Modelos de IA para texto y razonamiento

Elige la capacidad que exige tu texto

Define si necesitas una respuesta abierta, una transformación fiel o una decisión dentro de categorías cerradas. Aumentar el razonamiento puede cambiar tiempo y coste, pero no garantiza que la respuesta sea correcta. La ventana de contexto indica capacidad de procesamiento; no acredita atención uniforme a cada documento ni sustituye una estrategia de recuperación y verificación.

Un caso concreto

Para resumir un contrato largo, comprueba si el sistema conserva excepciones, fechas y referencias entre cláusulas. Para clasificar consultas, valora errores por categoría y respuestas fuera de alcance. Un mismo promedio agregado puede ocultar fallos muy distintos en estas dos aplicaciones.

Qué conviene comprobar

Evalúa con textos del idioma y longitud que utilizarás, incluidos documentos incompletos o contradictorios. Registra la versión, los parámetros y las herramientas. Distingue una respuesta plausible de otra respaldada por el material aportado, y mide cuánto trabajo humano necesita la corrección.

Modelos de esta categoría

58 modelos con ficha. La clasificación describe capacidades, no un orden de calidad.

OpenAI

GPT‑6.1 Terra

Modelo propietario de OpenAI publicado el 26 de octubre de 2026 para interpretar imágenes, utilizar aplicaciones y redactar textos. Recibe texto e imagen y devuelve texto; generar imágenes mediante una herramienta no constituye una modalidad de salida nativa. Está disponible en la API con el identificador gpt-6.1-terra y en ChatGPT Work y Codex según el plan. No se publica como un checkpoint descargable.

Texto y razonamiento · Propietario de pago NVIDIA

Nemotron 3.5 Bolt E4B

Modelo compacto de NVIDIA publicado el 23 de octubre de 2026, postentrenado a partir de Gemma-4-E4B-it. Tiene unos 8.000 millones de parámetros totales y 4.000 millones efectivos; E4B no significa un MoE con cuatro mil millones de parámetros activos. Agrupamos BF16 y GGUF Q4_K_M en una ficha, con resultados separados por precisión. La modalidad documentada es texto a texto: orientarse a asistentes de voz no lo convierte en un sistema de reconocimiento o síntesis de audio.

Texto y razonamiento · API y pesos abiertos Recursive

Recursive Flint

Modelo de Recursive lanzado el 21 de octubre de 2026 para investigar repositorios, corregir errores, desarrollar funciones y escribir pruebas con agentes locales. Es un Transformer MoE de 39.800 millones de parámetros totales y unos 2.500 millones activos por token, incluida la cabeza de salida. Acepta y genera texto; no procesa imágenes ni audio. La ficha agrupa el checkpoint BF16 y las distribuciones oficiales INT4 y NVFP4 sin contarlas como modelos independientes.

Código · API y pesos abiertos DeepSeek

DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek actualizó la API, la web y la aplicación a DeepSeek-V4.1-Flash-1017 el 17 de octubre de 2026. El identificador API sigue siendo deepseek-flash y no cambian las tarifas. Conservamos la ficha y su URL: es una revisión del modelo existente, no otro modelo duplicado.

Texto y razonamiento · API de pago · pesos abiertos NVIDIA

Nemotron Labs Dory 1.0 4B

Modelo de texto de NVIDIA publicado el 16 de octubre de 2026, con 4.000 millones de parámetros y arquitectura recurrente. Reutiliza un bloque de capas para ajustar el cómputo por token sin cambiar de checkpoint. Declara inglés y contexto validado de 256K tokens. No genera imágenes, audio ni vídeo.

Texto y razonamiento · Pesos abiertos Meta

Muse Spark Open

Modelo multimodal de Meta publicado el 15 de octubre de 2026, con 816.000 millones de parámetros totales y 42.000 millones activos. Recibe texto, imágenes, audio y vídeo y devuelve texto. Dispone de contexto combinado de un millón de tokens y variantes BF16 y NVFP4.

Multimodal · Pesos con restricciones Microsoft

UserRepGen-4B

Checkpoint de Microsoft basado en Qwen3.5-4B que convierte conversaciones de texto en una descripción de la tarea y del comportamiento observado. Los pesos se subieron al repositorio oficial el 14 de octubre de 2026. Genera representaciones para alimentar otro simulador: no produce por sí solo turnos de usuario ni ejecuta su tarea. Aunque conserva una arquitectura multimodal del modelo base, esta publicación solo admite texto y se ha evaluado en inglés.

