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Ilustración de Top 50 LLM – ToolPotion.ai

Top 50 LLM

Clasificado por ToolRank, el motor de tracción propietario de ToolPotion

#1 ahora mismoModelo de IA GPT-5.575Fuerte
medidos
93
señal media
35.6/100
audiencia combinada
62.8M
ToolRank

ToolRank es el motor de clasificación propio de ToolPotion.

Evalúa de forma continua cientos de señales de toda la web abierta —tráfico real y popularidad, audiencia y fuerza de la comunidad, autoridad y trayectoria, adopción e interacción— y procesa millones de datos para situar cada herramienta donde se ha ganado estar.

Cada tipo de IA se mide con su propio modelo a medida: lo que demuestra tracción en una app SaaS no es lo mismo que en un framework de código abierto o en un canal de creador. No estar en una plataforma nunca cuenta en contra de una herramienta: ToolRank valora la evidencia que existe.

Sin posiciones pagadas. Sin cifras autodeclaradas.

Entre los LLM, DeepSeek lidera por un amplio margen, con modelos de código abierto como DeepSeek-R1 y una API que acepta formatos de OpenAI y Anthropic. Elige Code Llama para trabajo solo de código y GPT-5.6 para código más trabajo de conocimiento. — Veredicto del editor

Selección rápida

Mejor en generalDeepSeek#2DeepSeek ofrece modelos de vanguardia de código abierto como DeepSeek-V4, DeepSeek-R1 y DeepSeek-Coder, con precios de API basados en tokens.
Mejor para códigoCode Llama#24Code Llama de Meta genera, completa y rellena código, con variantes ajustadas para Python y tamaños de 7B a 70B parámetros.
Mejor modelo pequeñoModelo de Lenguaje SmolLM3#47SmolLM3 combina razonamiento de doble modo, seis idiomas y un contexto de 128k tokens en un modelo abierto de 3B parámetros.
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  1. # 1Mejor opciónModelo de IA GPT-5.5GPT-5.5 es el último modelo de OpenAI diseñado para tareas complejas como programación, investigación y análisis de datos. Ofrece una eficiencia e inteligencia mejoradas, lo que lo hace ideal para trabajos profesionales y científicos.75ToolRankFuerte
  2. # 2Segundo puestoDeepSeekDeepSeek es una empresa de investigación en IA dedicada al desarrollo de inteligencia artificial general. Ofrece LLMs de vanguardia de código abierto como DeepSeek-V4, DeepSeek-R1 y DeepSeek-Coder, permitiendo a los usuarios chatear con IA o integrarse a través de API para diversas aplicaciones.72ToolRankFuerte
  3. # 3Tercer puestoHugging FaceHugging Face es una plataforma dedicada a avanzar y democratizar la inteligencia artificial a través del código abierto y la ciencia abierta. Ofrece una amplia gama de modelos y herramientas de IA para desarrolladores e investigadores.71ToolRankFuerte
  1. 4Modelo Command R+Command R+ es el modelo de lenguaje grande de Cohere optimizado para la interacción conversacional y tareas de largo contexto. Destaca en flujos de trabajo RAG complejos y el uso de herramientas en múltiples pasos, proporcionando un alto rendimiento para entornos de producción.55ToolRankSólido
  2. 5Kimi K3.1 ProKimi K3.1 Pro es un modelo agente multimodal de peso abierto, nativamente multimodal, con 2.8 billones de parámetros, diseñado para aplicaciones avanzadas. Presenta una ventana de contexto de 1 millón de tokens y ofrece mejoras significativas en codificación, creación 3D, investigación financiera y precisión fáctica. Este modelo es el primero en la serie K3.1, post-entrenado con aprendizaje por refuerzo conjunto a gran escala en diversos dominios.54ToolRankSólido
