guía de modelos abiertos · septiembre 2026
82 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
Elige el tipo de tarea y tu restricción principal. La recomendación se actualiza al momento; abajo tienes los 82 casos en detalle.
¿Qué tipo de tarea?
¿Cuál es tu restricción principal?
Qwen3.8-27BAPACHE 2.0
Lo más nuevo de la generación Qwen y el mejor escritor abierto que cabe en una máquina: 34 en el índice de Artificial Analysis, Apache 2.0 y multilingüe nativo con buen español.
los 82 casos
Filtra por área o complejidad. Cada ficha da la recomendación principal, la alternativa y por qué. Los distintivos bajo el nombre del modelo dicen dónde puedes ejecutarlo sin alojarlo tú: en Helmcode hoy, en el clúster de NaN.builders o pronto en Helmcode.
11 modelos abiertos cubren los 82 casos. Pulsa uno para ver solo los suyos.
82 / 82 casos
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 26B
disponible en Helmcode
Complejidad baja y volumen alto, así que decide la factura: solo 3,8B de parámetros activos, ilimitado en todos los planes, y 256K de contexto sostienen un hilo que nadie quiere leerse dos veces.
Alternativa abierta: DeepSeek V4.1 Flash, para hilos que pidan la ventana de 1M
Caso de uso: Resúmenes →
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 26B
disponible en Helmcode
La empresa entera escribe emails todo el día, y muchas veces no en un solo idioma, así que deciden la cobertura y el coste por mensaje: más de 35 idiomas de fábrica, 140 en el preentrenamiento y solo 3,8B de parámetros activos por token. Multilingüe de diseño, fine-tuneable con la forma de escribir de tu equipo, y en nuestra tarifa plana.
Alternativa abierta: Qwen3.8-27B, 27B densos en una sola máquina
Caso de uso: Generación de contenido →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-Flash-Next
disponible en NaN.builders pronto en Helmcode
1M de contexto se traga un informe, un expediente o un libro de una pasada, sin chunking, y el 40 en el índice de Artificial Analysis es lo que dice que lo ha entendido. La ventana solo dice qué cabe. Su licencia no es libre, así que revísala.
Alternativa abierta: DeepSeek V4.1 Flash, la misma ventana al suelo de precio del mercado
Caso de uso: Resúmenes →
Modelo abierto recomendado
Whisper large-v3-turbo
disponible en Helmcode · Whisper large-v3
Whisper large-v3-turbo transcribe la grabación entera sin tope de duración, con 809M de parámetros y licencia MIT, y V4 Flash la convierte en acta.
Alternativa abierta: Whisper large-v3 en nuestra tarifa plana, 4,1% de error por palabra frente al 4,6% de turbo
Caso de uso: Voz y transcripción →
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4.1 Flash
disponible en Helmcode
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 35B
Caso de uso: RAG sobre conocimiento interno →
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 26B
disponible en Helmcode
Clasificación con criterios claros en milisegundos, en una GPU, sobre cada email que entra. Solo 3,8B de sus 25,2B parámetros se activan por token, que es lo que mantiene baja la factura por mensaje.
Alternativa abierta: DeepSeek V4.1 Flash
Caso de uso: Clasificación y triaje →
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 26B
disponible en Helmcode
Extracción de entidades (qué, quién, cuándo) con JSON fiable, sobre todo lo que escribe el equipo en un día. A ese volumen decide el coste, y 3,8B de parámetros activos son el escalón más barato del tablero.
Alternativa abierta: DeepSeek V4.1 Flash
Caso de uso: Agentes autónomos →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
Los seguimientos deben sonar humanos, no automáticos. La misma huella densa de 27B que el Qwen3.6-27B al que sustituye, y trece puntos más que él en el índice.
Alternativa abierta: Qwen 3.6 35B, el MoE que servimos en tarifa plana
Caso de uso: Agentes autónomos →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
Editar es respetar la voz del autor en vez de reescribirla. Multilingüe de diseño, 27B densos que caben en una máquina, y bastante barato para pasarlo por todo lo que escribe el equipo.
