Los LLM (modelos de lenguajes grandes) de código abierto se han transformado de experimentos de investigación a alternativas listas para producción a las API propietarias en 2026. Los mejores LLM de código abierto (DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 y Gemma 3) ofrecen un rendimiento de nivel de frontera en razonamiento, codificación y tareas multimodales al tiempo que permiten el autohospedaje y la personalización. Más de la mitad de las implementaciones de producción de LLM ahora utilizan modelos de código abierto en lugar de API cerradas como GPT-5 o Claude. El “momento DeepSeek” en 2025 demostró que los LLM de código abierto podían igualar las capacidades del modelo propietario a costos dramáticamente más bajos. Las organizaciones que eligen LLM de código abierto priorizan la privacidad de los datos, la previsibilidad de costos, la flexibilidad de ajuste y la independencia de los límites de tasas de API. La evaluación de DeepSeek, Llama y Qwen requiere comprender las arquitecturas de los modelos, las restricciones de licencia y las opciones de implementación. Los LLM de código abierto se destacan en dominios que requieren residencia de datos, comportamiento personalizado o inferencia de gran volumen donde los costos de API se vuelven prohibitivos.

Esta guía completa examina los mejores LLM de código abierto en 2026, comparando capacidades, puntos de referencia de rendimiento, términos de licencia, requisitos de hardware y estrategias de implementación para ayudar a los equipos a seleccionar modelos de lenguaje de código abierto óptimos para sus aplicaciones de IA.

Esta guía examina los mejores LLM de código abierto disponibles en 2026, centrándose en modelos importantes para aplicaciones del mundo real: razonamiento, codificación, flujos de trabajo de agentes y tareas multimodales.

¿Qué hace que un modelo sea “de código abierto”?

El término “LLM de código abierto” se utiliza a menudo de forma vaga. La mayoría de los modelos entran en la categoría de pesos abiertos en lugar del código abierto tradicional. Esto significa que los parámetros del modelo se pueden descargar públicamente, pero la licencia puede incluir restricciones de uso comercial, redistribución o divulgación de datos de capacitación.

Según la Iniciativa de Código Abierto, los modelos de código totalmente abierto deberían publicar no sólo pesas, sino también código de entrenamiento, conjuntos de datos (cuando sea legalmente posible) y composición detallada de datos. Pocos modelos alcanzarán este listón en 2026.

A efectos prácticos, esta guía se centra en modelos que se pueden descargar, alojar, ajustar e implementar libremente, que es lo que les importa a la mayoría de los equipos al evaluar opciones de “código abierto”.

¿Por qué elegir LLM de código abierto?

Privacidad y control de datos. La ejecución de modelos en su infraestructura significa que los datos confidenciales nunca abandonan su red. Esto es importante para la atención médica, las finanzas y cualquier industria con requisitos de cumplimiento estrictos.

Previsibilidad de costos. Los precios basados ​​en API aumentan con el uso, creando facturas impredecibles durante los lanzamientos de productos o momentos virales. Los modelos autohospedados reemplazan los costos variables con gastos fijos de infraestructura.

Profundidad de personalización. El ajuste fino de los modelos cerrados se limita a lo que exponen los proveedores. Los pesos abiertos permiten un control total sobre los datos de entrenamiento, los hiperparámetros y las estrategias de optimización.

Independencia del proveedor. Los proveedores de API pueden desaprobar modelos, cambiar precios o restringir el acceso. Ser propietario de las pesas elimina este riesgo.

¿Las compensaciones? Los modelos de código abierto generalmente van por detrás de los modelos de frontera cerrada en los puntos de referencia, requieren administración de infraestructura y transfieren la responsabilidad de la seguridad completamente a su equipo.

Principales LLM de código abierto en 2026

DeepSeek-V3.2

DeepSeek-V3.2 surgió como uno de los modelos de código abierto más sólidos para cargas de trabajo de razonamiento y agencia. Lanzado bajo la permisiva licencia MIT, combina un rendimiento de nivel fronterizo con una eficiencia mejorada para escenarios de contexto prolongado.

