Modelos y LLM
Los grandes modelos de lenguaje: precios por millón de tokens, puntuaciones de benchmarks, la IA en local y los laboratorios que los crean.
7 artículos
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Mistral AI: modelos, precios y agentes
Mistral AI ofrece modelos de pesos abiertos y cerrados, una API y herramientas para agentes. Gamas, precio por millón de tokens y casos de uso comparados.
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Benchmark LLM: cómo interpretar las clasificaciones de modelos
Un benchmark LLM mide una capacidad concreta, no la inteligencia de un modelo. Aprenda a interpretar clasificaciones, márgenes de error, saturación y precios.
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Ejecutar un LLM en local: hardware, software y límites
Un LLM local se ejecuta en su equipo con un modelo descargado. Conozca el hardware necesario, el software y sus límites antes de invertir en una instalación.
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¿Modelos de código abierto o cerrados para sus agentes?
Un modelo abierto ofrece más control; uno cerrado simplifica la operación. Compare licencias, costos y fiabilidad para elegir el más adecuado para su agente.
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El LLM más barato para cada uso
El LLM más barato depende del texto que procesa, de lo que genera y de los errores tolerables. Compare precios por uso y calcule el costo por tarea completada.
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¿Qué GPU elegir para ejecutar un LLM?
Para elegir una GPU para un LLM local, calcule primero la memoria necesaria. Revise compatibilidad, consumo y costo del equipo completo antes de comprarla.
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Ollama paso a paso: instalar y usar un modelo en local
Instale Ollama en Windows, macOS o Linux, descargue un modelo e inicie su primera conversación en local, con comandos y comprobaciones para verificar cada paso.