Comparativa actualizada de 10 proveedores de LLM a finales de 2025

Elegir el mejor modelo según el caso de uso con GPT-5.1, Gemini 3, Claude 4.5, Llama 4 y más – y quién probablemente sobrevivirá

1. Qué cubre este artículo y para quién es

A finales de 2025, el panorama de los LLM está más que “saturado”: es difícil incluso recordar quién ofrece qué.
En este artículo nos centraremos en los modelos flagship / centrales más recientes de 8 grandes proveedores, más 2 actores emergentes: en total, 10 modelos.

Veremos los siguientes 10 proveedores (todos modelos flagship o nucleares a finales de 2025):

1. OpenAI: GPT-5.1 (Instant / Thinking)
2. Google: Gemini 3 (familia Pro / Ultra, suponiendo)
3. Anthropic: Claude Opus 4.5 / Claude Sonnet 4.5
4. Meta: Llama 4 (Scout / Maverick)
5. DeepSeek: familia DeepSeek-V3.2 / R1
6. Mistral: Mistral Large 3 (familia Mistral 3)
7. Alibaba: Qwen2.5-Max
8. Amazon: familia Amazon Nova 2
9. Cohere: Command A (command-a-03-2025)
10. xAI: Grok 3

Este artículo está pensado especialmente para quienes:

• Quieren integrar funciones de IA en sus propios productos (PMs / responsables de negocio).
• Quieren desplegar chatbots internos de búsqueda de conocimiento o FAQ (equipos de IT / DX / sistemas de información).
• Son ingenieros o consultores que se preguntan “qué IA debería ser mi compañera” para ayuda en código y trabajo con documentos.
• Ya usan ChatGPT / Gemini y quieren entender el panorama competitivo más reciente, incluidos otros proveedores.

En lugar de poner los modelos en una tabla de “especificaciones de catálogo”, también veremos:

• En qué tipos de tareas destaca cada modelo.
• Un posicionamiento aproximado de precios (solo rangos orientativos).
• Qué modelos tienen más probabilidades de sobrevivir y cuáles corren más riesgo de desaparecer.

Intentaremos interpretarlo todo desde una perspectiva práctica y realista.

2. Posicionamiento actual de los LLM más recientes de 10 proveedores

Primero, veamos rápidamente la versión más reciente de cada proveedor y sus características principales, para tener una “foto mental” global.

2-1. OpenAI: GPT-5.1 (Instant / Thinking)

• GPT-5.1 es la última actualización de la serie GPT-5. Instant es el modelo generalista para tareas cotidianas; Thinking está afinado para razonamiento avanzado.
• Se ha mejorado el equilibrio entre naturalidad conversacional, obediencia a instrucciones y razonamiento, apuntando a un modelo “listo pero fácil de tratar”.
• Es un modelo “todoterreno” capaz de manejar diseño de código complejo, lectura de documentos largos y escritura creativa a un nivel alto.

Casos de uso típicos:

• Redacción de materiales de marketing, propuestas y entradas de blog.
• Sugerencias de revisión y refactorización de código.
• “Cerebro” de un FAQ bot interno (aunque con un coste relativamente alto).

2-2. Google: Gemini 3

• Gemini 3, lanzado en noviembre de 2025, es la serie más reciente de Google. Google lo presenta como “nuestro modelo más inteligente hasta la fecha”.
• Refuerza aún más el manejo multimodal no solo de texto, sino también de imágenes, audio y vídeo.
• La integración con productos de Google (Search, YouTube, Android, gafas inteligentes, etc.) se acelera.

Casos de uso típicos:

• Resumir en conjunto vídeo, diapositivas y notas de reuniones.
• Crear documentos mientras lee archivos de Google Workspace.
• Actuar como “asistente siempre presente” en móviles y wearables.