  3. 6Mistral Large 4Mistral Large 4 es un potente modelo Mixture-of-Experts nativamente multimodal con 1 billón de parámetros, diseñado para cargas de trabajo complejas de IA. Destaca en el seguimiento de instrucciones, razonamiento, codificación y flujos de trabajo agenticos, ofreciendo un rendimiento sólido en ciberseguridad, finanzas y derecho. El modelo admite más de 160 idiomas y cuenta con una longitud de contexto de 1M, lo que lo hace adecuado para diversas aplicaciones.53ToolRankSólido
  4. 7Codestral AI PlatformCodestral es un modelo de IA generativa de peso abierto diseñado para tareas de generación de código. Soporta más de 80 lenguajes de programación, ayudando a los desarrolladores a escribir e interactuar con el código de manera eficiente. Con un modelo de 22B parámetros, ofrece capacidades avanzadas de finalización de código y reducción de errores.48ToolRankSólido
  5. 8DeepSeek-V4.1-Flash-1017DeepSeek-V4.1-Flash-1017 es una versión actualizada del modelo DeepSeek, que mejora el razonamiento, la codificación y los benchmarks visuales. Reduce el tiempo de ejecución de tareas y la longitud de salida, ofreciendo soluciones más rápidas y rentables para los usuarios.48ToolRankSólido
  6. 9Mistral Medium 3.5Mistral Medium 3.5 es un modelo multimodal de clase frontera optimizado para casos de uso agentic y de codificación. Se lanza con pesos abiertos bajo una licencia MIT modificada, ofreciendo capacidades avanzadas para diversas aplicaciones.47ToolRankSólido
  7. 10DeepSeek-V4-Pro-0813DeepSeek-V4-Pro-0813 es un modelo de lenguaje avanzado diseñado para mejorar las capacidades y el rendimiento en entornos de producción. Se basa en el modelo DeepSeek-V4-Pro (Preview) con características de decodificación y razonamiento mejoradas, lo que lo hace competitivo con los principales modelos propietarios.47ToolRankSólido
  8. 11Nemotron 3 Nano OmniNemotron 3 Nano Omni es un modelo de razonamiento omni-modal de NVIDIA que procesa imágenes, video, voz y texto. Ofrece capacidades de IA versátiles para diversas aplicaciones.47ToolRankSólido
  9. 12NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74BNVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B es un modelo de lenguaje grande diseñado para la personalización y el post-entrenamiento. Soporta entradas de texto, imagen y video, lo que lo hace versátil para diversas aplicaciones.46ToolRankSólido
  10. 13Qwen3-Coder-NextQwen3-Coder-Next es un modelo de lenguaje de peso abierto diseñado para agentes de codificación y desarrollo local. Destaca en el entrenamiento agentic, ofreciendo fuertes capacidades de codificación con costos de inferencia reducidos.45ToolRankSólido
  11. 14North Mini CodeNorth Mini Code es un modelo de 30B-A3B parámetros diseñado para la generación de código y la ingeniería de software agentiva. Desarrollado por Cohere Labs, admite capacidades de uso de herramientas y ofrece una implementación de atención eficiente para tareas de codificación mejoradas.45ToolRankSólido
  12. 15Qwen3.8-2.4T-A95BQwen3.8-2.4T-A95B es un modelo de lenguaje causal diseñado para tareas complejas, que ofrece capacidades mejoradas en codificación, trabajo profesional e investigación. Soporta longitudes de contexto extensas e integra con marcos populares para una inferencia eficiente.44ToolRankSólido
  13. 16NVIDIA Nemotron 3.5 Super VLNVIDIA Nemotron 3.5 Super VL es un modelo de lenguaje grande diseñado para el procesamiento de texto, imágenes y video. Presenta una arquitectura híbrida Mamba-2–Transformer y es especialmente adecuado para la personalización, adaptación de dominio y evaluación de precisión completa.43ToolRankSólido
  14. 17Granite Switch 4.1 8BGranite Switch 4.1 8B es un LLM modular que integra un modelo base, múltiples adaptadores y un codificador para proporcionar respuestas en lenguaje natural, toma de decisiones y capacidades de conversión de voz a texto desde un único punto de acceso.43ToolRankSólido
