Los 11 mejores modelos LLM para uso empresarial en 2025

Francisco Pérez

Actulaizado:2025-07-24

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Los avances en los modelos de lenguaje grandes (LLM) están liderando la revolución de la inteligencia artificial en el entorno empresarial. Basados en arquitecturas neuronales avanzadas y enormes volúmenes de datos de entrenamiento, estos modelos de lenguaje permiten a las empresas impulsar la innovación y maximizar el potencial de las herramientas de IA. Actualmente existen decenas de LLM para uso comercial y se estima que alrededor de 750 millones de aplicaciones utilizarán modelos de lenguaje en 2025, lo que permitirá automatizar el 50% de las tareas digitales.

Para mantener la competitividad y aprovechar al máximo la inteligencia artificial, es imprescindible que tu empresa incorpore modelos de lenguaje grandes. Por eso, en esta guía hemos seleccionado los 11 mejores LLM de 2025 para impulsar las iniciativas de IA en tu organización. Además, te explicamos cómo personalizar los LLM para tu empresa.

Parte 1: Qué son los LLM, el pilar de la IA empresarial

Un modelo de lenguaje grande (LLM) es un programa de inteligencia artificial que utiliza arquitecturas transformer avanzadas y grandes conjuntos de datos de entrenamiento para comprender y generar texto similar al humano. Como tecnología central de las herramientas de IA actuales, estos modelos de lenguaje permiten automatizar procesos con IA mediante su integración fluida en los flujos de trabajo empresariales.

En esencia, un LLM se entrena con multitud de ejemplos para reconocer patrones lingüísticos complejos y estructuras de datos. Por ejemplo, ChatGPT es un claro exponente de modelo de lenguaje capaz de interpretar entradas de usuario y generar contenido preciso y contextualizado. Esta capacidad explica la rápida adopción de herramientas LLM en sectores muy diversos.

Basados en el aprendizaje profundo, los modelos de lenguaje grandes analizan datos no estructurados de forma probabilística para detectar características únicas del contenido. Además, se ajustan para tareas especializadas —desde programación y traducción hasta análisis de sentimiento—, lo que los convierte en piezas clave para automatizar procesos con IA y mejorar la eficiencia operativa.

Cómo los LLM impulsan la automatización de procesos con IA

Un flujo de trabajo de IA típico que utiliza modelos de lenguaje grandes sigue estos pasos:

Preentrenamiento: el modelo se entrena con un corpus extenso de datos textuales.
Arquitectura transformer: arquitecturas avanzadas procesan los datos de entrada de manera eficiente.
Tokenización: el texto se divide en tokens y se convierte en vectores de alta dimensión.
Apilamiento de capas: varias capas transformer capturan matices contextuales y posicionales.
Ajuste fino: los modelos se optimizan para aplicaciones específicas mediante entrenamiento adicional.
Ejecución: el LLM se integra en los flujos de trabajo para comprender entradas y automatizar respuestas.

Este proceso optimizado no solo acelera la generación de contenido, sino que también facilita la integración de modelos de lenguaje, asegurando que la automatización de procesos con IA se convierta en parte esencial de las operaciones empresariales.

Aplicaciones de los LLM

Hoy en día, los modelos de lenguaje grandes se emplean en numerosas aplicaciones, entre las que destacan:

Chatbots y asistentes virtuales
Creación automática de contenido y generación de código
Automatización de la atención al cliente
Búsqueda online y recuperación de información
Automatización de procesos con IA en sistemas empresariales
Análisis de sentimiento e investigación de mercados
y muchas otras soluciones innovadoras.

En definitiva, los LLM son el motor de la automatización de procesos con IA, permitiendo a las empresas integrar sistemas inteligentes que optimizan procesos, reducen la intervención manual y fomentan la innovación.

Parte 2: Los 11 mejores LLM para uso empresarial en 2025

Dado el potencial disruptivo de los modelos de lenguaje grandes, actualmente existen decenas de opciones para que las empresas desarrollen soluciones de IA. Desde esta perspectiva, a continuación destacamos los 11 LLM que dominan el mercado por sus capacidades excepcionales:

1. DeepSeek

DeepSeek es el modelo de IA líder en local, diseñado específicamente para empresas que exigen los máximos niveles de seguridad y cumplimiento normativo en materia de datos. Creado con arquitecturas neuronales de última generación y optimizado para entornos de computación de alto rendimiento, DeepSeek ofrece una personalización avanzada y una integración fluida en la infraestructura interna de tecnologías de la información (TI). Es ideal para gestionar datos sensibles en sectores regulados, garantizando que tus iniciativas de IA cumplan los estándares más estrictos de seguridad y operatividad.

