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Modelos generales para tareas comunes

Los modelos de propósito general son la categoría más conocida y accesible de la inteligencia artificial generativa. Son modelos fundacionales entrenados en cantidades masivas de texto y datos (a menudo, petabytes de información de la web, libros y código) para comprender, razonar y generar lenguaje natural de manera coherente y contextual.

¿Cuándo usar un modelo general?

  • Chatbots y asistentes conversacionales
  • Generación de contenido (artículos, correos electrónicos, documentación)
  • Razonamiento y análisis de texto
  • Traducción y resumen de documentos
  • Explicación de conceptos complejos

Para evaluar el rendimiento de estos modelos en el mundo real, la comunidad de desarrolladores y académicos se basa cada vez más en benchmarks dinámicos que utilizan evaluaciones humanas, en lugar de métricas estáticas que pueden “contaminarse” (cuando los modelos se entrenan con las respuestas del benchmark).

Para esta clasificación, utilizaremos como referencia principal la LMSYS Chatbot Arena ¹. Esta plataforma es una de las más respetadas para medir la preferencia humana en el mundo real. Funciona mediante la presentación de dos respuestas de modelos anónimos a un usuario, quien vota por la “mejor” respuesta. A través de miles de estas “batallas”, se genera una clasificación Elo que mide el rendimiento percibido de forma muy robusta.

Estos modelos ofrecen el máximo rendimiento, pero se acceden a través de API y su arquitectura interna es cerrada.

PosiciónModeloProveedor
1gemini-3-proGoogle
2grok-4.1-thinkingxAI
3claude-opus-4-5-20251101-thinking-32kAnthropic

Estos modelos pueden ser descargados, inspeccionados y fine-tuned localmente o en infraestructura propia, dando a los desarrolladores un control total sobre la seguridad y el despliegue.

PosiciónModeloProveedor
1qwen3-max-previewAlibaba
2kimi-k2-thinking-turboMoonshot
3glm-4.6Z.ai