  15. 18Kimi K2.7 CodeKimi K2.7 Code es un modelo agentic enfocado en la codificación que mejora los flujos de trabajo de ingeniería de software. Mejora la eficiencia de tokens y la finalización de tareas, ofreciendo avances sustanciales sobre su predecesor, Kimi K2.6.34ToolRankEmergente
  16. 19Solar Open 2Solar Open 2 es un modelo de lenguaje grande de Upstage, diseñado para casos de uso agenticos como productividad en la oficina y programación. Presenta una arquitectura de Mezcla de Expertos con Atención Híbrida, ofreciendo inferencia eficiente y soporte multilingüe.33ToolRankEmergente
  17. 20Kolibri 1Kolibri 1 es un modelo de lenguaje grande multilingüe desarrollado por Aleph Alpha. Destaca en razonamiento en múltiples pasos, generación aumentada por recuperación y tareas de codificación, soportando tanto los idiomas alemán como inglés. El modelo está diseñado para tareas complejas con una amplia ventana de contexto y está disponible bajo la licencia Apache 2.0.33ToolRankEmergente
  18. 21DeepSeek-V4-Flash-0731DeepSeek-V4-Flash-0731 es un modelo de lenguaje avanzado que mejora las capacidades agenticas. Supera a versiones anteriores y es competitivo con los mejores modelos propietarios, ofreciendo un rendimiento mejorado en varios benchmarks.31ToolRankEmergente
  19. 22Inkling-SmallInkling-Small es un modelo multimodal versátil que procesa entradas de texto, imagen y audio para generar salidas de texto. Apoya a los desarrolladores en la creación de aplicaciones de IA como chatbots y asistentes de programación, con pesos abiertos para investigación e integración.31ToolRankEmergente
  20. 23Mellum2.1 ThinkingMellum2.1 Thinking es un modelo de lenguaje grande diseñado para tareas complejas en codificación, matemáticas y razonamiento. Destaca en tareas agenticas como el trabajo en repositorios y el uso de herramientas, gracias a un extenso aprendizaje por refuerzo.31ToolRankEmergente
  21. 24Code LlamaCode Llama es la familia de modelos de lenguaje grande de Meta especializada en código, construida mediante un entrenamiento adicional de Llama 2 en datos centrados en código. Genera código y lenguaje natural sobre código, completa e infiere código, y sigue instrucciones de codificación en un formato de chat, con variantes dedicadas para código general, Python y seguimiento de instrucciones.30ToolRankEmergente
  22. 25Hy3Hy3 es un modelo Mixture-of-Experts de 295 mil millones de parámetros desarrollado por el equipo Hy de Tencent. Destaca en tareas de razonamiento, agentic y de contexto largo, ofreciendo un rendimiento fiable en diversos escenarios de productividad.30ToolRankEmergente
  23. 26LiquidAI LFM2.5-2.6BLiquidAI LFM2.5-2.6B es un modelo híbrido diseñado para implementación en dispositivos, ofreciendo inferencia eficiente y capacidades agenticas. Soporta múltiples idiomas y está optimizado para diversas plataformas, lo que lo hace versátil para aplicaciones variadas.30ToolRankEmergente
  24. 27Nemotron-Labs-Audex-2BNemotron-Labs-Audex-2B es un modelo de lenguaje grande unificado de audio y texto diseñado para tareas de audio como comprensión, reconocimiento y traducción. Soporta modos de pensamiento e instrucción, ofreciendo una solución compacta y eficiente para diversas aplicaciones de audio y texto.30ToolRankEmergente
  25. 28AliceAI-Foundation-80B-A3B-BaseAliceAI-Foundation-80B-A3B-Base es un modelo de lenguaje fundamental con una arquitectura híbrida y capas de MoE, que cuenta con 80 mil millones de parámetros. Destaca en tareas de conocimiento fáctico, especialmente en ruso, y admite una longitud de contexto de hasta 262,144 tokens.30ToolRankEmergente