Los expertos del sector predicen que DeepSeek marcará un nuevo estándar en el despliegue seguro de IA. Permitirá a organizaciones de sectores como finanzas, sanidad y servicios jurídicos aprovechar el potencial de la inteligencia artificial sin comprometer la privacidad de los datos. Gracias a su arquitectura escalable y sus amplias opciones de personalización, DeepSeek se está consolidando rápidamente como la solución preferida para empresas que buscan implementar modelos de lenguaje grandes y herramientas de IA empresariales en entornos controlados y locales. Saber más sobre las capacidades de DeepSeek visitando deepseek.com.

2. Llama 3.1 405B

Llama 3.1 405B es el modelo de IA open source más grande lanzado por Meta hasta la fecha, presentado el 23/07/2024. Cuenta con 405.000 millones de parámetros y ha sido entrenado con más de 16.000 GPUs H100 de Nvidia, de coste muy elevado. Está superando a GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet de Anthropic y a otros modelos en numerosas pruebas comparativas. Sus aplicaciones incluyen la generación de datos sintéticos, investigación, experimentación y mucho más. Además, dispone de capacidades multimodales, procesando tanto texto como imágenes para generar respuestas y predicciones completas.

Mark Zuckerberg (CEO de Meta) prevé que Meta AI se convertirá en el asistente más utilizado a finales de 2024 gracias al lanzamiento de Llama 3.1 405B como open source. Por ello, Llama 3.1 es uno de los mejores modelos de lenguaje grandes (LLM) para implantar en 2025. Puedes probarlo en EE. UU. a través de meta.ai o en WhatsApp.

3. GPT

GPT (Generative Pre-trained Transformer) es el modelo LLM de OpenAI. Existen numerosas variantes de GPT, como GPT-3.5 Turbo, GPT-4, GPT-4o, GPT-4o mini y otras. Todos estos modelos de lenguaje grandes pueden mantener conversaciones naturales sobre prácticamente cualquier tema. Están disponibles mediante API y son utilizados por multitud de empresas, incluyendo Microsoft, Dropbox, Stripe, Zapier y muchas más. El acceso a GPT es sencillo a través de la herramienta pública ChatGPT.

4. Gemini

Al igual que GPT, Gemini es la familia de herramientas LLM de Google. Incluye Gemini 1.5 Flash, Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.0 Pro, Gemini 1.0 Ultra y más. Estos modelos de IA pueden abordar una amplia variedad de tareas gracias a sus capacidades avanzadas. Por ejemplo, Gemini Ultra cuenta con 540.000 millones de parámetros y destaca en tareas complejas como programación, razonamiento matemático y comprensión multimodal. Por su parte, Gemini 1.5 Pro ofrece una ventana de contexto de 2 millones de tokens para procesar documentos y datos extensos. Estos modelos están disponibles a través de Google AI Studio y Vertex AI.

5. Claude 3.5 Sonnet

Claude 3.5 Sonnet es el modelo LLM más reciente de Anthropic y ofrece un rendimiento mejorado en programación, razonamiento y seguridad. Supera a Gemini Pro 1.5 y GPT-4o en numerosos benchmarks. Dispone de una ventana de contexto de 200.000 tokens. Es una opción excepcional si buscas destreza en programación, razonamiento avanzado (nivel de posgrado) y conocimientos propios de nivel universitario. Se puede utilizar de forma gratuita en Claude.ai y en la app de Claude para iOS. También está disponible mediante Vertex AI de Google Cloud, Amazon Bedrock y la API de Anthropic.

6. BLOOM

BLOOM es otro potente modelo de lenguaje grande (LLM) de código abierto, con 176.000 millones de parámetros. Es un modelo de lenguaje multilingüe autorregresivo entrenado para continuar textos a partir de un mensaje de entrada sobre una amplia variedad de temas. Puede generar texto en 46 idiomas y 13 lenguajes de programación. Además, permite personalizar el modelo con tus propios datos para tareas específicas. Puedes desplegar el modelo fácilmente utilizando el ecosistema de Hugging Face, lo que lo convierte en una herramienta de IA muy versátil.