2-3. Anthropic: Claude Opus 4.5 / Sonnet 4.5

• Claude Opus 4.5 se posiciona como “el modelo más inteligente”, y la empresa enfatiza su fuerza en coding, agentes y control del ordenador.
• Claude Sonnet 4.5 es el “caballo de batalla” con una excelente relación calidad/precio, optimizado para “agentes de larga duración” y tareas extensas.
• Con ventanas de contexto del orden de 1M tokens y mejor soporte para diapositivas y hojas de cálculo, se siente como un “compañero de trabajo” muy capaz.

Casos de uso típicos:

• Leer y revisar cientos de páginas de especificaciones o contratos.
• Convertir rápidamente el contenido de una propuesta en una deck bien estructurada.
• Servir como cerebro de agentes de larga duración (para investigación u operaciones internas).

2-4. Meta: Llama 4 (Scout / Maverick)

• Llama 4 Scout / Maverick es un modelo de pesos abiertos (open-weight) nativamente multimodal que maneja texto e imágenes con alta precisión.
• Ofrece una longitud de contexto de hasta 10M tokens y puede ejecutarse eficientemente en una única GPU como una H100.
• Al ser open-weight, es una opción clave para empresas que quieran desplegar en su propia nube o infraestructura on-prem.

Casos de uso típicos:

• Un “asistente solo interno” ejecutado en el data center de la empresa.
• Sistemas RAG que incluyan manuales e instrucciones basadas en imágenes.
• I+D para apps integradas con servicios de Meta (WhatsApp, Instagram, etc.).

2-5. DeepSeek: DeepSeek-V3.2 / R1

• La familia DeepSeek-V3 es un modelo MoE de 671B parámetros (37B activos); R1 es la variante optimizada para razonamiento basada en V3.
• En septiembre de 2025 se lanzó DeepSeek-V3.2, integrando más estrechamente razonamiento y uso de herramientas, reforzando aplicaciones de agentes.
• Muchos modelos son open-weight o de bajo coste, lo que convierte a DeepSeek en un ejemplo claro de “alto rendimiento × gran eficiencia de costes”.

Casos de uso típicos:

• Tareas centradas en razonamiento: matemáticas, programación competitiva, diseño de algoritmos.
• Despliegues cloud / on-prem para China y Asia en general.
• Investigación donde se quiere un “cerebro enfocado al razonamiento” in-house.

2-6. Mistral: Mistral Large 3 (familia Mistral 3)

• El flagship de la familia Mistral 3 es Mistral Large 3, un modelo MoE multimodal con 41B parámetros activos / 675B totales y contexto de 256k tokens.
• El precio se anuncia como 0,50 USD de entrada / 1,50 USD de salida por 1M tokens, muy barato para un modelo flagship.
• También hay modelos más pequeños de 3B / 8B / 14B bajo licencia Apache 2.0, lo que facilita desplegar del edge a la nube con un stack unificado.

Casos de uso típicos:

• Trabajo multilingüe en Europa (inglés más lenguas principales de la UE).
• Ejecutar LLMs de pesos abiertos en tu propia nube.
• Potenciar la productividad de desarrolladores junto con modelos orientados a código como Codestral.

2-7. Alibaba: Qwen2.5-Max

• Qwen2.5-Max es un gran modelo MoE preentrenado con más de 20 billones (trillions) de tokens, disponible vía Alibaba Cloud / Qwen Chat API.
• Aparece en puestos altos en benchmarks como Chatbot Arena, mostrando un fuerte desempeño en dominios técnicos y multilingües.
• Es especialmente fuerte en chino e inglés, además de otros idiomas, por lo que es un candidato principal para productos orientados a China y Asia.

Casos de uso típicos:

• Atención al cliente multilingüe, incluido chino.
• Motores conversacionales para e-commerce o fintech en el mercado chino.
• SaaS con fuerte conciencia de costes usando una API compatible con OpenAI.