Innovaciones clave:

  • DeepSeek Sparse Attention (DSA): Un mecanismo de atención dispersa que reduce el cómputo para entradas largas mientras mantiene la calidad.
  • Aprendizaje por refuerzo escalado: Canalización de RL de alta computación que lleva el rendimiento del razonamiento al territorio GPT-5. Según se informa, la variante DeepSeek-V3.2-Speciale supera a GPT-5 en puntos de referencia como AIME y HMMT 2025, según el informe técnico de DeepSeek.
  • Síntesis de tareas de agentes: Capacitado en más de 1800 entornos distintos y más de 85 000 tareas de agentes que cubren búsqueda, codificación y uso de herramientas de varios pasos.

Mejor para: Equipos que crean agentes LLM o aplicaciones con mucho razonamiento. El modelo admite llamadas a herramientas tanto en modo pensante como no pensante, lo que lo hace práctico para los flujos de trabajo de los agentes de producción.

Requisitos de hardware: Se necesita una cantidad considerable de computación. Un servicio eficiente requiere configuraciones de múltiples GPU como 8× NVIDIA H200 (memoria de 141 GB).

MiMo-V2-Flash

MiMo-V2-Flash de Xiaomi es un modelo de Mezcla de Expertos (MoE) ultrarrápido con 309B de parámetros totales pero solo 15B activos por token. Esta arquitectura ofrece una gran capacidad al tiempo que mantiene una excelente eficiencia de servicio.

Características clave:

  • Diseño de atención híbrida: Utiliza atención de ventana deslizante para la mayoría de las capas (ventana de 128 tokens) con atención global completa solo en 1 de cada 6 capas. Esto reduce el almacenamiento de caché KV y el cálculo de atención en casi 6 veces para contextos largos.
  • Ventana de contexto de 256K: Maneja entradas extremadamente largas de manera eficiente.
  • Máximo rendimiento de codificación: Según los puntos de referencia de Xiaomi, MiMo-V2-Flash supera a DeepSeek-V3.2 y Kimi-K2 en tareas de ingeniería de software a pesar de tener entre 2 y 3 veces menos parámetros totales.

Ideal para: Servicios de producción de alto rendimiento donde la velocidad de inferencia es importante. Xiaomi informa alrededor de 150 tokens/segundo con precios agresivos ($0,10 por millón de tokens de entrada, $0,30 por millón de tokens de salida cuando se accede a través de su API).

El modelo utiliza la destilación de políticas en línea de múltiples maestros (MOPD) para la capacitación posterior, aprendiendo de múltiples modelos de maestros de dominios específicos a través de recompensas densas a nivel simbólico. Los detalles están disponibles en su informe técnico.

Kimi-K2.5

Kimi-K2.5 es un modelo MoE multimodal nativo con 1 billón de parámetros totales (32B activados). Construido sobre Kimi-K2-Base, está entrenado en aproximadamente 15 billones de tokens de texto y visión mixtos.

Filosofía de diseño: El texto y la visión se optimizan juntos desde el principio mediante la fusión temprana de la visión, en lugar de tratar la visión como un adaptador de última etapa. Según el artículo de investigación de Moonshot AI, este enfoque produce mejores resultados que la fusión tardía con presupuestos de tokens fijos.

Características destacadas:

  • Modos instantáneo y de pensamiento: Equilibre la latencia y la profundidad del razonamiento según el caso de uso.
  • Codificación con visión: Posicionado como uno de los modelos abiertos más sólidos para conversión de imagen/vídeo a código, depuración visual y reconstrucción de interfaz de usuario.
  • Agent Swarm (beta): Puede autodirigir hasta 100 subagentes ejecutando hasta 1500 llamadas de herramientas. Moonshot informa una finalización hasta 4,5 veces más rápida en comparación con la ejecución de un solo agente en tareas complejas.
  • Ventana de contexto de 256K: Maneja rastreos de agentes largos y documentos grandes.

