Quién es quién en los LLM: los protagonistas del mercado y qué los diferencia
Cuando alguien dice "vamos a usar IA", en la práctica está eligiendo entre menos de diez organizaciones. Vale la pena saber cuáles son, quién las controla y en qué se diferencian, porque esa elección determina dónde corren tus datos y a quién quedas atado.
Los números de versión cambian cada pocos meses y no tiene sentido memorizarlos. Lo que cambia despacio es la estructura: quién es dueño, qué modelo de negocio tiene y bajo qué licencia publica.
Los protagonistas
| Organización | Familia | Propiedad | Pesos | Nota |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic | Claude | Empresa privada; Amazon y Google son inversionistas relevantes | Cerrados | Enfoque explícito en seguridad y alineamiento; disponible directo, en AWS Bedrock y en Google Vertex |
| OpenAI | GPT | Estructura sin fines de lucro con brazo comercial; Microsoft es el socio principal | Cerrados (con algunas excepciones) | El de mayor reconocimiento de marca; muy integrado con Azure |
| Google DeepMind | Gemini | Alphabet | Cerrados (Gemma sí es abierto) | Ventaja natural en multimodal y en integración con su nube |
| Meta | Llama | Meta Platforms | Abiertos, con licencia propia y restricciones por escala de uso | Lo que volvió viable correr modelos en infraestructura propia |
| Mistral AI | Mistral, Magistral | Empresa francesa | Mezcla: algunos abiertos, otros comerciales | Referente europeo; relevante si importa dónde residen los datos |
| xAI | Grok | Empresa de Elon Musk | Mezcla | Fuertemente ligado a la plataforma X |
| DeepSeek | DeepSeek | Empresa china | Abiertos | Sacudió al mercado mostrando resultados de frontera con mucho menos costo declarado |
| Alibaba | Qwen | Alibaba Cloud | Abiertos | Muy usados como base para afinar; buen soporte multilingüe |
| Amazon | Nova | Amazon | Cerrados | Integración con AWS; Amazon además distribuye modelos de terceros en Bedrock |
| Microsoft | Phi | Microsoft | Abiertos | Modelos chicos pensados para correr barato o en el dispositivo |
La división que de verdad importa: abiertos o cerrados
No es una cuestión ideológica. Es una decisión de arquitectura con consecuencias concretas.
| Pesos cerrados (API) | Pesos abiertos (autohospedado) | |
|---|---|---|
| Cómo se usa | Llamada a un servicio | Corre en tu infraestructura |
| Costo | Por token, sin inversión inicial | Inversión en GPU, costo fijo mensual |
| Datos | Salen de tu red hacia el proveedor | No salen |
| Frontera de capacidad | Los modelos más capaces suelen estar acá | Van uno o dos pasos atrás, cada vez menos |
| Estabilidad | El proveedor puede deprecar la versión que usas | La versión que descargaste es tuya para siempre |
| Operación | Cero | Tuya: actualizaciones, escalado, monitoreo |
"Abierto" además casi nunca significa lo que significa en software libre: se publican los pesos, no los datos de entrenamiento, y varias licencias imponen restricciones. Conviene leerla antes de asumir nada.
Qué mirar al elegir, en orden
- Dónde corre y qué contrato de datos tiene. Si tu información es sensible, esto decide antes que cualquier benchmark. Los tres grandes ofrecen condiciones donde no se entrena con tus datos, pero hay que verificarlo por escrito para el plan que contrataste.
- Cuánto cuesta tu consulta real. El precio por millón de tokens no dice nada hasta multiplicarlo por el largo de tu prompt, tu contexto y tus reintentos. Dos modelos con precio similar por token pueden diferir cinco veces en costo por tarea.
- Latencia. Un modelo de razonamiento que piensa quince segundos es excelente en un análisis y pésimo en un chat de atención.
- Cómo se porta en TUS casos. Los rankings públicos son un punto de partida, no una respuesta. El único benchmark que decide es el que armas con cincuenta casos tuyos.
- Qué tan atado quedas. Si el código habla con una interfaz propia y el proveedor está detrás de una capa fina, cambiar es un día de trabajo. Si el proveedor está incrustado en cien lugares, es un proyecto.
La recomendación aburrida
Empieza por una API de un proveedor grande, con el modelo más chico que pase tus pruebas, detrás de una capa propia que puedas reemplazar. Considera autohospedar cuando tengas volumen suficiente para que el costo fijo se justifique, o cuando el dato no pueda salir. En ese orden.
Lo caro no es elegir mal el modelo. Lo caro es construir sin capa de aislamiento y descubrirlo después. Y antes de elegir cualquier modelo, conviene pasar por cuándo usar IA y cuándo no.
Panorama verificado a agosto de 2026. Los nombres de versión cambian rápido; la estructura de propiedad y licencias, no tanto.