7. Cohere

Cohere es una herramienta de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) que ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje grandes (LLM). Proporciona modelos preentrenados que facilitan la adopción de tecnologías de lenguaje avanzadas. Su API es sencilla de configurar y utilizar. Permite realizar tareas como creación de contenido, resumir, traducir, crear chatbots y mucho más. Además, puedes personalizar esta herramienta LLM para mejorar su rendimiento y escalabilidad.

8. Falcon

Falcon es también una de las herramientas LLM de código abierto. Cuenta con modelos de alrededor de 180.000 millones de parámetros y puede superar a GPT-3.5 en numerosas tareas. Es útil para diversas tareas de PLN, como generar texto, traducir, resumir y mucho más. Está disponible en GitHub, desde donde los desarrolladores pueden desplegar el modelo.

9. Ernie

Ernie es una serie de modelos LLM desarrollados por Baidu que pueden ofrecer respuestas fluidas, precisas y lógicas. Destaca por su capacidad en creación literaria, cálculo matemático, comprensión del idioma chino, redacción empresarial y generación multimodal. Está especialmente indicado para el idioma chino. Es fácilmente accesible mediante su API.

10. Mistral 7B

Como indica su nombre, Mistral 7B es un modelo de lenguaje grande preentrenado con 7 000 millones de parámetros. A pesar de estar limitado a 7 000 millones de parámetros, supera a Llama 2 13B en la mayoría de las pruebas comparativas. Es fácil de implementar y se puede personalizar según las necesidades de la empresa. Ofrece una combinación ideal de eficiencia y alto rendimiento gracias a la atención por ventana deslizante (SWA, sliding window attention) y la atención por consulta agrupada (GQA, grouped-query attention) en su arquitectura. Puedes descargarlo y usarlo localmente, desplegarlo en la nube o emplearlo a través de HuggingFace.

11. MPT-30B

MPT (Mosaic Pretrained Transformer) 30B es un transformer de tipo decodificador. Está preentrenado desde cero con 1 000 millones de tokens de código y texto en inglés. Lo que lo diferencia de otros modelos de lenguaje grandes (LLM) es su ventana de contexto de 8 000 tokens, la inferencia y el entrenamiento eficientes mediante FlashAttention y el soporte para la extrapolación de la longitud de contexto gracias a ALiBi. Además, destaca por sus excelentes capacidades de programación.

Parte 3: Cómo personalizar los LLM para tu empresa

En el mercado competitivo actual, adaptar los modelos de lenguaje grandes (LLM) a las necesidades específicas de tu empresa es clave para impulsar la eficiencia y la innovación. GPTBots, una plataforma de agentes de IA sin código, te permite integrar y personalizar LLM de forma sencilla para automatizar flujos de trabajo. Además, mejora el rendimiento.

GPTBots es una potente plataforma empresarial de agentes de IA que te permite elegir entre una amplia variedad de herramientas LLM y personalizarlas para adaptarlas a los procesos de tu empresa. Gracias a GPTBots, puedes ampliar las capacidades de los LLM para automatizar flujos de trabajo complejos, mejorar la interacción con los clientes y optimizar la eficiencia operativa.

Ventajas de los LLM personalizados

Con GPTBots, tienes el control total sobre la integración de tus LLM. Entre las principales ventajas destacan:

Personalización por roles: Asignar funciones y responsabilidades específicas a distintos LLM para garantizar un rendimiento orientado en cada área de negocio.
Mejor comprensión del contexto: Ajustar los modelos LLM con datos específicos del sector para ofrecer respuestas más precisas y contextualizadas.
Comunicación sin riesgos: Personalizar los filtros de lenguaje para controlar contenidos sensibles y proteger la integridad de la marca.
Integración global sin barreras: Desplegar varios LLM en diferentes regiones sin restricciones, apoyando así una estrategia empresarial internacional.

Mejoras opcionales:

Entrenar automáticamente los modelos LLM con datos corporativos para ofrecer una experiencia personalizada.
Integrar fácilmente los LLM con los sistemas empresariales existentes, como CRM, ERP y plataformas de análisis.
Mejorar de manera continua los flujos operativos aprovechando la información generada por la IA de los LLM.
Adaptar y escalar los LLM a medida que evolucionen las necesidades de tu empresa para mantenerte por delante de la competencia.

En definitiva, al personalizar los LLM con GPTBots, garantizas que tus flujos de trabajo impulsados por IA se alineen perfectamente con los objetivos de tu empresa. Así, potencias la innovación y la eficiencia operativa.

