, de modo que nos aseguremos que funciona correctamente. Ten en cuenta también que es importante correr las actualizaciones cuando sea necesario.
Futuro de los modelos LLM de código abierto y tendencias para los próximos años
Existen diversos sistemas LLM de código abierto, que tienen distintos niveles de desarrollo. De momento estos modelos continúan evolucionando y mejorando funcionalidades, haciéndose también más eficientes. De momento todos siguen un desarrollo de características bastante activo y van adquiriendo poco a poco mayor comunidad de usuarios. Quizás en un futuro las cuotas de uso nos lleven a proclamar un dominador concreto del mercado, cosa que todavía hoy no está del todo clara. A medida que estas opciones se vayan popularizando y haciéndose más eficientes y accesibles al público general es de esperar que su uso vaya en aumento y sus aplicaciones sean cada día más frecuentes.
A través de nuestra plataforma de Nube Pública, podrás desplegar fácilmente vía API los mejores modelos LLM open source sobre una infraestructura cloud soberana, simplificando su gestión técnica y permitiendo aprovechar al máximo todo el potencial de la IA en tu negocio.
Jefe de Capacitación para Soluciones Cloud, posee una amplia experiencia en áreas comerciales y técnicas a nivel nacional e internacional. Con una base en Ingeniería de Telecomunicaciones y un MBA, destaca en el desarrollo de negocios, especialmente con grandes cuentas y partners en sectores tanto privados como públicos.