guía de modelos abiertos · julio 2026

El modelo abierto correcto para cada caso de uso.

80 casos de uso empresariales y el modelo open-weight que resuelve cada uno. Sin APIs cerradas: todo lo que hay aquí se puede descargar, auditar y ejecutar bajo tu control.

selector rápido

Dos preguntas, un modelo.

Elige el tipo de tarea y tu restricción principal. La recomendación se actualiza al momento; abajo tienes los 80 casos en detalle.

¿Qué tipo de tarea?

¿Cuál es tu restricción principal?

Qwen 3.6APACHE 2.0

El líder open source en escritura multilingüe, especialmente fuerte en español. Redacción natural, corrección de estilo y contenido de marca al máximo nivel abierto.

Apache 2.0256K ctx ● disponible en Helmcode

ver_los_casos_de_este_modelo →

los 80 casos

Cada caso de uso, su modelo abierto.

Filtra por área o complejidad. Cada ficha da la recomendación principal, la alternativa y por qué. El punto verde marca los modelos servidos en Helmcode a tarifa plana.

área
complejidad
modelo: 80 / 80 casos
01
Universal Baja

Resumir emails largos

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Flash

disponible en Helmcode

MIT · 1M ctx

Extracción de baja complejidad y volumen alto: coste por token casi nulo con 1M de contexto y cache.

Alternativa abierta: Gemma 4 12B

02
Universal Media

Redactar emails profesionales

Modelo abierto recomendado

Qwen 3.6

disponible en Helmcode

Apache 2.0 · 256K ctx

El mejor abierto en naturalidad de tono y registro en español. Para emails firmados por personas, la escritura importa.

Alternativa abierta: GLM-5.2

03
Universal Baja

Resumir documentos muy largos

Modelo abierto recomendado

Llama 4 Scout

Llama · 10M ctx

10M de contexto: informes, expedientes o libros enteros sin chunking ni pérdida de coherencia.

Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash (hasta 1M)*

04
Universal Media

Transcribir y resumir reuniones

Modelo abierto recomendado

Whisper large-v3

disponible en Helmcode

MIT · STT multilingüe

Pipeline Whisper → V4 Flash: transcripción y acta 100% en infraestructura propia con calidad muy cercana al frontier.

Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash (resumen)

05
Universal Baja

RAG sobre documentación interna

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Flash

disponible en Helmcode

MIT · 1M ctx

El contexto ya viene recuperado: extracción + redacción con citado preciso. Para docs confidenciales, self-host es la única opción válida.

Alternativa abierta: Qwen 3.6

06
Universal Baja

Priorizar la bandeja de entrada

Modelo abierto recomendado

Gemma 4 12B

Gemma · 128K ctx · 1 GPU

Clasificación con criterios claros en milisegundos. Cabe en una GPU modesta procesando cada email entrante.

Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash

07
Universal Baja

Crear tareas desde emails y chats

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Flash

disponible en Helmcode

MIT · 1M ctx

Extracción de entidades (qué, quién, cuándo) con JSON fiable. El volumen hace del coste el criterio decisivo.

Alternativa abierta: Gemma 4 12B

08
Universal Baja

Seguimientos automáticos de email

Modelo abierto recomendado

Qwen3.6-27B

Apache 2.0 · 1 GPU 24GB

Los seguimientos deben sonar humanos, no automáticos. La talla 27B mantiene la calidad en una sola GPU.

Alternativa abierta: Qwen 3.6 (talla mayor)

09
Universal Media

Corregir y mejorar textos

Modelo abierto recomendado

Qwen 3.6

disponible en Helmcode

Apache 2.0 · 256K ctx

Respeta la voz del autor sin reescribir: el diferencial en edición. Líder abierto en corrección de estilo multilingüe.

Alternativa abierta: GLM-5.2

10
Universal Baja

Traducción masiva

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Flash

disponible en Helmcode

MIT · 1M ctx

Calidad casi de frontera al menor coste del mercado. Para adaptación cultural fina, sube a Qwen 3.6.