Texto y razonamiento · Pesos abiertos Google

Gemini 4 Argon

Modelo de Google disponible de forma general desde el 13 de octubre de 2026. Acepta texto, imágenes, audio y vídeo y genera texto, incluido código; no genera imágenes, audio ni vídeo. Utiliza una arquitectura MoE y una ventana compartida de 1.048.576 tokens. Las aplicaciones a robótica emplean este mismo modelo, no un endpoint independiente.

Texto y razonamiento · Propietario de pago Ai2

Blama 8B

Checkpoint de Ai2 incluido en el lanzamiento público del 7 de octubre de 2026, asociado a la publicación de Bolmo en Nature. Es un modelo autoregresivo que procesa texto como bytes UTF-8 mediante componentes locales, agrupación dinámica y un modelo global. La modalidad verificada es texto a texto: la posible extensión futura a imagen o audio no constituye una capacidad disponible. La fecha de creación del repositorio en agosto no se utiliza como fecha de lanzamiento.

Texto y razonamiento · Pesos abiertos Ai2

Blama 8B Stage 1

Texto y razonamiento · Pesos abiertos Ai2

Bolmo 1B Stage 1

Texto y razonamiento · Pesos abiertos Ai2

Bolmo 7B Stage 1

Texto y razonamiento · Pesos abiertos Ai2

Bwen 8B

Texto y razonamiento · Pesos abiertos Ai2

Bwen 8B Stage 1

Texto y razonamiento · Pesos abiertos Anthropic

Claude Haiku 5.5

Modelo de Anthropic lanzado el 7 de octubre de 2026 para tareas frecuentes, sensibles al coste y a la latencia. Acepta texto e imágenes y devuelve texto, incluido código; no genera imágenes, audio ni vídeo. Su ventana de un millón de tokens y su pensamiento adaptativo amplían la familia Haiku, sin convertirlo en un sustituto universal de Sonnet u Opus para trabajos complejos.

Texto y razonamiento · Propietario de pago Anthropic

Claude Sonnet 5.5

Actualización de Sonnet para tareas cotidianas, código y documentos con mejor velocidad y un millón de tokens de contexto.

Texto y razonamiento · Propietario de pago Aleph Alpha

Kolibri 1

Modelo de texto y código de Aleph Alpha, lanzado oficialmente el 3 de octubre de 2026 y centrado en alemán e inglés. Su arquitectura MoE tiene 78.100 millones de parámetros totales y activa unos 3.460 millones por token. Admite razonamiento configurable y llamadas a herramientas. Los pesos FP8 y BF16 se publican bajo Apache 2.0; son dos precisiones de la misma familia, no dos modelos independientes.

Texto y razonamiento · Pesos abiertos OpenAI

GPT‑6.1 Sol

Modelo de OpenAI para código complejo, uso de ordenador y trabajo profesional con entrada de texto e imagen. El proveedor lo sitúa cerca de Astra en rendimiento, a menor coste; comprueba ese equilibrio con tus propias tareas.

Texto y razonamiento · Propietario de pago

Paginación Página 1 de 4 Mostrando 1–18 de 58

ANÁLISIS

Análisis relacionados

GUIA

De la especificación al contrato: cómo definir y validar la interfaz de datos entre tu aplicación y un modelo de IA

Guía técnica para diseñar contratos de interfaz robustos que garanticen la validez estructural de las salidas de modelos de IA, diferenciando errores de formato de fallos de contenido y estableciendo protocolos de validación automática.

19 oct. 2026 GUIA

Cómo auditar SQL generado por IA antes de usarlo

Una consulta puede ejecutarse sin errores y aun así calcular mal una métrica. Este protocolo explica cómo inspeccionar JOINs, filtros y agregaciones, probar en un entorno controlado y contrastar resultados con referencias conocidas.

18 oct. 2026 GUIA

Cómo instrumentar una aplicación de IA para investigar fallos, latencia y consumo

Una guía práctica para registrar cada solicitud y sus etapas sin guardar indiscriminadamente datos sensibles. Incluye un esquema de eventos, un ejemplo de instrumentación, criterios de privacidad, paneles de diagnóstico y un procedimiento para investigar fallos y distinguir el uso reportado por la API de los cargos finales.