Alternativa abierta: GLM-5.3-Flash, o Qwen 3.6 35B en tarifa plana
Caso de uso: Generación de contenido →
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 26B
disponible en Helmcode
Ningún modelo abierto de esta página cubre más idioma por menos: más de 35 idiomas de fábrica, 140 en el preentrenamiento, Apache 2.0 y 3,8B de parámetros activos por token, que es lo que hace asequible traducir un catálogo entero.
Alternativa abierta: Qwen3.8-27B para adaptación cultural fina, o V4 Flash en los volúmenes más altos
Caso de uso: Traducción →
Modelo abierto recomendado
qwen3-embedding + rerank
disponible en Helmcode
El 50% olvidado de todo RAG: embeddings + reranking de calidad deciden más que el modelo generador.
Alternativa abierta: DeepSeek V4.1 Flash (síntesis)
Caso de uso: Búsqueda semántica y recomendación →
Modelo abierto recomendado
qwen3-embedding + rerank
disponible en Helmcode
Reordenar los top-k recuperados multiplica la precisión del RAG con un coste marginal mínimo.
Alternativa abierta: Gemma 4 26B como cross-encoder
Caso de uso: Búsqueda semántica y recomendación →
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4.1 Flash
disponible en Helmcode
Comprensión + reformulación en lenguaje de usuario. Ideal para manuales y políticas que no pueden salir a APIs externas.
Alternativa abierta: Qwen3.8-27B
Caso de uso: Generación de contenido →
Modelo abierto recomendado
GLM-5.3-Flash
disponible en Helmcode disponible en NaN.builders
Síntesis de datos + narrativa: el mejor razonamiento abierto siguiendo plantillas estructuradas complejas y, desde el 26 de agosto, el mejor cuesta la quinta parte.
Alternativa abierta: GLM-5.3, que servimos en tarifa plana
Caso de uso: Generación de contenido →
Modelo abierto recomendado
GLM-5.3-Flash
disponible en Helmcode disponible en NaN.builders
Una conclusión por slide, título = mensaje. Integrado con python-pptx o reveal.js: pipeline completo datos → deck.
Alternativa abierta: GLM-5.3 en tarifa plana, o Qwen 3.6 35B en una máquina
Caso de uso: Generación de contenido →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
Lenguaje preciso y consistencia terminológica en documentos largos. Contenido interno que no debería salir de casa.
Alternativa abierta: GLM-5.3-Flash, o Qwen 3.6 35B en tarifa plana
Caso de uso: Generación de contenido →
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4.1 Flash
disponible en Helmcode
Una reunión de 1-3h son 50-150K tokens, así que 1M de contexto sostiene una semana entera. Whisper large-v3-turbo transcribe y V4 Flash escribe la agenda y el acta, en self-hosting.
Alternativa abierta: GLM-5.3-Flash para reuniones que acaban en una decisión
Caso de uso: Agentes autónomos →
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4.1 Flash
disponible en Helmcode
RSS/scraping → resumen y clasificación en batch → dashboard. Coste por artículo prácticamente cero.
Alternativa abierta: Gemma 4 26B
Caso de uso: Resúmenes →
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 26B
disponible en Helmcode
Una de las tareas más simples del listado: latencia de milisegundos on-premise, en una GPU, con 3,8B de sus 25,2B parámetros activos por token.
Alternativa abierta: DeepSeek V4.1 Flash
Caso de uso: Clasificación y triaje →
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4.1 Flash
disponible en Helmcode
Estado de tareas, alertas y resúmenes. Los hitos y responsables de proyectos de cliente no salen de la red interna.
Alternativa abierta: Qwen3.8-27B
Caso de uso: Agentes autónomos →
Modelo abierto recomendado
GLM-5.3-Flash
disponible en Helmcode disponible en NaN.builders
El mejor razonamiento abierto para sintetizar fuentes ya recopiladas, con 1M de contexto para sostenerlas. Combínalo con scraping propio para la captura.
