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Open Source

El stack de modelos open source en 2026

Llama 4, Qwen3, Mistral Small 4 y DeepSeek V3 — un marco de decisión para despliegues empresariales

Por

Tenten AI Research

AI Infrastructure

Publicado

Actualizado

Tiempo de lectura

22 min

Llama 4Qwen3DeepSeekopen weightsinference
El stack de modelos open source en 2026

Resumen

Este documento compara versiones concretas de modelos de pesos abiertos: Llama 4 Scout (109B de parámetros totales, 17B activos), Qwen3 235B-A22B, Mistral Small 4 (119B totales) y DeepSeek V3-0324. Los parámetros totales y activos son medidas distintas; memoria, latencia y licencias deben evaluarse para el modelo y la configuración elegidos. Anuncio de Meta; Documentación de Mistral.

El problema es que elegir entre ellos exige moverse por un terreno complejo de términos de licencia, perfiles de coste de inferencia, comportamiento ante el fine-tuning, cobertura de idiomas e implicaciones de cumplimiento. El modelo óptimo para el flujo de procesamiento documental de una entidad financiera taiwanesa no es el mismo que el óptimo para el caso de uso de resumen clínico de un hospital japonés.

Este documento presenta un marco de selección que cubre licencias, costos de inferencia, idiomas y restricciones de despliegue. Pruebe los candidatos con tareas representativas y consulte las fichas de modelo vigentes antes de elegir.

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