Resumen de LLMs

LLMs en línea en PapersGPT

Hoy en día, la IA avanza a un ritmo muy rápido, con nuevos modelos y técnicas que aparecen casi cada semana. La carrera no muestra signos de desaceleración, con la clasificación de los mejores modelos de IA cambiando casi semanalmente. Esta guía te ayudará a obtener una visión general de los LLMs. Puedes usar la mayoría de los LLMs en PapersGPT para chatear con PDFs. A continuación se muestran los modelos compatibles con PapersGPT:

ProviderSupported Models
OpenAIgpt-5.1 | gpt-5 | gpt-5-min | gpt-5-nano | gpt-5-chat
gpt-4.1 | gpt-4.1-mini | gpt-4.1-nano
o4-mini-deep-research | gpt-4o-mini-search-preview | gpt-4o-search-preview
o3 | o4-mini | o3-mini | o1-mini
gpt-4o | chatgpt-4o-latest | gpt-4o-mini | gpt-4 | gpt-4-turbo | gpt-3.5-turbo
GeminiGemini 3 Pro Preview
2.5 Pro | Flash Latest | Flash Lite Latest | 2.5 Flash | 2.5 Flash-Lite
2.0 Flash | 2.0 Flash-Lite
ClaudeHaiku 4.5 | Sonnet 4.5 | Opus 4.1 | Opus 4 | Sonnet 4
Sonnet 3.7 | Sonnet 3.5 | Haiku 3.5
Opus 3 | Sonnet 3 | Haiku 3
DeepSeekDeepSeek 3.2 Exp
QwenQwen3-Max | Qwen-Plus | Qwen-Flash
qwen3-235b-a22b-thinking-2507 | qwen3-235b-a22b-instruct-2507
qwen3-30b-a3b-thinking-2507 | qwen3-30b-a3b-instruct-2507
MistralMagistral Medium | Magistral small | Mistral Medium 3 | Mistral Small 3.2 | Mistral Large
Kimikimi-k2-thinking | kimi-k2-0905-preview | kimi-k2-0711-preview | kimi-k2-turbo-preview
Z.aiglm-4.6 | glm-4.5 | glm-4.5-air | glm-4.5-flash
OpenRouterClaude Sonnet 4.5 | Gemini 2.5 Flash | Gemini 2.5 Pro | Grok 4 Fast | MiniMax M2 | Claude Sonnet 4 | Gemini 2.0 Flash | DeepSeek V3 0324 | Gemini 2.5 Flash Lite | GPT-4o-mini | Claude Haiku 4.5 | GLM 4.6 | Qwen3 235B A22B Instruct 2507 | gpt-oss-120b | DeepSeek R1T2 Chimera (free) | DeepSeek V3.1 | Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 | GPT-5 | GPT-5 Mini | Claude 3.7 Sonnet | Tongyi DeepResearch 30B A3B(free) | gpt-oss-20b(free) | Mistral Medium 3.1 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Claude Opus 4.1 | Kimi K2 0905 | Grok 4
SiliconFlowDeepSeek V3.1 Terminus | DeepSeek V3.1 | gpt-oss-120b | gpt-oss-20b | Kimi-K2-Instruct-0905 | Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct | Ling-mini-2.0 | Ling-flash-2.0 | DeepSeek-V3 | DeepSeek-R1 | GLM-4.5 | GLM-4.5-Air | Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 | Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Kimi-K2-Instruct | ERNIE-4.5-300B-A47B | Hunyuan-A13B-Instruct | MiniMax-M1-80k

Ten en cuenta que OpenRouter y SiliconFlow son centros de modelos que proporcionan los modelos SOTA más populares.

¿Cómo juzgar y elegir un modelo?

Con tantos modelos disponibles en el mercado, ¿cómo elegir el adecuado? Aquí hay dos plataformas de referencia a considerar:

OpenRouter, que contiene numerosos modelos y es utilizado por un gran número de usuarios. Por lo tanto, los 20 modelos más utilizados mencionados anteriormente vale la pena considerarlos. Sin embargo, es mejor priorizarlos según su uso previsto, ya que algunos modelos son más adecuados para programación pero no necesariamente para comprensión de lectura.

lmarena.ai, una plataforma de evaluación comparativa de LLMs, que juzga los modelos mediante evaluación comparativa manual, y la evaluación también es un sistema de puntuación de caja negra configurado según diferentes escenarios de uso.

Además, si usas LLMs con frecuencia, un modelo económico y rentable también es un punto que vale la pena considerar al elegir.