2-8. Amazon: familia Amazon Nova 2

• Amazon ha lanzado la familia Nova 2, destacando una alta relación precio-rendimiento para razonamiento, procesamiento multimodal, conversación y generación de código.
• Ofrece variantes como Nova Micro / Lite / Pro / Omni para distintas necesidades, accesibles vía Amazon Bedrock.
• Con Nova Forge, Amazon también permite construir tu propio modelo frontier encima de Nova.

Casos de uso típicos:

• El “LLM estándar” para empresas muy integradas ya en AWS.
• Casos de uso muy conectados con servicios de AWS (curación de catálogos de e-commerce, moderación de contenidos, análisis de logs).
• Grandes empresas que quieren construir sus propios modelos frontier.

2-9. Cohere: Command A (command-a-03-2025)

• Command A es el modelo flagship especializado en cargas de trabajo empresariales, buscando “máximo rendimiento con el mínimo de GPUs”.
• Tiene una ventana de contexto de 256k tokens y está optimizado para agentes, uso de herramientas, RAG y 23 idiomas.
• Parte de la familia está disponible como open-weight, facilitando despliegues on-prem / nube privada.

Casos de uso típicos:

• Operaciones intensivas en RAG en contact centers, seguros y finanzas que deban combinar FAQs, bases internas y normativa.
• Automatización de flujos internos (ticketing, CRM, ERP).
• Backbone seguro de traducción corporativa mediante Command A Translate.

2-10. xAI: Grok 3

• Grok 3 es el modelo flagship más reciente de xAI, reforzado para razonamiento y con modo estándar y modo de razonamiento (Think / Big Brain).
• Está diseñado no solo para razonamiento en texto sino también para la próxima generación de búsqueda (“Deep Search”) y casos de uso agentivos.
• Se está integrando en entornos sensibles a la latencia como los sistemas de navegación de Tesla y el asistente en X (antes Twitter).

Casos de uso típicos:

• Paneles y clients de redes sociales que dependen de información en tiempo real.
• Interfaces conversacionales en coches autónomos y dispositivos inteligentes.
• Agentes que actúan como “cerebro” de juegos y simulaciones.

3. ¿Qué LLM reciente encaja mejor con qué caso de uso?

A partir de aquí, organizamos las recomendaciones por lo que quieres hacer.
En la práctica es más realista usar 2–4 modelos en combinación que depender de un solo proveedor.

3-1. Redacción, planificación, marketing

Modelos recomendados:

• GPT-5.1 (sobre todo Instant).
• Claude Sonnet 4.5.
• Gemini 3 Pro.

Por qué:

• GPT-5.1 Instant tiene diálogo muy natural y gran capacidad expresiva, ideal para copywriting y lluvia de ideas.
• Claude Sonnet 4.5 destaca produciendo textos empresariales claros y lógicos; perfecto para propuestas e informes.
• Gemini 3 es fuerte en investigación que combina búsquedas, vídeos e imágenes, cubriendo “research de mercado + resumen + borrador de slides” en un flujo.

Ejemplo concreto:

• Para el equipo de marketing de una SaaS mediana:
  • Usar Gemini 3 para resumir webs de competidores, artículos y reseñas, y así mapear el mercado.
  • Usar GPT-5.1 para generar muchos titulares, copy de emails y estructuras de landing pages.
  • Usar Claude al final para consolidar todo en una propuesta coherente para dirección.

Esta combinación suele funcionar muy bien en la práctica.

3-2. Coding, diseño de sistemas, documentación técnica

Modelos recomendados:

• Claude Opus 4.5 / Sonnet 4.5.
• GPT-5.1 Thinking.
• DeepSeek-V3.2 / R1.
• Mistral Large 3 (junto con modelos específicos de código).

Puntos clave:

• Claude Opus 4.5 está optimizado para “coding, agentes y control del PC”; muy potente como asistente de desarrollo de larga duración integrado en tu IDE.
• GPT-5.1 Thinking brilla en problemas de diseño difíciles y algoritmia, donde el razonamiento profundo es crucial.
• DeepSeek-V3.2 / R1 rinde muy bien en benchmarks de razonamiento y código, con la ventaja añadida de disponer de pesos abiertos.