Alternativa abierta: Qwen 3.6 (ES/EN/FR/DE/PT)

11
Universal Baja

Búsqueda semántica en la KB

Modelo abierto recomendado

qwen3-embedding + rerank

disponible en Helmcode

Apache 2.0 · embeddings

El 50% olvidado de todo RAG: embeddings + reranking de calidad deciden más que el modelo generador.

Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash (síntesis)

12
Universal Baja

Reranking de resultados de búsqueda

Modelo abierto recomendado

qwen3-embedding + rerank

disponible en Helmcode

Apache 2.0 · embeddings

Reordenar los top-k recuperados multiplica la precisión del RAG con un coste marginal mínimo.

Alternativa abierta: Gemma 4 12B como cross-encoder

13
Universal Baja

Generar FAQs desde documentación

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Flash

disponible en Helmcode

MIT · 1M ctx

Comprensión + reformulación en lenguaje de usuario. Ideal para manuales y políticas que no pueden salir a APIs externas.

Alternativa abierta: Qwen3.6-27B

14
Universal Media

Informes ejecutivos

Modelo abierto recomendado

GLM-5.2

MIT · 1M ctx · 744B

Síntesis de datos + narrativa: el mejor razonamiento abierto siguiendo plantillas estructuradas complejas.

Alternativa abierta: Qwen 3.6

15
Universal Media

Presentaciones desde datos

Modelo abierto recomendado

GLM-5.2

MIT · 1M ctx · 744B

Una conclusión por slide, título = mensaje. Integrado con python-pptx o reveal.js: pipeline completo datos → deck.

Alternativa abierta: Qwen 3.6

16
Universal Media

Redacción de políticas y procedimientos

Modelo abierto recomendado

Qwen 3.6

disponible en Helmcode

Apache 2.0 · 256K ctx

Lenguaje preciso y consistencia terminológica en documentos largos. Contenido interno que no debería salir de casa.

Alternativa abierta: GLM-5.2

17
Universal Media

Agente de reuniones (agenda + acta)

Modelo abierto recomendado

Llama 4 Scout

Llama · 10M ctx

Reuniones de 1-3h = 50-150K tokens. Scout las procesa enteras; pipeline Whisper → Scout, 100% self-hosted.

Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash*

18
Universal Baja

Resumen de noticias e inteligencia

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Flash

disponible en Helmcode

MIT · 1M ctx

RSS/scraping → resumen y clasificación en batch → dashboard. Coste por artículo prácticamente cero.

Alternativa abierta: Gemma 4 26B

19
Universal Baja

Detección de urgencia en mensajes

Modelo abierto recomendado

Gemma 4 12B

Gemma · 128K ctx · 1 GPU

Una de las tareas más simples del listado: latencia de milisegundos on-premise en hardware modesto.

Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash

20
Universal Baja

Gestión de pipeline de proyectos

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Flash

disponible en Helmcode

MIT · 1M ctx

Estado de tareas, alertas y resúmenes. Los hitos y responsables de proyectos de cliente no salen de la red interna.

Alternativa abierta: Qwen3.6-27B

21
Universal Media

Research sobre documentos propios

Modelo abierto recomendado

GLM-5.2

MIT · 1M ctx · 744B

El mejor razonamiento abierto para sintetizar fuentes ya recopiladas. Combínalo con scraping propio para la captura.

Alternativa abierta: DeepSeek V4 Pro

22
Código & IT Alta

Generación de código

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Pro

MIT · 1M ctx · 1.6T/49B act

El rey de la generación acotada: 80.6% SWE-bench Verified y 93.5% LiveCodeBench (#1 global). Para agentes de largo recorrido, mira GLM-5.2. K3 es hoy el techo abierto si tienes el cluster para servirlo, unas 64 GPUs.