  26. 29Spark-X2.5-4BSpark-X2.5-4B es un modelo de lenguaje compacto y de propósito general diseñado para la eficiencia y accesibilidad. Soporta más de 200 idiomas y sobresale en tareas como conversación, escritura y programación, con una ventana de contexto de hasta 1 millón de tokens.29ToolRankEmergente
  27. 30NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16 es un modelo de lenguaje grande en bucle diseñado para razonamiento de propósito general. Presenta una arquitectura normalizada-GPT con atención de ventana deslizante, ofreciendo un procesamiento de tokens eficiente y gestión de memoria.29ToolRankEmergente
  28. 31Nanbeige4.2-3BNanbeige4.2-3B es un modelo compacto y agente diseñado para capacidades de razonamiento y alineación sólidas. Destaca en tareas de agente general y agente de código, superando a modelos más grandes mientras mantiene un tamaño de parámetro pequeño.29ToolRankEmergente
  29. 32Laguna S 2.1Laguna S 2.1 es un modelo Mixture-of-Experts diseñado para codificación agentic y tareas a largo plazo. Cuenta con 118 mil millones de parámetros y ofrece capacidades avanzadas de razonamiento, lo que lo hace adecuado para aplicaciones complejas de ingeniería de software.29ToolRankEmergente
  30. 33Agents-A1Agents-A1 es un modelo Mixture-of-Experts de 35B diseñado para escalar habilidades agenticas en múltiples dominios. Destaca en búsqueda a largo plazo, ingeniería, investigación científica y seguimiento de instrucciones, ofreciendo un rendimiento robusto frente a sistemas de escala avanzada.29ToolRankEmergente
  31. 34Hy4 PreviewHy4 Preview es un modelo de Mixture-of-Experts de nueva generación desarrollado por el equipo Hy de Tencent. Cuenta con 770 mil millones de parámetros y está diseñado para aumentar la productividad en diversos dominios, incluyendo la ingeniería de software, el desarrollo de videojuegos y la investigación científica.29ToolRankEmergente
  32. 35Mage-VLMage-VL es un modelo de base multimodal nativo de códec y de transmisión proactiva diseñado para una comprensión eficiente de imágenes y videos. Aprovecha un codificador visual único y un decodificador causal para mejorar la percepción de transmisión en tiempo real mientras reduce las demandas computacionales.28ToolRankEmergente
  33. 36GPT-5.6GPT-5.6 es el último modelo de IA de OpenAI, diseñado para mejorar la productividad y la eficiencia en diversas tareas. Ofrece un rendimiento mejorado por dólar, permitiendo a los usuarios lograr más con menos, lo que lo hace ideal para flujos de trabajo exigentes en programación, trabajo del conocimiento y ciberseguridad.28ToolRankEmergente
  34. 37DeepSeek-V3DeepSeek-V3 es un modelo de lenguaje Mixture-of-Experts con 671 mil millones de parámetros, diseñado para una inferencia eficiente y un entrenamiento rentable. Destaca en varios benchmarks, mostrando un rendimiento sólido en tareas de procesamiento de lenguaje natural.27ToolRankEmergente
  35. 38Laguna M.1Laguna M.1 es un modelo Mixture-of-Experts de 225B parámetros diseñado para codificación agentic y tareas a largo plazo. Presenta un enrutamiento de expertos de alta capacidad y una arquitectura de atención global, ofreciendo un rendimiento sólido en varios benchmarks.27ToolRankEmergente
  36. 39Ling-3.0-flash-FinLing-3.0-flash-Fin es un modelo mejorado para finanzas desarrollado por Ant Group, que integra experiencia financiera con inferencia eficiente para flujos de trabajo a largo plazo. Ofrece búsqueda financiera basada en fuentes y razonamiento multi-documento.27ToolRankEmergente