Alternativa abierta: GLM-5.3, o DeepSeek V4 Pro 0813
Caso de uso: Investigación →
Modelo abierto recomendado
GLM-5.3
disponible en Helmcode
Pesos públicos desde el 25 de agosto, y empata con Kimi K3 con la mitad de pesos: 88.2 en Terminal Bench 2.1 frente al 88.3 de K3, y 28.3 en Terminal Bench 3.0 frente a su 17.4, cifras de Z.ai. Lo servimos en tarifa plana, así que las dos cosas que hay que prever solo aplican si lo corres tú: 755 GB, unos dos nodos de 8 GPUs, y una licencia que es MIT más una cláusula dirigida a los proveedores de modelos de 10.000 millones.
Alternativa abierta: Kimi K3, o GLM-5.3-Flash cuando el presupuesto es un nodo
Caso de uso: Copilotos profesionales →
Modelo abierto recomendado
GLM-5.3-Flash
disponible en Helmcode disponible en NaN.builders
El líder abierto en coding agéntico, y el 26 de agosto amplió la ventaja: Z.ai publica 84.3 en Terminal Bench 2.1 y 63.4 en DeepSWE, cifras propias, frente al 81.0 de GLM-5.2.
Alternativa abierta: GLM-5.3, que servimos en tarifa plana
Caso de uso: Agentes autónomos →
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4.1 Flash
disponible en Helmcode
Razona sobre el diff completo para detectar bugs, deuda y fallos de seguridad. Si pasa por aquí cada pull request, decide el precio: $0.27 por tarea frente a los $0.67 de V4 Pro, y no sale de tu infra.
Alternativa abierta: GLM-5.3 en tarifa plana cuando la revisión va de seguridad (84,5 en CyberGym, la mejor cifra abierta), o DeepSeek V4 Pro 0813 para los diffs más difíciles
Caso de uso: Copilotos profesionales →
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4.1 Flash
disponible en Helmcode
Cobertura de casos límite y mocks coherentes, a bastante menos de la mitad del precio por tarea de V4 Pro. En el índice de Artificial Analysis V4.1 Flash marca 39 frente a los 36 de V4 Pro 0813.
Alternativa abierta: GLM-5.3-Flash, o DeepSeek V4 Pro 0813
Caso de uso: Copilotos profesionales →
Modelo abierto recomendado
GLM-5.3-Flash
disponible en Helmcode disponible en NaN.builders
Refactors multi-archivo de horas, donde el modelo sostiene el repo y su propio plan a la vez: 1M de contexto, y 328 GB de pesos frente al 1,5 TB que pedía GLM-5.2 para lo mismo.
Alternativa abierta: GLM-5.3, que servimos en tarifa plana
Caso de uso: Migración de código →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
Text-to-SQL sobre tu esquema con few-shot. Esto es código, así que la generación importa: Alibaba publica un 90.3 en LiveCodeBench v6. El esquema es información sensible: mejor en casa.
Alternativa abierta: Qwen 3.6 35B, o V4 Flash
Caso de uso: Copilotos profesionales →
Modelo abierto recomendado
GLM-5.3-Flash
disponible en Helmcode disponible en NaN.builders
Lee el código y escribe la doc, sosteniendo la coherencia entre módulos de un codebase grande. Z.ai publica un 84.3 en Terminal Bench 2.1 para ese trabajo largo, con 1M de contexto.
Alternativa abierta: GLM-5.3 en tarifa plana, o Qwen3.8-27B en una máquina
Caso de uso: Generación de contenido →
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4.1 Flash
disponible en Helmcode
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
Caso de uso: Atención al cliente →
Modelo abierto recomendado
GLM-5.3-Flash
disponible en Helmcode disponible en NaN.builders
Razonamiento multi-paso conectando eventos no relacionados, con metodología (5 Porqués, Ishikawa). Logs confidenciales: self-host.
Alternativa abierta: GLM-5.3, o DeepSeek V4 Pro 0813
Caso de uso: Agentes autónomos →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
Lee el mockup y escribe el componente, con visión nativa y coding de generación actual en los mismos 27B de pesos. Pedía un cluster de 64 GPUs hasta agosto; ahora pide una máquina.