Pasos para adaptar los LLM a tu empresa

Ahora que hemos visto las ventajas de contar con LLM personalizados, veamos los pasos para adaptar los LLM a tu empresa:

Paso 1. Crea tu cuenta en GPTBots y configura un nuevo agente de IA
Accede a la página web de GPTBots y regístrate. Desde la pantalla principal, haz clic en «Nuevo agente» y selecciona «Crear desde cero». Después, asigna un nombre al agente.

Paso 2. Elige el modelo LLM adecuado
En la ventana de configuración del agente tendrás que seleccionar el modelo de lenguaje grande (LLM) más apropiado. Según las necesidades de tu empresa y la legislación local, elige entre opciones como DeepSeek, OpenAI, Azure, Anthropic, Mistral, Ali, Zhipu o Azure Grok 3, entre otros. Así, podrás contar con un LLM para empresas adaptado a tus requisitos.

Paso 3. Define las instrucciones de identidad
En la sección de Instrucciones de identidad, proporciona indicaciones como descripciones de tareas, objetivos, requisitos de formato, información contextual, etc. Así, el agente de IA comprenderá mejor las necesidades de la persona usuaria.

Paso 4. Configura los parámetros del modelo
Ahora es el momento de ajustar los parámetros del modelo. Estos parámetros pueden influir en el formato, la diversidad, la aleatoriedad y los estándares de calidad del contenido generado por el LLM. Algunos de los parámetros que puedes modificar son:

Temperatura: Los valores bajos hacen que las respuestas del LLM sean más estables y precisas, mientras que los valores altos aumentan la aleatoriedad y la creatividad.
Longitud máxima de respuesta: Controla el número máximo de tokens en la respuesta del LLM (1 token ≈ 1 palabra [en inglés]).
Asignación de contexto: Ajusta la proporción de los distintos tipos de datos enviados al LLM como contexto para garantizar una respuesta óptima.

Por tanto, configura los parámetros del modelo según las necesidades de personalización de tu modelo de lenguaje.

Paso 5. Integra herramientas y complementos
GPTBots permite conectar tu modelo LLM con datos y servicios empresariales a través de APIs, sin necesidad de subir datos internos de la empresa. Así, puedes empaquetar tus servicios y datos como un complemento (plugin) de agente de IA y publicarlos en el mercado de complementos de agentes de IA. Esto te permite ofrecer servicios a otras personas usuarias y generar ingresos.

Además, puedes aprovechar la creciente cantidad y calidad de complementos abiertos (plugins) en el mercado oficial de herramientas de GPTBots para potenciar las capacidades de tu agente de IA. Para acceder a ellos, haz clic en el botón «Añadir herramientas» en la sección «Herramientas» y selecciona las más adecuadas.

Paso 6. Añade conocimiento interno
GPTBots también permite entrenar el agente con tu base de conocimientos interna. Por ejemplo, si creas un agente de IA para atención al cliente, puedes aportar datos corporativos en forma de enlaces web, manuales de usuario, preguntas frecuentes y mucho más.

Paso 7. Integra y lanza el agente de IA
Una vez que hayas personalizado el modelo LLM y creado un agente de IA adaptado a tu empresa, puedes aprovechar las múltiples opciones de integración de GPTBots. Así, podrás conectarlo con WhatsApp, Discord, Zapier y otras plataformas, o bien utilizar su API.

Conclusión: Adopta el futuro de la IA empresarial

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) han abierto nuevas puertas en el ámbito del procesamiento de lenguaje natural (PLN). Esto ha impulsado un crecimiento excepcional en el mercado de los modelos de lenguaje y la aparición constante de nuevos modelos LLM. Más arriba hemos analizado los 11 principales LLM que puedes considerar para tu empresa. Elige el que mejor se adapte a las necesidades de tu negocio.

Se recomienda crear modelos LLM personalizados utilizando el modelo de lenguaje de IA que prefieras. Eso es precisamente lo que puedes lograr con GPTBots. Su interfaz sin necesidad de programar y sus amplias opciones de personalización lo convierten en la mejor opción para adaptar los LLM a procesos empresariales concretos. Ahora es el momento de crear tu propia herramienta LLM personalizada con GPTBots y potenciar la innovación y la eficiencia.

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Cómo elegir el mejor modelo de lenguaje (LLM) para tu empresa en 2025

Parte 1: Qué son los LLM, el pilar de la IA empresarial