Nota de licencia: Lanzado bajo una licencia MIT modificada que requiere la marca “Kimi K2.5” para productos comerciales con más de 100 millones de usuarios activos mensuales o ingresos mensuales superiores a 20 millones de dólares.

GLM-4.7

GLM-4.7 de Zhipu AI se centra en crear un LLM verdaderamente generalista que combine habilidades de agencia, razonamiento complejo y codificación avanzada en un solo modelo.

Mejoras clave con respecto a GLM-4.6:

  • Agentes de codificación más potentes: Mejoras claras en los puntos de referencia de codificación agente, igualando o superando a DeepSeek-V3.2, Claude Sonnet 4.5 y GPT-5.1 según las evaluaciones de Zhipu.
  • Mejor uso de herramientas: Confiabilidad mejorada en tareas con muchas herramientas y flujos de trabajo de estilo navegación.
  • Razonamiento controlable de múltiples turnos: Presenta tres modos de pensamiento:
    • Pensamiento entrelazado: piensa antes de las respuestas y las llamadas a herramientas.
    • Pensamiento preservado: conserva el pensamiento previo en los giros para reducir la deriva.
    • Pensamiento a nivel de turnos: habilite el razonamiento solo cuando sea necesario para gestionar la latencia/el costo

Mejor para: Aplicaciones que requieren capacidades de razonamiento, codificación y agencia juntas. Para equipos con recursos limitados, el GLM-4.5-Air FP8 cabe en un solo H200. La variante GLM-4.7-Flash es un MoE liviano de 30B con un rendimiento sólido para tareas de codificación local.

Llama 4

La serie Llama 4 de Meta marca un cambio arquitectónico importante hacia Mixture of Experts. Actualmente hay dos modelos disponibles:

Llama 4 Scout: 17 mil millones de parámetros activos de un total de 109 mil millones en 16 expertos. Cuenta con una ventana de contexto de 10 millones de tokens. Cabe en un solo H100 y se puede cuantificar a int4 para la implementación de GPU de consumo.

Llama 4 Maverick: 17 mil millones activos de un total de 400 mil millones en 128 expertos, con una ventana de contexto de 1 millón. Meta usa esto internamente para WhatsApp, Messenger e Instagram. Según los puntos de referencia de Meta, supera a GPT-4o y Gemini 2.0 Flash en varias tareas.

Capacidades multimodales: Ambos modelos son multimodales de forma nativa (entrada de texto e imágenes, salida de texto). Sin embargo, las funciones de visión están bloqueadas en la UE según la política de uso aceptable de Meta.

Soporte multilingüe: Capacitado en 200 idiomas con soporte de ajuste para 12 idiomas principales.

Licencia: “Pesos abiertos” bajo la Licencia Comunitaria Llama 4. Permite el uso comercial con menos de 700 millones de usuarios activos mensuales. Requiere la marca “Built with Llama” y los derivados posteriores heredan restricciones de licencia.

Google Gemma 3

Gemma 3 aprovecha la tecnología de Gemini 2.0. Según se informa, el modelo 27B supera a Llama-405B, DeepSeek-V3 y o3-mini en los puntos de referencia de LMArena según el informe técnico de Google: un modelo 27B supera a algo 15 veces su tamaño.

Tamaños de modelo: 270M, 1B, 4B, 12B y 27B. El pequeño 270M usa un 0,75% de batería para 25 conversaciones en un Pixel 9 Pro. Los modelos 4B y mayores admiten multimodal (texto e imágenes).

Aspectos técnicos destacados:

  • Ventana de contexto de 128K: Maneja 30 imágenes de alta resolución, un libro de 300 páginas o una hora de video en un solo mensaje.
  • Soporte de más de 140 idiomas con llamadas a funciones nativas.
  • Arquitectura de atención entrelazada 5 a 1: Mantiene la caché KV manejable sin sacrificar la calidad.

Funciones de seguridad: ShieldGemma 2 filtra contenido de imágenes dañino, superando a LlavaGuard 7B y GPT-4o mini en la detección de contenido sexualmente explícito, violento y peligroso según las evaluaciones de Google.

