¿Busca el mejor modelo de IA de código abierto que pueda ejecutar usted mismo? Este resumen de 2025 compara el tamaño, la velocidad, el coste y las necesidades de hardware del modelo para que puedas elegir el más adecuado.
Es justo decir que el panorama de la IA autoalojada está explotando. Los gigantes propietarios siguen dominando las pruebas de referencia, pero los modelos de código abierto como DeepSeek R1, Mistral Small 3.1 y JetMoE están ofreciendo un rendimiento impresionante, a menudo por una fracción del coste. He aquí un desglose honesto de lo que hay ahí fuera, y qué modelo podría funcionar mejor para su próximo proyecto.
Qué significa realmente "autoalojado
Los modelos de IA autoalojados pueden desplegarse localmente: usted descarga las ponderaciones, ejecuta la inferencia en su propio hardware y controla todo, desde la latencia hasta la privacidad de los datos. Esto contrasta con la llamada a una API remota, en la que se paga por token, se depende del tiempo de actividad de la red y hay que hacer frente a las tarifas de la nube.
Principales competidores en 2025
DeepSeek R1
- Pesos abiertos, licencia MIT
- Supera al GPT-4o de OpenAI en pruebas como MATH y AIME.
- Diseñado para ser eficiente: se entrena con muchos menos recursos que los competidores.
- Ideal para razonamientos complejos y matemáticas
Mistral Small 3.1 (24B)
- Una versión de código abierto muy potente
- Analiza imágenes y maneja ventanas contextuales largas (hasta 128.000 tokens).
- Ideal para tareas multimodales y ricas en documentos
JetMoE-8B
- Modelo de mezcla de expertos que supera a LLaMA-2 7B utilizando sólo una fracción del cálculo.
- Inferencia eficiente: activa sólo una parte del modelo completo por token.
DBRX (Databricks/Mosaic)
- Modelo MoE de 132B que rivaliza con sus homólogos de código abierto
Lo más importante: rendimiento frente a eficiencia
DeepSeek R1
- Velocidad de inferencia: modesta
- Necesidades de hardware: GPU moderada o CPU de gama alta
- Ventana de contexto: ~128K tokens (estimación)
- El mejor caso de uso: Cargas de trabajo intensivas en matemáticas y lógica
- Licencia: MIT MIT
Mistral Pequeño 3.1
- Velocidad de inferencia: Rápida en GPU o CPU modernas
- Necesidades de hardware: Accesible (GPU simple o CPU potente)
- Ventana contextual: 128K tokens
- Mejor caso de uso: Tareas multimodales, documentos largos
- Licencia: Apache-2.0
JetMoE-8B
- Velocidad de inferencia: Muy eficiente gracias a MoE (Mixture-of-Experts)
- Necesidades de hardware: Mínimas (adecuado para configuraciones con una sola GPU o CPU)
- Ventana de contexto: Estándar (~4K-8K tokens dependiendo de la versión)
- El mejor caso de uso: Entornos con recursos limitados
- Licencia: Investigación abierta
DBRX (Databricks)
- Velocidad de inferencia: Eficiente para el tamaño, pero requiere un hardware sólido
- Necesidades de hardware: Altas (a menudo se recomiendan >2 GPU)
- Ventana contextual: Estándar
- Mejor caso de uso: Aplicaciones de propósito general a escala
- Licencia: Databricks Open
R1 de DeepSeek es líder en razonamiento, Mistral es ideal para documentos largos o imágenes, JetMoE es genial si tienes poco espacio en la GPU y DBRX realiza tareas generales pero necesita un hardware potente.
Opiniones de la comunidad y la industria
- Yann LeCun, de Meta, afirma que DeepSeek R1 demuestra que el código abierto se está poniendo al día.
- Los usuarios de Reddit en r/LocalLLM prefieren DeepSeek, Qwen y Janus 7B para las cargas de trabajo.
Cómo elegir su modelo
- Define tu caso de uso: ¿matemáticas, código, chat, imágenes? Céntrate en los puntos de referencia de ese ámbito.
- Compruebe el hardware: ¿sólo CPU? Elige Mistral Small o JetMoE. ¿Tienes GPU? DeepSeek o DBRX son geniales.
- Evalúe los requisitos de latencia: si necesita una inferencia rápida por token, los modelos más pequeños o MoE le ayudarán.
- Considera la ventana de contexto: más grande es mejor para conversaciones o documentos largos.
- Licencia y ecosistema - Apache/MIT son fáciles para uso comercial; MoE/investigación abierta puede necesitar revisión.
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Título: Comparación de los principales modelos de IA 2025 / Lo que los ingenieros deben saber<br>
Canal: Engineered Intelligence<br>
Reflexiones finales
En 2025, los modelos de IA autoalojados más eficientes ya no son curiosidades académicas, sino herramientas realmente potentes. DeepSeek R1 es un motor de lógica/razonamiento, Mistral maneja contextos largos y multimodales, mientras que JetMoE y DBRX ofrecen alternativas eficientes pero capaces.
Elige la que mejor se adapte a tus necesidades de hardware, casos de uso y rendimiento, y puede que nunca más tengas que pagar por token o comprometer la privacidad.