  37. 40Nex-N2.5-miniNex-N2.5-mini es parte de la familia de modelos agenticos de próxima generación de Nex-AGI. Está diseñado para tareas a largo plazo en entornos del mundo real, mejorando las capacidades en el uso de computadoras, navegación web y tareas agenticas con base visual.26ToolRankEmergente
  38. 41Ling-3.1-flashLing-3.1-flash es un modelo avanzado de razonamiento híbrido diseñado para tareas complejas del mundo real. Cuenta con 560 mil millones de parámetros en total y una ventana de contexto de 1 millón de tokens, mejorando el rendimiento en diversos dominios, incluyendo salud, finanzas e ingeniería de software.26ToolRankEmergente
  39. 42LiquidAI LFM2.5-24B-A2BLiquidAI LFM2.5-24B-A2B es un modelo de razonamiento de 24B parámetros optimizado para agentes rápidos y privados en el dispositivo. Presenta inferencia eficiente y soporta múltiples idiomas, lo que lo hace ideal para flujos de trabajo y uso de herramientas.25ToolRankEmergente
  40. 43ALoDLM-8BALoDLM-8B es un modelo de lenguaje de difusión desarrollado por Amazon, diseñado para generar texto y código. Utiliza computación adaptativa para refinar los estados latentes, mejorando la eficiencia y precisión en tareas de lenguaje. El modelo es parte de la familia ALoDLM, que apoya la investigación no comercial en modelado de lenguaje y generación de código.25ToolRankEmergente
  41. 44InternLMIntern Large Models, desarrollado por Shanghai AI Laboratory, ofrece LLMs y MLLMs de código abierto. Su conjunto incluye modelos como InternVL e InternLM-XComposer, junto con una cadena de herramientas para desarrollo y aplicación, con XTuner para fine-tuning y LMDeploy para despliegue.21ToolRankEmergente
  42. 45BloombergGPTBloombergGPT es un modelo de lenguaje grande con 50 mil millones de parámetros, ajustado específicamente para tareas relacionadas con las finanzas. Su objetivo es mejorar el procesamiento y análisis de datos financieros, proporcionando información y predicciones para profesionales en la industria financiera.21ToolRankEmergente
  43. 46Modelo Kimi-K2-InstructKimi-K2-Instruct es un modelo de lenguaje de última generación basado en mezcla de expertos, diseñado para tareas avanzadas de IA. Destaca en razonamiento, codificación y uso de herramientas, ofreciendo un rendimiento robusto con 32 mil millones de parámetros activados.20ToolRankEmergente
  44. 47Modelo de Lenguaje SmolLM3SmolLM3 es un modelo de lenguaje de 3 mil millones de parámetros diseñado para ampliar los límites de los modelos pequeños. Soporta razonamiento en modo dual, seis idiomas y procesamiento de contexto largo, ofreciendo un rendimiento sólido en la escala de 3B–4B.20ToolRankEmergente
  45. 48MiniMax M3 - Frontera de Codificación y AgenteMiniMax M3 es un modelo de IA avanzado que sobresale en tareas de codificación y agente. Cuenta con una ventana de contexto de 1M y comprensión multimodal nativa, impulsada por la arquitectura MSA. El modelo ofrece capacidades de peso abierto, lo que lo convierte en una herramienta versátil para desarrolladores e investigadores.19ToolRankIncipiente
  46. 49Modelos Multilingües BERTBERT ofrece dos modelos multilingües: Cased y Uncased, que soportan más de 100 idiomas. Se recomienda el modelo Cased para alfabetos no latinos y uso general, mientras que el modelo Uncased es una versión anterior. Estos modelos están diseñados para tareas de comprensión del lenguaje natural y pueden ser ajustados para aplicaciones específicas.19ToolRankIncipiente
  47. 50WeVisOne-VLWeVisOne-VL es un modelo unificado de visión-lenguaje desarrollado por WeChat Vision, Tencent Inc. Integra la percepción a nivel de objeto y a nivel de píxel para tareas como la detección de objetos y el enmascaramiento de imágenes, diseñado para fines de investigación.19ToolRankIncipiente