Implementación: Gemma QAT (entrenamiento con reconocimiento de cuantificación) permite ejecutar el modelo 27B en GPU de consumo como RTX 3090. La compatibilidad del marco abarca Keras, JAX, PyTorch, Hugging Face y vLLM.

gpt-oss-120b

gpt-oss-120b de OpenAI es su modelo de peso abierto más capaz hasta la fecha. Con 117B de parámetros totales y arquitectura MoE, rivaliza con modelos propietarios como o4-mini.

Enfoque de entrenamiento: Entrenado con aprendizaje reforzado y lecciones de o3. Concéntrese en tareas de razonamiento, STEM, codificación y conocimientos generales. Utiliza un tokenizador ampliado que también alimenta o4-mini.

Mejor para: Equipos que desean un comportamiento de modelo estilo OpenAI sin dependencias de API. Totalmente abierto y disponible para uso comercial.

Nota: La descripción del modelo se truncó en los materiales originales, pero se posiciona como un competidor directo de los modelos propietarios de nivel medio con la ventaja de ser propietario total.

Cómo elegir el modelo adecuado

Para razonamiento y agentes: Comience con DeepSeek-V3.2 o GLM-4.7. Ambos destacan en el razonamiento de varios pasos y en el uso de herramientas.

Para producción de alto rendimiento: MiMo-V2-Flash ofrece los mejores tokens por segundo con una gran calidad. El diseño de atención híbrida mantiene manejables los costos de inferencia.

Para flujos de trabajo multimodales: Kimi-K2.5 o Gemma 3 proporcionan las mejores capacidades de visión. Kimi sobresale en código a partir de imágenes, mientras que Gemma ofrece opciones de implementación más amplias.

Para limitaciones de recursos: Gemma 3 4B o GLM-4.7-Flash ofrecen una capacidad sorprendente en paquetes pequeños. Ambos se ejecutan en hardware de consumo.

Para implementación de propósito general: Llama 4 Scout o Maverick brindan un rendimiento sólido y general con el soporte del ecosistema de Meta.

Consideraciones de implementación

Las ventanas de contexto importan más de lo que sugiere el marketing. La mayoría de las aplicaciones del mundo real utilizan tokens de menos de 8K. Si no está procesando libros o bases de código largas, una ventana de 256 KB es excesiva.

La cuantización es tu amiga. La cuantización INT4 normalmente reduce el tamaño del modelo 4 veces con una pérdida de calidad mínima. Modelos como Llama 4 Scout y Gemma 3 27B se vuelven prácticos para las GPU de consumo después de la cuantización.

Pruebe con sus datos reales. Las puntuaciones de referencia miden tareas sintéticas. Ejecute el modelo en consultas representativas de su caso de uso. Mida la latencia bajo carga. Cuente las alucinaciones por cada mil respuestas.

Las implicaciones de las licencias aumentan con el éxito. La mayoría de las licencias “abiertas” añaden restricciones a escala. Llama requiere una marca para más de 700 millones de usuarios. Kimi requiere una marca superior a 100 millones de usuarios o ingresos de 20 millones de dólares. La licencia MIT de DeepSeek no tiene tales restricciones.

Pensando en el futuro

La brecha entre los modelos de código abierto y propietarios continúa reduciéndose. DeepSeek-V3.2 Speciale iguala o supera a GPT-5 en puntos de referencia de razonamiento específicos. Gemma 3 27B supera a los modelos 15 veces su tamaño. MiMo-V2-Flash ofrece un rendimiento de codificación de vanguardia a una fracción del costo.

La economía del despliegue de la IA está cambiando. Las organizaciones que dominan los modelos de código abierto obtienen control sobre su infraestructura, costos y datos de IA. Aquellos que siguen dependiendo de las API enfrentan riesgos continuos de proveedores y precios impredecibles.

Para 2026, la pregunta no es si usar modelos de código abierto, sino cuáles implementar para su caso de uso específico. Los modelos están listos. La infraestructura está madura. El momento es ahora. Considere la posibilidad de integrarse con marcos RAG para aplicaciones basadas en el conocimiento y bases de datos vectoriales para una recuperación eficiente.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es el mejor LLM gratuito de código abierto para 2026?