Alternativa abierta: Qwen3.8-Flash-Next si los mockups justifican un cluster
Caso de uso: Copilotos profesionales →
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4.1 Flash
disponible en Helmcode
Datasets de entrenamiento y prueba a coste marginal cero. La licencia MIT no restringe el uso de las salidas.
Alternativa abierta: Qwen 3.6 35B
Caso de uso: Datos sintéticos →
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 26B
disponible en Helmcode
Fine-tuneado con tus categorías de datos personales, corre en el borde del pipeline antes de que nada salga.
Alternativa abierta: DeepSeek V4.1 Flash
Caso de uso: Anonimización →
Modelo abierto recomendado
Whisper large-v3-turbo
disponible en Helmcode · Whisper large-v3
Transcripción pura a volumen de call center, y gana el modelo que usa todo el mundo: 809M de parámetros, MIT, 99 idiomas y un 4,6% de error por palabra según Artificial Analysis.
Alternativa abierta: Whisper large-v3 cuando decide la precisión, en nuestra tarifa plana
Caso de uso: Voz y transcripción →
Modelo abierto recomendado
Chatterbox Multilingual
23 idiomas, el español entre ellos, clonado de voz con unos segundos de referencia, MIT y 500M de parámetros. Un voicebot abierto completo: Whisper → LLM → Chatterbox. Kokoro solo habla inglés.
Alternativa abierta: Kokoro, solo para inglés y con la huella más pequeña
Caso de uso: Voz y transcripción →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
Lee la imagen del documento y devuelve los campos como JSON de una pasada, con hasta 16.384 tokens visuales por página para que la letra pequeña siga legible, y por eso aquí la elección es el LLM que ya tienes en marcha. Si el OCR es todo el trabajo, gana un especialista: GLM-OCR son 0,9B con licencia MIT y lidera OmniDocBench v1.5 con 94.62.
Alternativa abierta: GLM-OCR cuando el pipeline es OCR puro, Qwen3.8-Flash-Next para el nivel de máxima precisión
Caso de uso: Extracción de documentos →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-Flash-Next
disponible en NaN.builders pronto en Helmcode
QA visual, etiquetado de catálogo y verificación de assets. Alibaba publica un 88,5 frente al 85,9 del 27B en percepción del mundo real, que es el eje que decide este caso, y con 6B activos sobre 125B un catálogo entero sale asequible.
Alternativa abierta: Qwen3.8-27B en una máquina, o Gemma 4 26B en tarifa plana
Caso de uso: Inspección visual →
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 26B
disponible en Helmcode
Texto e imagen en la misma llamada, fine-tuneable con los criterios de tu plataforma para más consistencia que el zero-shot.
Alternativa abierta: Qwen3.8-27B, Apache 2.0 y fine-tuneable
Caso de uso: Inspección visual →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
Escritura persuasiva con frameworks (SPIN, Challenger) y narrativa centrada en cliente, y cabeza suficiente para sostener el argumento en una propuesta larga.
Alternativa abierta: GLM-5.3-Flash, o el GLM-5.3 completo en tarifa plana
Caso de uso: Generación de contenido →
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 26B
disponible en Helmcode
Fine-tuneado con tu histórico de conversiones supera con mucho al zero-shot: la ventaja estructural del open source.
Alternativa abierta: DeepSeek V4.1 Flash
Caso de uso: Clasificación y triaje →
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4.1 Flash
disponible en Helmcode
Briefings desde la actividad del CRM. Importes y clientes en negociación: inteligencia comercial que no debe salir.
Alternativa abierta: Qwen3.8-27B
Caso de uso: Agentes autónomos →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
Manejo de objeciones y personalización por perfil. El argumentario es estrategia confidencial: self-host.
Alternativa abierta: Qwen 3.6 35B en tarifa plana, o GLM-5.3-Flash para las cuentas más difíciles
Caso de uso: Generación de contenido →
Modelo abierto recomendado
GLM-5.3-Flash
disponible en Helmcode disponible en NaN.builders
El razonamiento estratégico abierto más sólido que cabe en una máquina: 42 en el índice de Artificial Analysis y 328 GB de pesos, frente a los 45 de GLM-5.3 con 755 GB y los 44 de Kimi K3 con 1,56 TB.
