Los Modelos de IA de Código Abierto Cierran la Brecha: DeepSeek, Qwen3 y Llama 4 Ahora Igualan a GPT-5
Resumen
La brecha de rendimiento entre los modelos de IA de código abierto y propietarios se ha reducido de 17,5 puntos porcentuales a solo el 0,3% en los principales benchmarks de 2025. DeepSeek V3.2, Qwen3-235B y Llama 4 Scout ahora rivalizan con GPT-5.2 y Claude Opus 4.5 a una fracción del costo, con capacidad completa de autoalojamiento. Para las empresas que evalúan la dependencia de APIs frente a la inversión en infraestructura, el cálculo ha cambiado fundamentalmente.
Qué Sucedió
Diciembre de 2025 marca un punto de inflexión en el panorama de los modelos de IA. Los modelos de lenguaje grandes de código abierto han alcanzado una paridad casi total con los sistemas propietarios más capaces, poniendo fin a un período de varios años de dominio de modelos cerrados.
Los números cuentan la historia. El análisis de 94 LLMs líderes muestra que los modelos de código abierto están ahora a 0,3 puntos porcentuales de los sistemas propietarios en MMLU, frente a una brecha de 17,5 puntos hace apenas un año. En Chatbot Arena, el ranking de preferencia humana impulsado por más de 5 millones de votos de usuarios, los modelos de pesos abiertos redujeron la brecha del 8% al 1,7% entre enero de 2024 y febrero de 2025. Esa brecha ha continuado reduciéndose.
Tres familias de modelos lideran la carga del código abierto:
DeepSeek V3.2 se lanzó el 1 de diciembre de 2025, alcanzando paridad con GPT-5 en múltiples benchmarks de razonamiento. La arquitectura Mixture-of-Experts del laboratorio chino activa solo 37B de sus 671B parámetros por token, permitiendo un rendimiento de frontera a costos de commodity.
Qwen3-235B-A22B de Alibaba iguala o supera a GPT-4o en la mayoría de los benchmarks públicos mientras activa solo 22B de sus 235B parámetros. Su actualización de pensamiento de julio de 2025 logró resultados de vanguardia entre los modelos de razonamiento de código abierto.
Llama 4 Scout de Meta ofrece una ventana de contexto de 10 millones de tokens—suficiente para procesar 7.500 páginas en una sola sesión—mientras se ejecuta en una sola GPU H100 con cuantización INT4.
Los modelos de código abierto ahora representan el 62,8% del mercado por cantidad de modelos. El cambio ocurrió rápidamente. Hace dos años, los modelos propietarios dominaban.
Por Qué Importa
Para las empresas que construyen infraestructura de IA, esta convergencia redefine el cálculo de construir versus comprar.
La dinámica de costos se ha invertido. DeepSeek V3.2 cuesta $0,26 por millón de tokens de entrada—aproximadamente 10 veces más barato que GPT-5.2 Pro. Mistral Medium 3 ofrece 90% del rendimiento de Claude Sonnet 3.7 a $0,40 por millón de tokens, 8 veces más barato que GPT-4. Las organizaciones reportan un 25% más de ROI con enfoques de código abierto comparado con estrategias solo propietarias.
El control de datos se vuelve posible. El autoalojamiento mantiene la información sensible completamente dentro de la infraestructura organizacional. Las empresas de salud pueden ejecutar consultas de datos de pacientes en sus instalaciones sin riesgos de violación de HIPAA por transmisión externa. Las instituciones financieras mantienen control total sobre algoritmos de trading y datos de clientes.
La flexibilidad de implementación se expande. Mistral Medium 3 se ejecuta en tan solo cuatro GPUs. Llama 4 Scout cabe en una sola H100. Estos modelos pueden implementarse en entornos híbridos, centros de datos locales o ubicaciones edge—imposible con servicios propietarios solo de API.
La dependencia del proveedor se disuelve. Los modelos autoalojados no se vuelven obsoletos cuando los proveedores retiran versiones antiguas. Las organizaciones controlan sus cronogramas de actualización, mantienen la consistencia del modelo y evitan la volatilidad de precios basados en uso que ha hecho que los mercados de PPA sean cada vez más favorables para los vendedores.
