LLM de código abierto: Equilibrio entre costo, privacidad y rendimiento para empresas
Este artículo evalúa varios modelos de lenguaje grandes (LLM) de código abierto para aplicaciones empresariales, centrándose en el costo, la privacidad y el rendimiento. Utilizando el benchmark BASIC, se evaluaron los modelos en precisión, velocidad, rentabilidad, integridad y delimitación. Llama 3.2 ofreció un buen equilibrio entre precisión y costo; Qwen 2.5 destacó en rentabilidad; y Gemma 2 fue el más rápido, aunque ligeramente menos preciso. Si bien los LLM de código abierto aún se quedan atrás de los modelos propietarios como GPT-4o en rendimiento, ofrecen ventajas significativas en privacidad de datos y control de costos, y se están volviendo cada vez más viables para tareas empresariales críticas a medida que continúan mejorando.
Leer más