Alternativa abierta: Kimi K3, o K2.7 Code con menos hardware

23
Código & IT Alta

Agentes de coding autónomos

Modelo abierto recomendado

GLM-5.2

MIT · 1M ctx · 744B

El líder abierto en coding agéntico verificado: 62.1% SWE-bench Pro y 81.0 en Terminal-Bench 2.1, muy por delante de DeepSeek en trabajo multi-paso sobre repos reales. K3 es hoy el techo abierto si tienes el cluster para servirlo, unas 64 GPUs.

Alternativa abierta: Kimi K3, o K2.7 Code con menos hardware

24
Código & IT Media

Code review automático

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Pro

MIT · 1M ctx · 1.6T/49B act

Detecta bugs, deuda y problemas de seguridad con razonamiento sobre el diff completo. El código nunca sale de tu infra.

Alternativa abierta: GLM-5.2

25
Código & IT Media

Generación de tests

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Pro

MIT · 1M ctx · 1.6T/49B act

Cobertura de casos límite y mocks coherentes. Volumen alto: en self-hosting el coste por suite es marginal.

Alternativa abierta: Kimi K2.7 Code

26
Código & IT Alta

Migraciones y refactors largos

Modelo abierto recomendado

GLM-5.2

MIT · 1M ctx · 744B

Refactors multi-archivo de horas: el dominio donde GLM-5.2 saca más ventaja (FrontierSWE, DeepSWE) con 1M de contexto para el repo entero. K3 es hoy el techo abierto si tienes el cluster para servirlo, unas 64 GPUs.

Alternativa abierta: Kimi K3, o K2.7 Code con menos hardware

27
Código & IT Baja

SQL desde lenguaje natural

Modelo abierto recomendado

Qwen 3.6

disponible en Helmcode

Apache 2.0 · 256K ctx

Text-to-SQL sobre tu esquema con few-shot. El esquema de la base de datos es información sensible: mejor en casa.

Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash

28
Código & IT Media

Documentación técnica automática

Modelo abierto recomendado

Kimi K2.7 Code

Open · 256K ctx · agéntico

Lee el código, escribe la doc. K2.7 mantiene coherencia entre módulos en codebases grandes.

Alternativa abierta: GLM-5.2

29
Código & IT Baja

Agente de soporte L1 / helpdesk IT

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Flash

disponible en Helmcode

MIT · 1M ctx

Resuelve el 80% de consultas L1 cargando toda la KB en contexto. Datos de empleados y sistemas: dentro de la red.

Alternativa abierta: Gemma 4 26B

30
Código & IT Alta

Análisis de logs y causa raíz (RCA)

Modelo abierto recomendado

GLM-5.2

MIT · 1M ctx · 744B

Razonamiento multi-paso conectando eventos no relacionados, con metodología (5 Porqués, Ishikawa). Logs confidenciales: self-host.

Alternativa abierta: DeepSeek V4 Pro

31
Código & IT Media

Frontend y UI desde mockups

Modelo abierto recomendado

MiniMax M3

Open · 1M ctx · multimodal

Multimodal nativo + coding frontier: entiende la captura y genera el componente. K3 lo supera y también es multimodal, pero necesita un cluster; M3 da visión nativa con un despliegue razonable.

Alternativa abierta: Kimi K3, o K2.7 Code con menos hardware

32
Código & IT Baja

Generación de datos sintéticos

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Flash

disponible en Helmcode

MIT · 1M ctx

Datasets de entrenamiento y prueba a coste marginal cero. La licencia MIT no restringe el uso de las salidas.

Alternativa abierta: Qwen 3.6

33
Código & IT Baja

Detección de PII y anonimización

Modelo abierto recomendado

Gemma 4 12B

Gemma · 128K ctx · 1 GPU

Fine-tuneado con tus categorías de datos personales, corre en el borde del pipeline antes de que nada salga.

Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash

34
Voz & Multimodal Baja

Transcripción de llamadas (STT)

Modelo abierto recomendado

Whisper large-v3

disponible en Helmcode

MIT · STT multilingüe

El estándar abierto de transcripción multilingüe. Las llamadas de clientes nunca deberían pasar por una API opaca.