Ejemplo concreto:

• Para migrar un monolith legado a microservicios:
  • Usar GPT-5.1 Thinking para proponer varias estrategias de descomposición y diseños de APIs.
  • Usar Claude Opus 4.5 para leer la base de código existente e identificar “fronteras seguras” y riesgos al dividir.
  • Usar DeepSeek R1 para refinar partes algorítmicas e investigar cuellos de botella de rendimiento.

3-3. Búsqueda de conocimiento interno, RAG, documentos largos

Modelos recomendados:

• Claude Sonnet 4.5.
• GPT-5.1 / familia GPT-4.1.
• Cohere Command A.
• Llama 4 / Qwen2.5-Max / DeepSeek-V3.2 (para despliegues on-prem).

Puntos clave:

• Para indexar y hacer RAG sobre PDFs largos, actas, especificaciones y FAQs, necesitas:
  • Ventanas de contexto largas.
  • Un diseño amistoso con flujos RAG.
• Claude Sonnet 4.5 es muy fuerte en lectura/escritura de largo recorrido, y su contexto del orden de 1M tokens lo hace ideal como resumidor y “sintetizador” de documentos internos.
• Cohere Command A está construido pensando en RAG, herramientas y cargas multilingües empresariales, y junto con Command A Translate es un excelente candidato a columna vertebral de IA corporativa.

Ejemplo concreto:

• Una empresa industrial global podría:
  • Usar RAG para indexar manuales, documentos de diseño y bases de conocimiento en varios países.
  • Usar Command A para responder consultas multilingües.
  • Usar Claude Sonnet 4.5 para dar explicaciones de nivel experto y consolidar información en plantillas compartidas.

Esta división de trabajo es muy natural.

3-4. Multimodal (imágenes, vídeo, audio) y agentes en tiempo real

Modelos recomendados:

• Gemini 3.
• Llama 4 Scout / Maverick.
• Amazon Nova Omni / Pro.
• Grok 3 (para info en tiempo real + razonamiento).

Puntos clave:

• Gemini 3 es un modelo multimodal respaldado por el equipo de DeepMind, muy fuerte en procesar unificadamente vídeo, imágenes, audio y texto.
• Llama 4 es un modelo open-weight nativamente multimodal, muy atractivo si quieres construir soluciones internas tipo RAG imagen+texto.
• Nova Omni está orientado a inferencia multimodal en AWS y se conecta fácilmente con S3, Kinesis, QuickSight, etc.
• Grok 3 empieza a usarse como “navegador pensante” en contextos de tiempo real como X y vehículos Tesla.

Ejemplos concretos:

• A partir de una grabación de webinar (vídeo + slides + chat):
  • Usar Gemini 3 para resumir, crear capítulos y limpiar transcripciones.
  • Usar GPT-5.1 para producir entradas de blog, newsletters y publicaciones en redes sociales.
• Para flujos de cámaras de fábrica + logs de sensores:
  • Usar un modelo interno basado en Llama 4 para detección de anomalías y generación de informes.

3-5. Cuando hay que priorizar coste y manejar mucho tráfico

Modelos recomendados:

• Gemini 2.5 Flash (suele mantenerse como opción más barata junto a Gemini 3).
• Modelos pequeños de Mistral 3 (3B / 8B / 14B) más Mistral Large 3.
• Nova Micro / Lite (ofertas de AWS con buena relación coste/rendimiento).
• Qwen2.5-Max (gran coste/beneficio en China / Asia).
• Modelos pequeños de DeepSeek / Llama 4 auto-alojados.