Selección rápida

Mejor en generalDeepSeek#2DeepSeek ofrece modelos de vanguardia de código abierto como DeepSeek-V4, DeepSeek-R1 y DeepSeek-Coder, con precios de API basados en tokens.
Mejor para códigoCode Llama#24Code Llama de Meta genera, completa y rellena código, con variantes ajustadas para Python y tamaños de 7B a 70B parámetros.
Mejor modelo pequeñoModelo de Lenguaje SmolLM3#47SmolLM3 combina razonamiento de doble modo, seis idiomas y un contexto de 128k tokens en un modelo abierto de 3B parámetros.
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Resumen del editor

Este ranking cubre los LLM, desde lanzamientos de vanguardia hasta modelos pequeños y abiertos que puedes ejecutar tú mismo. DeepSeek lidera por un amplio margen con un ToolRank de 70. Ofrece modelos de código abierto como DeepSeek-V4, DeepSeek-R1 y DeepSeek-Coder, y su API acepta tanto formatos de OpenAI como de Anthropic. Code Llama queda segundo con 28, la familia de Meta enfocada en código construida sobre Llama 2. GPT-5.6 ocupa el tercer puesto con 26 como el modelo de OpenAI para código, trabajo de conocimiento y ciberseguridad.

Las opciones de pesos abiertos llenan la mitad de la tabla. DeepSeek-V3 es un modelo Mixture-of-Experts de 671B con 37B de parámetros activos y un contexto de 128K. Kimi-K2-Instruct Model llega a 1 billón de parámetros totales y apunta a código y uso de herramientas. InternLM, de Shanghai AI Laboratory, suma modelos multimodales y de razonamiento matemático. GLM-5.2 se extiende hasta un contexto de 1M de tokens bajo licencia MIT.

Algunas entradas cubren un nicho. BloombergGPT es un modelo de 50.000 millones de parámetros ajustado para finanzas. BERT Multilingual Models cubre más de 100 idiomas para tareas de clasificación y análisis de sentimiento. SmolLM3 Language Model es la opción compacta, con 3B de parámetros y seis idiomas. Mistral-7B-Instruct-v0.3 y Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 admiten llamadas a funciones.

Elige según dónde va a funcionar el modelo. Una API como la de DeepSeek te pone en marcha más rápido, mientras que un modelo de pesos abiertos te da control sobre el alojamiento.

Cómo elegir LLM

  1. API o autoalojado

    DeepSeek y GPT-5.6 ofrecen API, así que puedes empezar rápido. Los modelos de pesos abiertos como SmolLM3 y GLM-5.2 te permiten alojar el modelo en tu propio hardware.

  2. Revisa la ventana de contexto

    Los documentos largos necesitan contexto largo. GLM-5.2 maneja 1M de tokens, DeepSeek-V3 y Kimi-K2-Instruct llegan a 128K, y Falcon3-10B-Instruct se queda en 32K.

  3. Ajusta el tamaño a tu hardware

    Más grande no siempre es práctico. SmolLM3 tiene 3B de parámetros, mientras que DeepSeek-V3 tiene 671B en total, así que elige un tamaño que tus servidores puedan servir de verdad.

  4. Busca la opción de llamadas a funciones

    Los agentes necesitan un modelo que pueda llamar a funciones externas. Mistral-7B-Instruct-v0.3 y Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 indican soporte para llamadas a funciones.

Preguntas frecuentes

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