Alternativa abierta: n/d

35
Voz & Multimodal Baja

Voicebots y síntesis de voz (TTS)

Modelo abierto recomendado

Kokoro

disponible en Helmcode

Apache 2.0 · TTS

Voz natural con latencia mínima. Pipeline completo de voicebot: Whisper → LLM → Kokoro, todo abierto.

Alternativa abierta: Whisper (entrada) + LLM

36
Voz & Multimodal Baja

OCR + extracción de escaneados

Modelo abierto recomendado

MiniMax M3

Open · 1M ctx · multimodal

Procesa la imagen del documento directamente, sin OCR separado. Facturas y DNIs exigen pipeline 100% interno.

Alternativa abierta: Gemma 4 26B

37
Voz & Multimodal Media

Análisis de imágenes de producto

Modelo abierto recomendado

MiniMax M3

Open · 1M ctx · multimodal

QA visual, etiquetado de catálogo y verificación de assets con el multimodal abierto más capaz.

Alternativa abierta: Gemma 4 26B

38
Voz & Multimodal Baja

Moderación multimodal

Modelo abierto recomendado

Gemma 4 26B

disponible en Helmcode

Gemma · 256K ctx · multimodal

Texto e imagen en la misma llamada, fine-tuneable con los criterios de tu plataforma para más consistencia que el zero-shot.

Alternativa abierta: MiniMax M3

39
Ventas Alta

Propuestas comerciales desde briefing

Modelo abierto recomendado

Qwen 3.6

disponible en Helmcode

Apache 2.0 · 256K ctx

La mejor escritura persuasiva abierta, con frameworks (SPIN, Challenger) y narrativa centrada en cliente.

Alternativa abierta: GLM-5.2

40
Ventas Baja

Scoring y priorización de leads

Modelo abierto recomendado

Gemma 4 12B

Gemma · 128K ctx · 1 GPU

Fine-tuneado con tu histórico de conversiones supera con mucho al zero-shot: la ventaja estructural del open source.

Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash

41
Ventas Baja

Seguimiento de oportunidades

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Flash

disponible en Helmcode

MIT · 1M ctx

Briefings desde la actividad del CRM. Importes y clientes en negociación: inteligencia comercial que no debe salir.

Alternativa abierta: Qwen3.6-27B

42
Ventas Media

Scripts de ventas y llamadas

Modelo abierto recomendado

Qwen 3.6

disponible en Helmcode

Apache 2.0 · 256K ctx

Manejo de objeciones y personalización por perfil. El argumentario es estrategia confidencial: self-host.

Alternativa abierta: GLM-5.2

43
Ventas Alta

Preparación de negociaciones

Modelo abierto recomendado

GLM-5.2

MIT · 1M ctx · 744B

El razonamiento estratégico abierto más sólido que puedes desplegar de verdad. K3 puntúa más alto, pero 1,6 TB de pesos lo dejan fuera de alcance salvo que ya tengas un cluster.

Alternativa abierta: Kimi K3

44
Marketing Media

Contenido de marketing

Modelo abierto recomendado

Qwen 3.6

disponible en Helmcode

Apache 2.0 · 256K ctx

Creatividad, copywriting y adaptación al tono de marca. Para alto volumen, el ahorro frente a API cerrada es sustancial.

Alternativa abierta: GLM-5.2

45
Marketing Baja

Copies y variaciones A/B

Modelo abierto recomendado

Qwen3.6-27B

Apache 2.0 · 1 GPU 24GB

Decenas de variaciones por campaña a coste marginal cero, con calidad de escritura suficiente en la talla 27B.

Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash

46
Marketing Baja

SEO: briefs y metadescripciones

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Flash

disponible en Helmcode

MIT · 1M ctx

Generación estructurada en batch sobre todo el catálogo o el blog. Volumen alto, criterios claros: coste manda.

Alternativa abierta: Qwen3.6-27B

47
Marketing Baja

Análisis de sentimiento de reviews

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Flash

disponible en Helmcode

MIT · 1M ctx

Miles de opiniones en batch con análisis por aspecto. Fine-tuning con el vocabulario de tu sector afina el resultado.