Cómo pensarlo:

• Con volúmenes muy grandes (decenas o cientos de miles de peticiones al día), es típico:
  • Usar un modelo barato para la primera respuesta.
  • Escalar solo las consultas difíciles a un modelo flagship.
• Mistral Large 3 es muy barato para ser un flagship (0,50 / 1,50 USD por 1M tokens), por lo que es muy atractivo cuando quieres buena calidad sin que explote el presupuesto.

4. Posicionamiento de precios y coste (a grandes rasgos)

Para precios exactos, consulta la documentación de cada proveedor. Aquí solo marcamos rangos y tendencias.

4-1. Gama flagship (alto rendimiento, precio medio-alto)

En esta gama:

• GPT-5.1 (Instant / Thinking).
• Gemini 3 Pro y variantes superiores.
• Claude Opus 4.5 / Sonnet 4.5.
• Grok 3.

Todos:

• Manejan razonamiento avanzado.
• Soportan coding, agentes y tareas de largo recorrido.
• A menudo son multimodales.

A cambio, el precio por 1M tokens suele estar en el rango de varios dólares a baja decena de dólares (depende del proveedor y modo: consulta la doc oficial).

4-2. Alta prestación pero relativamente asequible

Incluye:

• Mistral Large 3 (0,50 entrada / 1,50 salida por 1M tokens).
• Amazon Nova 2 Pro / Omni (promocionados como “precio-rendimiento líder”).
• DeepSeek-V3.2 / R1 (opciones de despliegue baratas y open-weight).
• Qwen2.5-Max (precio competitivo para un modelo puntero en la nube).

Son atractivos cuando:

• No necesitas la marca top (OpenAI / Google / Anthropic), pero sí un rendimiento fuerte.
• Tienes mucho tráfico, por lo que el coste por token es crítico.

4-3. Modelos open-weight / auto-alojados

• Llama 4.
• Familia DeepSeek-V3.
• Modelos pequeños Mistral 3.
• Familia Qwen.
• Command A (algunas variantes open-weight).

Con ellos evitas tasas por token de API, pero:

• Pagas infra de GPU.
• Asumes responsabilidades de operación, monitorización y actualizaciones.

Son adecuados para empresas medianas/grandes y centros de investigación que piensen a largo plazo.

5. Próximos años: perspectivas y posible “criba”

Por último, proyectemos un poco, desde finales de 2025, cómo podrían evolucionar los próximos ~3 años.

5-1. Los modelos generalistas ultra-grandes se concentran en unos pocos proveedores + China

• OpenAI (GPT-5.x / GPT-5.1), Google (Gemini 3), Anthropic (Claude 4.5), Meta (Llama 4)
  y los actores chinos (DeepSeek / Qwen)
  van asumiendo el papel de construir los modelos frontier que solo unos pocos pueden permitirse.

• Respaldados por enormes inversiones en GPUs y chips propios (TPUs, etc.), avanza la integración vertical de infraestructura + modelos,
  lo que hace muy difícil que empresas pequeñas o medianas sobrevivan solo como “vendedores de LLM generalistas”.

5-2. Polarización entre open source y especialización profunda

• Hoy tenemos muchos modelos open-weight de alto rendimiento: Llama 4, DeepSeek-V3.2, Mistral 3, Qwen2.5-Max, Command A (variantes).
• Se usan con frecuencia como:
  • Modelos específicos de dominio afinados para sectores concretos.
  • “IA solo interna” combinada con RAG propio.

Pasamos claramente de un mundo de “un modelo general lo resuelve todo” a otro de “eliges la mejor combinación para cada caso de uso”.

5-3. Los más en riesgo: modelos generalistas, de precio medio, sin diferenciación

• Los modelos que solo ofrecen “uso tipo ChatGPT” y “buen soporte en inglés/japonés” tienden a:

  • Ser más débiles que los flagship en rendimiento.
  • Ser más caros que los open-weight.
    → Quedan atrapados entre dos fuegos.