Alternativa abierta: GLM-5.3, que servimos en tarifa plana
Caso de uso: Investigación →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
Creatividad, copywriting y adaptación al tono de marca. Para alto volumen, el ahorro frente a API cerrada es sustancial.
Alternativa abierta: Qwen 3.6 35B en tarifa plana en los volúmenes más altos
Caso de uso: Generación de contenido →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
Decenas de variaciones por campaña a coste marginal cero, y lee la pieza igual que el brief: la visión nativa sobre imagen y vídeo viene en los mismos pesos.
Alternativa abierta: Qwen 3.6 35B, o V4 Flash en los volúmenes más altos
Caso de uso: Generación de contenido →
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4.1 Flash
disponible en Helmcode
Generación estructurada en batch sobre todo el catálogo o el blog. Volumen alto, criterios claros: coste manda.
Alternativa abierta: Qwen3.8-27B
Caso de uso: Generación de contenido →
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 26B
disponible en Helmcode
Miles de opiniones en batch con análisis por aspecto, con solo 3,8B de parámetros activos por token. Lo que afina el resultado es el fine-tuning con el vocabulario de tu sector, y eso solo se puede con pesos abiertos.
Alternativa abierta: DeepSeek V4.1 Flash
Caso de uso: Clasificación y triaje →
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 26B
disponible en Helmcode
Criterios propios de la plataforma fine-tuneados, con coste por mensaje prácticamente nulo, y el texto y la imagen pasan por la misma llamada.
Alternativa abierta: Qwen3.8-27B (fine-tune)
Caso de uso: Clasificación y triaje →
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 26B
disponible en Helmcode
Multi-label en tiempo real, fine-tuneable con tu histórico de tickets para precisión específica del negocio.
Alternativa abierta: DeepSeek V4.1 Flash
Caso de uso: Clasificación y triaje →
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4.1 Flash
disponible en Helmcode
Chatbot de atención con datos de cliente bajo RGPD: el self-hosting no es opcional en sectores regulados.
Alternativa abierta: Qwen3.8-27B
Caso de uso: Atención al cliente →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
Empatía + firmeza + solución concreta. Las reclamaciones contienen datos personales: procesamiento en casa.
Alternativa abierta: Qwen 3.6 35B en tarifa plana, o GLM-5.3-Flash
Caso de uso: Atención al cliente →
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 26B
disponible en Helmcode
Clasificación temática y sentimiento sobre miles de respuestas abiertas, al menor coste por respuesta del tablero, sin que los datos personales salgan de infraestructura UE.
Alternativa abierta: DeepSeek V4.1 Flash
Caso de uso: Clasificación y triaje →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
Cierre automático de cada ticket con resumen para el CRM. Alto volumen, redacción correcta, una máquina.
Alternativa abierta: Qwen 3.6 35B, o V4 Flash en los volúmenes más altos
Caso de uso: Resúmenes →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
Distinguir evidencias de declaraciones genéricas, sin sesgos. Datos de candidatos = RGPD: despliegue local.
Alternativa abierta: GLM-5.3-Flash, o el GLM-5.3 completo en tarifa plana
Caso de uso: Revisión y QA de documentos →
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4.1 Flash
disponible en Helmcode
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
Caso de uso: RAG sobre conocimiento interno →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
Feedback constructivo con matices. Estos datos pueden acabar en procedimientos laborales: self-host + cifrado.
Alternativa abierta: GLM-5.3-Flash, o el GLM-5.3 completo en tarifa plana
Caso de uso: Generación de contenido →
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4.1 Flash
disponible en Helmcode
Los datos de RRHH son los más sensibles de la empresa: las conversaciones no salen de la infraestructura corporativa.
Alternativa abierta: Qwen3.8-27B
Caso de uso: Copilotos profesionales →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
Redacción persuasiva con estructura definida, en español nativo, incluso para perfiles confidenciales.