Alternativa abierta: Gemma 4 12B (fine-tune)

48
Marketing Baja

Moderación de contenido

Modelo abierto recomendado

Gemma 4 12B

Gemma · 128K ctx · 1 GPU

Criterios propios de la plataforma fine-tuneados, con coste por mensaje prácticamente nulo.

Alternativa abierta: Gemma 4 26B (multimodal)

49
Atención al cliente Baja

Clasificar y enrutar tickets

Modelo abierto recomendado

Gemma 4 12B

Gemma · 128K ctx · 1 GPU

Multi-label en tiempo real, fine-tuneable con tu histórico de tickets para precisión específica del negocio.

Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash

50
Atención al cliente Baja

Respuesta automática a clientes (FAQ)

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Flash

disponible en Helmcode

MIT · 1M ctx

Chatbot de atención con datos de cliente bajo RGPD: el self-hosting no es opcional en sectores regulados.

Alternativa abierta: Qwen3.6-27B

51
Atención al cliente Media

Gestión de reclamaciones

Modelo abierto recomendado

Qwen 3.6

disponible en Helmcode

Apache 2.0 · 256K ctx

Empatía + firmeza + solución concreta. Las reclamaciones contienen datos personales: procesamiento en casa.

Alternativa abierta: GLM-5.2

52
Atención al cliente Baja

Análisis de encuestas y NPS

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Flash

disponible en Helmcode

MIT · 1M ctx

Clasificación temática y sentimiento sobre miles de respuestas abiertas, cumpliendo RGPD por arquitectura.

Alternativa abierta: Gemma 4 12B

53
Atención al cliente Baja

Resúmenes de conversaciones de soporte

Modelo abierto recomendado

Qwen3.6-27B

Apache 2.0 · 1 GPU 24GB

Cierre automático de cada ticket con resumen para el CRM. Alto volumen, redacción correcta, una GPU.

Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash

54
RRHH Media

Screening de CVs y candidatos

Modelo abierto recomendado

Qwen 3.6

disponible en Helmcode

Apache 2.0 · 256K ctx

Distinguir evidencias de declaraciones genéricas, sin sesgos. Datos de candidatos = RGPD: despliegue local.

Alternativa abierta: GLM-5.2

55
RRHH Baja

Onboarding de nuevos empleados

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Flash

disponible en Helmcode

MIT · 1M ctx

Toda la documentación de onboarding cabe en 1M de contexto, sin RAG y sin que las políticas internas salgan fuera.

Alternativa abierta: Gemma 4 26B

56
RRHH Alta

Evaluación de rendimiento

Modelo abierto recomendado

Qwen 3.6

disponible en Helmcode

Apache 2.0 · 256K ctx

Feedback constructivo con matices. Estos datos pueden acabar en procedimientos laborales: self-host + cifrado.

Alternativa abierta: GLM-5.2

57
RRHH Baja

Chatbot de RRHH para empleados

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Flash

disponible en Helmcode

MIT · 1M ctx

Los datos de RRHH son los más sensibles de la empresa: las conversaciones no salen de la infraestructura corporativa.

Alternativa abierta: Qwen3.6-27B

58
RRHH Baja

Ofertas de empleo

Modelo abierto recomendado

Qwen3.6-27B

Apache 2.0 · 1 GPU 24GB

Redacción persuasiva con estructura definida, en español nativo, incluso para perfiles confidenciales.

Alternativa abierta: Qwen 3.6

59
RRHH Media

Formación y materiales educativos

Modelo abierto recomendado

Qwen 3.6

disponible en Helmcode

Apache 2.0 · 256K ctx

Diseño instruccional con adaptación al nivel del alumno. En e-learning de volumen, el coste por módulo tiende a cero.

Alternativa abierta: GLM-5.2

60
RRHH Baja

Comunicación interna y newsletters

Modelo abierto recomendado

Qwen3.6-27B

Apache 2.0 · 1 GPU 24GB

Buen tono y estructura en hardware básico. Las comunicaciones internas, fuera de APIs de terceros.