Detalles Técnicos
Especificaciones de Modelos
| Modelo | Params Totales | Params Activos | Contexto | Costo Entrada/M | Costo Salida/M |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 671B | 37B | 128K | $0,26 | $0,39 |
| Qwen3-235B | 235B | 22B | 256K | $0,20 | $1,20 |
| Llama 4 Scout | 109B | 17B | 10M | $0,08 | $0,30 |
| Mistral Medium 3 | — | — | 131K | $0,40 | $2,00 |
| Mistral Large 3 | 675B | 41B | 256K | — | — |
Rendimiento en Benchmarks
Codificación: DeepSeek V3.2 demuestra una competencia excepcional en tareas de agentes de cola larga, integrando el pensamiento directamente en el uso de herramientas. Qwen3-235B logra 74,8 en LiveCodeBench v6. Llama 4 Scout alcanzó 38,1% en LiveCodeBench, superando el 32,3% de GPT-4o.
Razonamiento: Qwen3-235B obtiene 85,7 en AIME'24 y 81,5 en AIME'25. En modo pensamiento, alcanza 92,3 en AIME25. DeepSeek V3.2-Speciale logra paridad con Gemini-3.0-Pro y rendimiento de medalla de oro en IOI 2025, ICPC World Final 2025, IMO 2025 y CMO 2025.
Contexto Largo: La ventana de contexto de 10M de Llama 4 Scout permite procesar documentos legales completos, colecciones de papers de investigación o repositorios de software en sesiones únicas.
Innovaciones de Arquitectura
DeepSeek V3.2 introduce DeepSeek Sparse Attention (DSA), logrando atención dispersa de grano fino para mejoras sustanciales de eficiencia en contexto largo mientras mantiene la calidad de salida del modelo.
El modo de pensamiento híbrido de DeepSeek V3.1 alterna entre razonamiento en cadena de pensamiento y respuestas directas a través de cambios en la plantilla de chat—un modelo cubre tanto casos de uso de propósito general como aquellos intensivos en razonamiento.
La línea Ministral de Mistral 3 ofrece nueve modelos densos en 3B, 8B y 14B parámetros, cada uno en variantes Base, Instruct y Reasoning. El modelo de razonamiento 14B alcanza 85% en AIME 2025, ejecutándose en una sola GPU.
Requisitos de Autoalojamiento
| Modelo | Hardware Mínimo | Recomendado |
|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 8x H100 80GB | 16x H100 |
| Qwen3-235B | 8x H100 80GB | 8x H200 |
| Llama 4 Scout | 1x H100 (INT4) | 2x H100 |
| Mistral Medium 3 | 4x GPU | 8x A100/H100 |
| Ministral 3 14B | 1x GPU consumidor | 1x A100 |
Herramientas como OpenLLM permiten ejecutar cualquier modelo de código abierto como endpoints de API compatibles con OpenAI con comandos simples. Ray Serve y Hugging Face TGI simplifican la implementación en Kubernetes.
Qué Viene Después
El impulso del código abierto no muestra signos de desaceleración. La eficiencia de entrenamiento de DeepSeek—180K horas de GPU H800 por trillón de tokens—sugiere una iteración rápida continua. La actualización de pensamiento de julio 2025 de Qwen3 demostró que las mejoras de post-entrenamiento continúan escalando.
Espere para Q1 2026: - Mayor expansión de la ventana de contexto más allá de los 10M tokens de Llama 4 Scout - Capacidades agénticas mejoradas a medida que madura el uso de herramientas - Modelos más pequeños y eficientes alcanzando el rendimiento de frontera actual
Para las organizaciones que aún evalúan estrategias solo de API, la ventana para el lock-in propietario se está cerrando. Con 89% de las organizaciones ahora usando IA de código abierto, la pregunta ha cambiado de "si" a "qué modelos y qué tan rápido".
Perspectiva de Introl
El autoalojamiento de modelos de código abierto de clase frontera requiere infraestructura GPU significativa, sistemas de refrigeración eficientes y experiencia operativa. Los 550 ingenieros de campo especializados en HPC de Introl implementan y mantienen los clústeres de aceleradores que estos modelos demandan. Conozca más sobre nuestra área de cobertura.
Publicado: 18 de diciembre de 2025