Alternativa abierta: Qwen 3.6 35B
Caso de uso: Generación de contenido →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
Diseño instruccional con adaptación al nivel del alumno. En e-learning de volumen, el coste por módulo tiende a cero.
Alternativa abierta: Qwen 3.6 35B, el MoE que servimos en tarifa plana
Caso de uso: Generación de contenido →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
Buen tono y estructura en una sola máquina. Las comunicaciones internas, fuera de APIs de terceros.
Alternativa abierta: Gemma 4 26B, o Qwen 3.6 35B
Caso de uso: Generación de contenido →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
Procesa la imagen de la factura directamente y devuelve JSON estructurado, con hasta 16.384 tokens visuales por página frente a los 280 del Gemma que servimos. En un A4 escaneado, la letra pequeña es la que decide el importe. Pipeline 100% interno en una sola máquina, y si ese pipeline solo lee documentos, un especialista como GLM-OCR (0,9B, MIT) es todavía más eficiente.
Alternativa abierta: Gemma 4 26B, que servimos en tarifa plana
Caso de uso: Extracción de documentos →
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4.1 Flash
disponible en Helmcode
Tres puntos de índice por delante de V4 Pro a menos de la mitad de coste, y los mismos 1M de contexto para unas cuentas completas. Para cotizadas o M&A, el self-host es casi obligatorio.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Pro 0813, o GLM-5.3-Flash
Caso de uso: Análisis de documentos →
Modelo abierto recomendado
GLM-5.3-Flash
disponible en Helmcode disponible en NaN.builders
Patrones complejos sobre el historial completo de transacciones, y el 1M de contexto es la cifra publicada del propio modelo. En banca los datos no salen: cuentan los pesos MIT y descargables.
Alternativa abierta: GLM-5.3, o DeepSeek V4 Pro 0813
Caso de uso: Clasificación y triaje →
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4.1 Flash
disponible en Helmcode
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
Caso de uso: Revisión y QA de documentos →
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4.1 Flash
disponible en Helmcode
Lee las cuentas y redacta el razonamiento detrás de un límite, ratio a ratio, a $0.11 por expediente. Un juicio de solvencia sobre una empresa con nombre se queda en casa, y lo firma una persona.
Alternativa abierta: GLM-5.3-Flash para los expedientes que van a comité
Caso de uso: Análisis de documentos →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
El mismo mensaje tiene que escalar del recordatorio al requerimiento formal sin perder al cliente, así que pesa más el registro que el razonamiento. 27B densos con Apache 2.0.
Alternativa abierta: Qwen 3.6 35B, el MoE que servimos en tarifa plana
Caso de uso: Generación de contenido →
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 26B
disponible en Helmcode
Criterio contra reglas claras, que es para lo que sirve esta talla: esta cena pasa del límite, este taxi no lleva asistentes. La política va en el prompt y cambia sin reentrenar nada, ilimitado en todos los planes.
Alternativa abierta: DeepSeek V4.1 Flash
Caso de uso: Revisión y QA de documentos →
Modelo abierto recomendado
GLM-5.3-Flash
disponible en Helmcode disponible en NaN.builders
El máximo nivel abierto de comprensión de matices que puedes desplegar, con licencia MIT y model card publicados: auditable de punta a punta.
Alternativa abierta: GLM-5.3, o DeepSeek V4 Pro 0813
Caso de uso: Revisión y QA de documentos →
Modelo abierto recomendado
GLM-5.3-Flash
disponible en Helmcode disponible en NaN.builders
Con el AI Act aplicándose con carácter general desde el 2 de agosto de 2026, un stack abierto y trazable en infraestructura UE aporta la evidencia que necesita tu evaluación.
Alternativa abierta: GLM-5.3, que servimos en tarifa plana
Caso de uso: Revisión y QA de documentos →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
Etiquetado y triaje de expedientes por materia, jurisdicción y urgencia sin que un solo folio salga del despacho.
Alternativa abierta: Qwen 3.6 35B en tarifa plana, o Gemma 4 26B
Caso de uso: Clasificación y triaje →
Modelo abierto recomendado
Kimi K3
Miles de documentos que solo significan algo leídos juntos, así que cuenta más razonar entre ellos que el tamaño de la ventana: K3 lidera entre los abiertos en AA-LCR con un 82.7%.