• Para sobrevivir, los proveedores necesitarán:

  • Especialización profunda por industrias (sanidad, seguros, derecho, manufactura, etc.).
  • Integración fuerte con plataformas cloud y aplicaciones de negocio existentes (AWS Nova / Vertex+Gemini / OCI+Command A, etc.).
  • Soluciones end-to-end incluyendo agentes, herramientas y automatización de flujos.

5-4. Elegir modelos pasa a ser un problema de arquitectura, no de “qué proveedor”

A partir de ahora, el uso de LLMs es menos una cuestión de:

• “¿Qué modelo único elegimos?”

y más de:

• “¿Qué modelo encaja con qué caso de uso?”
• “¿Cómo lo conectamos con nuestros datos (RAG) y sistemas (CRM / ERP, etc.)?”

Se convierte en un problema de diseño de arquitectura.

Ejemplos de setups realistas:

• Chatbots de cara al cliente: Gemini Flash / Nova Micro / Qwen / Mistral pequeño.
• Conocimiento interno y documentos críticos: Claude Sonnet 4.5 / Command A.
• Revisión de código y diseño: GPT-5.1 Thinking / Claude Opus 4.5 / DeepSeek R1.
• I+D y experimentación: Llama 4 / DeepSeek-V3.2 / Mistral 3 open-weight.

Es decir, en lugar de “elegir un solo proveedor”, una estrategia más robusta en esta era de consolidación es combinar 3–4 modelos.

6. Resumen: reglas simples basadas en los modelos más recientes

Para cerrar, algunas reglas prácticas basadas en los LLM actuales:

• Para planificación, marketing y conversación natural:
  → GPT-5.1 (más Gemini 3 para investigación y Claude para estructuración final si hace falta).

• Para documentos largos, conocimiento interno y RAG:
  → Claude Sonnet 4.5 / Opus 4.5, Cohere Command A, GPT-5.1.

• Para coding, revisión de diseño y tareas de razonamiento pesado:
  → GPT-5.1 Thinking, Claude Opus 4.5, DeepSeek-V3.2 / R1, Mistral Large 3.

• Para multimodal (vídeo, audio, imágenes) y agentes en tiempo real:
  → Gemini 3, Llama 4, Amazon Nova Omni, Grok 3.

• Para escenarios de alto tráfico sensibles al coste:
  → Gemini 2.5 Flash, modelos pequeños Mistral 3, Nova Micro / Lite, Qwen2.5-Max y modelos pequeños de Llama / DeepSeek auto-alojados.

En todas las empresas y para usuarios individuales, hay cuatro perspectivas clave:

1. Delimitar el objetivo principal (por ejemplo, FAQ interno vs. revisión de código).
2. Decidir los requisitos de precisión (¿cuánto error es aceptable?).
3. Estimar el consumo mensual de tokens y un techo aproximado de presupuesto.
4. Aclarar requisitos de seguridad (¿vale cloud pública o es obligatorio on-prem?).

Si defines primero estos cuatro puntos y luego eliges 2–3 candidatos de los 10 proveedores de este artículo para probarlos, la probabilidad de equivocarte se reduce mucho.

Referencias (documentación oficial y técnica)

Para más detalles, consulta también estos recursos oficiales:

• Página oficial de OpenAI “GPT-5.1”
• Entrada de presentación de Google “Gemini 3”
• Anthropic “Claude Opus 4.5”
• Anthropic “Claude Sonnet 4.5”
• Página de introducción de Meta “Llama 4”
• Notas de lanzamiento de DeepSeek-V3.2
• Mistral “Mistral 3 / Large 3”
• Blog oficial de Alibaba “Qwen2.5-Max”
• AWS “Amazon Nova 2 / Nova Forge”:
  • Anuncio Nova 2 (What’s New)
  • Página oficial de Nova Forge
• Cohere “Command A” – resumen y technical report:
  • Documentación de Command A
  • Informe técnico (PDF)
• Anuncio de xAI “Grok 3”