Alternativa abierta: Gemma 4 26B

61
Finanzas Baja

Facturas y gastos (extracción)

Modelo abierto recomendado

MiniMax M3

Open · 1M ctx · multimodal

Procesa la imagen de la factura directamente y devuelve JSON estructurado. Pipeline financiero 100% interno.

Alternativa abierta: Gemma 4 26B

62
Finanzas Alta

Análisis financiero y reporting

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Pro

MIT · 1M ctx · 1.6T/49B act

90.1% GPQA y el mejor razonamiento matemático abierto. Para cotizadas o M&A, self-host es prácticamente obligatorio.

Alternativa abierta: GLM-5.2

63
Finanzas Alta

Detección de riesgos y fraude

Modelo abierto recomendado

GLM-5.2

MIT · 1M ctx · 744B

Patrones complejos sobre el historial completo de transacciones (1M ctx). En banca, los datos no salen: única opción viable.

Alternativa abierta: DeepSeek V4 Pro

64
Finanzas Baja

Conciliación bancaria y punteo

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Flash

disponible en Helmcode

MIT · 1M ctx

Mucho volumen de comparaciones cortas: apuntes del extracto contra los del libro mayor, marcando los casi-cuadres para que los vea una persona. Aquí decide el coste por token.

Alternativa abierta: Gemma 4 26B

65
Finanzas Alta

Análisis de riesgo crediticio

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Pro

MIT · 1M ctx · 1.6T/49B act

Lee las cuentas y redacta el razonamiento detrás de un límite, ratio a ratio. Eso es un juicio de solvencia sobre una empresa con nombre: se queda en casa.

Alternativa abierta: GLM-5.2

66
Finanzas Media

Recobro y avisos de pago

Modelo abierto recomendado

Qwen 3.6

disponible en Helmcode

Apache 2.0 · 256K ctx

El mismo mensaje tiene que escalar del recordatorio al requerimiento formal sin perder al cliente. Pesa más el registro que el razonamiento y ahí Qwen lidera en español.

Alternativa abierta: Gemma 4 26B

67
Finanzas Baja

Control de política de gastos

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Flash

disponible en Helmcode

MIT · 1M ctx

No es extracción, es criterio: esta cena pasa del límite, este taxi no lleva asistentes. La política va en el prompt y cambia sin reentrenar nada.

Alternativa abierta: Gemma 4 12B

68
Legal Alta

Análisis de contratos y cláusulas

Modelo abierto recomendado

GLM-5.2

MIT · 1M ctx · 744B

El máximo nivel abierto de comprensión de matices, con licencia MIT y model card publicados: auditable de punta a punta.

Alternativa abierta: DeepSeek V4 Pro

69
Legal Alta

Compliance y normativa

Modelo abierto recomendado

GLM-5.2

MIT · 1M ctx · 744B

Con las sanciones del AI Act aplicándose desde el 2-ago, un stack abierto y trazable en infraestructura UE cumple por arquitectura, no por política.

Alternativa abierta: Qwen 3.6

70
Legal Baja

Clasificación documental legal

Modelo abierto recomendado

Qwen 3.6

disponible en Helmcode

Apache 2.0 · 256K ctx

Etiquetado y triaje de expedientes por materia, jurisdicción y urgencia sin que un solo folio salga del despacho.

Alternativa abierta: Gemma 4 26B

71
Legal Alta

Due diligence en data room

Modelo abierto recomendado

Llama 4 Scout

Llama · 10M ctx

Miles de documentos que solo significan algo leídos juntos: 10M de contexto se traga el data room de una pasada en vez de trocearlo y perder las referencias cruzadas.

Alternativa abierta: GLM-5.2*

72
Legal Alta

Búsqueda de jurisprudencia y precedentes

Modelo abierto recomendado

GLM-5.2

MIT · 1M ctx · 744B

Razonamiento que tiene que sostener una cadena de citas sin inventarse ninguna. Anclado con RAG a tu base de sentencias, nunca a la memoria del modelo.