Alternativa abierta: GLM-5.3 en tarifa plana, un punto más de índice con la mitad de pesos, o DeepSeek V4.1 Flash en hardware que ya tienes
Caso de uso: Análisis de documentos →
Modelo abierto recomendado
GLM-5.3-Flash
disponible en Helmcode disponible en NaN.builders
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: GLM-5.3, o DeepSeek V4 Pro 0813
Caso de uso: Investigación →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
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-5.3-Flash, o Qwen 3.6 35B en tarifa plana
Caso de uso: Generación de contenido →
Modelo abierto recomendado
GLM-5.3-Flash
disponible en Helmcode disponible en NaN.builders
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 V4.1 Flash
Caso de uso: Agentes autónomos →
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4.1 Flash
disponible en Helmcode
Comparativa de condiciones y alertas de vencimiento. Precios pactados = información comercial confidencial.
Alternativa abierta: GLM-5.3-Flash (todos los contratos a la vez, 1M ctx)
Caso de uso: Agentes autónomos →
Modelo abierto recomendado
GLM-5.3-Flash
disponible en Helmcode disponible en NaN.builders
Razonamiento estructurado sobre fuentes ya recopiladas. Para captura web, combina con scraping propio.
Alternativa abierta: DeepSeek V4.1 Flash
Caso de uso: Investigación →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-27B
pronto en Helmcode
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-5.3-Flash, o el GLM-5.3 completo en tarifa plana
Caso de uso: Generación de contenido →
Modelo abierto recomendado
GLM-5.3-Flash
disponible en Helmcode disponible en NaN.builders
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 V4.1 Flash
Caso de uso: Revisión y QA de documentos →
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4.1 Flash
disponible en Helmcode
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
Caso de uso: Clasificación y triaje →
Modelo abierto recomendado
Qwen3.8-Flash-Next
disponible en NaN.builders pronto en Helmcode
Lee la foto de la línea, o el vídeo, y redacta el informe de defecto contra tus propios criterios. Alibaba lo sitúa en un 88,5 en percepción del mundo real, su mejor cifra publicada entre todos los modelos con los que se compara, y un defecto que se escapa cuesta más que la inferencia.
Alternativa abierta: Qwen3.8-27B en una máquina, o Gemma 4 26B en tarifa plana
Caso de uso: Inspección visual →
Modelo abierto recomendado
FLUX.2 [klein] 9B
disponible en Helmcode disponible en NaN.builders
Decenas de piezas por semana sin licencia de stock ni ronda de agencia: 9B de parámetros, unos 29 GB de VRAM y una generación en menos de un segundo. En nuestra tarifa plana, y en el clúster de NaN.builders. Su licencia no es libre, así que revísala antes de meterlo en un pipeline comercial.
Alternativa abierta: FLUX.2 [klein] 4B, la vía Apache 2.0 en una GPU de consumo, o Qwen-Image-2512
Caso de uso: Generación de contenido →
Modelo abierto recomendado
FLUX.2 [klein] 9B
disponible en Helmcode disponible en NaN.builders
Fondos, formatos y versiones de la misma foto: la edición admite varias imágenes de referencia y corre sobre los mismos pesos que generan, así que un catálogo es un modelo y no dos pipelines. En nuestra tarifa plana.
Alternativa abierta: Qwen-Image-2512, Apache 2.0, cuando la pieza se apoya en el texto dentro de la imagen
Caso de uso: Generación de contenido →
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%.
en profundidad
Los 82 casos de arriba se agrupan en 20 casos de uso canónicos, y cada ficha enlaza al suyo. Cada uno tiene su página con arquitectura, FAQ y despliegue en detalle.
empezar
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 que ya llamas. Una tarde. Nada que migrar.
Un proceso con volumen y criterio estable puede convertirse en un modelo pequeño y especializado, con los pesos a tu nombre y corriendo en mucho menos hardware. especialización_de_modelos →
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