DeepSeek-V3.2 ofrece el mejor LLM gratuito de código abierto con licencia MIT, sin restricciones de uso y capacidades de razonamiento de nivel fronterizo. Llama 4 proporciona un soporte de ecosistema más amplio con términos de licencia aceptables para la mayoría de los casos de uso. Qwen 2.5 sobresale para aplicaciones multilingües. Para entornos con recursos limitados, Gemma 3 4B ofrece capacidades impresionantes en hardware de consumo. “Lo mejor” depende de sus necesidades específicas: razonamiento (DeepSeek), ecosistema (Llama), multilingüe (Qwen) o eficiencia (Gemma).

¿Puedo ejecutar Llama 4 en mi computadora portátil?

Llama 4 Scout (parámetros 35B) requiere aproximadamente 70 GB de VRAM no cuantificada, lo que no es práctico para computadoras portátiles. Con la cuantización INT4, los requisitos de memoria se reducen a ~18 GB, lo que lo hace viable en portátiles de alta gama con GPU dedicadas (RTX 4090, M3 Max 128 GB). Para las computadoras portátiles típicas, considere modelos más pequeños como Gemma 3 4B (~4 GB cuantificados) o GLM-4.7-Flash. Los proveedores de la nube (RunPod, Lambda Labs) ofrecen instancias de GPU a 0,50-2 dólares la hora para experimentar con modelos más grandes antes de comprometerse con el hardware.

¿Cuánto cuesta realmente ejecutar un LLM autohospedado?

Los costos se dividen en hardware y electricidad. Un servidor GPU dedicado (RTX 4090 o A6000) cuesta entre 2000 y 7000 dólares por adelantado más 50-150 dólares al mes en electricidad para un funcionamiento 24 horas al día, 7 días a la semana. Las instancias de GPU en la nube cuestan entre 0,50 y 3 dólares por hora (entre 360 ​​y 2160 dólares por mes continuo). Para uso intermitente, la nube es más barata. Para cargas de trabajo de producción de gran volumen (>10 millones de tokens/día), el autohospedaje se equilibra en un plazo de 3 a 6 meses en comparación con los costos de API. Los modelos cuantificados en GPU más pequeñas reducen significativamente los costos y mantienen una calidad aceptable.

¿Los LLM de código abierto son seguros para uso comercial?

Las licencias varían significativamente. DeepSeek-V3.2 (licencia MIT) no tiene restricciones. Llama 4 requiere Meta marca por encima de 700 millones de usuarios. Qwen 2.5 permite el uso comercial con atribución. Gemma 3 permite el uso comercial según los términos de Google. Revise siempre los términos de licencia específicos: “código abierto” no significa automáticamente uso comercial sin restricciones. Para mayor seguridad jurídica, consulte con un asesor legal sobre las implicaciones de la licencia para su industria y escala de implementación específicas.

¿Qué LLM de código abierto es mejor para aplicaciones RAG?

Para aplicaciones RAG, elija modelos optimizados para seguir instrucciones y utilizar el contexto. Llama 4 Scout y DeepSeek-V3.2 destacan por seguir indicaciones de recuperación aumentada. Qwen 2.5 Turbo ofrece una sólida integración de contexto con menor latencia. Combínelo con marcos RAG eficientes (LlamaIndex, LangChain) y bases de datos vectoriales (Pinecone, Qdrant) para un rendimiento óptimo. Evalúe modelos en sus tareas de recuperación específicas: el cumplimiento de las instrucciones es más importante que las puntuaciones de referencia brutas para los flujos de trabajo de RAG. Para los desarrolladores que adquieren experiencia en modelos de lenguaje grandes, Hands-On Large Language Models proporciona orientación práctica sobre cómo trabajar con LLM en producción.

¿Quiere implementar estos modelos? Consulte Ollama para una implementación local sencilla, vLLM para una publicación optimizada y Hugging Face para explorar tarjetas modelo y documentación.