Alternativa abierta: DeepSeek V4 Pro

73
Legal Media

Redacción desde biblioteca de cláusulas

Modelo abierto recomendado

Qwen 3.6

disponible en Helmcode

Apache 2.0 · 256K ctx

Generar en vez de analizar: montar un primer borrador con cláusulas que legal ya ha aprobado, para que el equipo edite y no parta de cero.

Alternativa abierta: GLM-5.2

74
Legal Media

Vigilancia de cambios normativos

Modelo abierto recomendado

GLM-5.2

MIT · 1M ctx · 744B

Vigilar qué ha cambiado en una norma y a qué políticas internas afecta. Es otro trabajo que comprobar el compliance: este corre antes de que nadie incumpla.

Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash

75
Operaciones & Estrategia Baja

Gestión de proveedores y compras

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Flash

disponible en Helmcode

MIT · 1M ctx

Comparativa de condiciones y alertas de vencimiento. Precios pactados = información comercial confidencial.

Alternativa abierta: Llama 4 Scout (todos los contratos)*

76
Operaciones & Estrategia Media

Análisis de competencia y mercado

Modelo abierto recomendado

GLM-5.2

MIT · 1M ctx · 744B

Razonamiento estructurado sobre fuentes ya recopiladas. Para captura web, combina con scraping propio.

Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash

77
Operaciones & Estrategia Media

Respuestas a RFP y licitaciones

Modelo abierto recomendado

Qwen 3.6

disponible en Helmcode

Apache 2.0 · 256K ctx

Cientos de requisitos contestados uno a uno, cada uno trazable a un documento que ya tienes. La oferta es confidencial hasta que se abre el sobre.

Alternativa abierta: GLM-5.2

78
Operaciones & Estrategia Media

Cuestionarios de seguridad y riesgo de proveedor

Modelo abierto recomendado

GLM-5.2

MIT · 1M ctx · 744B

Las mismas doscientas preguntas llegan de cada cliente con la redacción cambiada. Se contestan desde tu base de evidencias y una persona firma.

Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash

79
Operaciones & Estrategia Baja

Triaje de incidencias logísticas

Modelo abierto recomendado

DeepSeek V4 Flash

disponible en Helmcode

MIT · 1M ctx

Miles de eventos cortos al día, cada uno con su destino: retraso, daño, dirección errónea o nada. El volumen elige el modelo.

Alternativa abierta: Gemma 4 26B

80
Operaciones & Estrategia Media

Inspección de calidad desde fotos

Modelo abierto recomendado

MiniMax M3

Open · 1M ctx · multimodal

Lee la foto de la línea y redacta el informe de defecto contra tus propios criterios. Las imágenes de producción rara vez tienen permiso para salir de la planta.

Alternativa abierta: Gemma 4 26B

*La licencia de Llama no es una licencia libre (restricciones de uso y condiciones específicas para la UE): revísala antes de construir sobre él.

disponible en Helmcode (tarifa plana, UE, cero logs) complejidad = exigencia de la tarea, no del despliegue Gemma y Llama vienen con términos propios y restricciones de uso: revísalos caso a caso

La distancia con los modelos cerrados solo existe en el borde de la frontera. Casi ningún trabajo real vive ahí.

En producción el 99,5% de nuestros tokens pasa por modelos abiertos, y no en las tareas fáciles: clasificar, extraer, resumir, redactar, responder y razonar sobre documentos que nadie más ha leído. Lo que queda es un puñado de problemas de frontera de verdad, y a esos se los enruta al modelo grande en vez de pagar precio de frontera por el otro 99,5%.

empezar

Empieza por un caso, no por una migración.

Coge un caso de la lista, apunta el mismo código a nuestro endpoint y lee las dos salidas una al lado de la otra. La API es la que ya llamas, así que la prueba te cuesta una tarde. Si no aguanta la comparación no has movido nada, y si aguanta ya sabes por dónde sigue el resto de la lista.