Modelos de IA de 2023: quién lanzó qué
Todos los lanzamientos de modelos destacados mes a mes: proveedor y su país, pesos abiertos o cerrados, tipo, ventana de contexto, tamaño de los modelos abiertos y en qué tareas lideran hoy los modelos de cada año.
2023 9 lanzamientos · 5 con pesos abiertos
- Texto C GPT-4 TurboOpenAI
- Programación C GPT-4 TurboOpenAI
- Imagen D dall-e-3OpenAI
Diciembre
- Mistral 7B Instruct v0.2 HFMistral AIFranciaPesos abiertosLLM7.2B
- C mixtral-8x7b-instruct-v0.1Mistral AIFranciaPesos abiertosLLM32K
Noviembre
- Qwen 72B HFAlibabaChinaPesos abiertosLLM72.3B
- D dall-e-3OpenAIEstados UnidosCerradoImagen
- C GPT 4OpenAIEstados UnidosCerradoLLM8K
- C GPT-4 TurboOpenAIEstados UnidosCerradoVisión (VLM)128K
Julio
- Llama 2 7b hf HFMetaEstados UnidosPesos abiertosLLM6.7B
Marzo
- C GPT-3.5 TurboOpenAIEstados UnidosCerradoLLM16K
Febrero
- pythia-6.9b HFEleutherAIEstados UnidosPesos abiertosLLM7B
Las fechas de lanzamiento proceden de los catálogos de modelos (models.dev, LiteLLM, Hugging Face); los modelos de los que solo se conoce el año de lanzamiento no se muestran. Los líderes de un año son sus modelos mejor situados hoy en nuestras clasificaciones.
Actualizado · Fuentes: models.dev (MIT), LiteLLM (MIT), LMArena (CC BY 4.0), Hugging Face
Arena (LMArena) scores: Arena Leaderboard Dataset by LMArena, CC BY 4.0. Modified by fedi.software (filtered, re-ranked, aggregated). Not endorsed by LMArena.
Un calendario de lanzamientos
La infografía «Modelos de IA por año: quién lanzó qué» coloca los lanzamientos de modelos sobre una línea de tiempo: arriba el año en curso y, dentro de cada año, el desglose por meses. Cada fila es un modelo con su desarrollador, el país donde la empresa tiene su sede, si los pesos son abiertos o cerrados, el tipo y la ventana de contexto. En los modelos abiertos se añade el número de parámetros; en un modelo de mezcla de expertos (MoE), la segunda cifra indica la parte activa, la que trabaja de verdad en cada token.
Solo entran modelos de laboratorios de IA: los que tienen nota en nuestros rankings o pesos publicados en Hugging Face. Revendedores, enrutadores y ajustes hechos por la comunidad se quedan fuera, para que la lista refleje quién creó realmente cada modelo.
Cómo leer las etiquetas
- «Pesos abiertos» (open weights): los archivos del modelo se pueden descargar y ejecutar en tu propio equipo. Cuánta memoria hace falta lo calcula qué modelo abierto cabe en tu hardware.
- «Cerrado»: el modelo solo se usa a través de la app o la API del desarrollador.
- «LLM» es un modelo de texto y «Visión (VLM)» entiende también imágenes. «Razonamiento» marca los modelos que desmenuzan el problema paso a paso antes de responder: más lentos y caros por respuesta, pero más sólidos en matemáticas, código y planificación. Los generadores de imagen, vídeo y audio llevan sus propias etiquetas.
Los desarrolladores de modelos cerrados no publican cuántos parámetros tienen, así que esa casilla queda vacía en lugar de rellenarse con una suposición.
La franja de cada año
Encima de cada año hay una franja con los modelos de esa cosecha que hoy encabezan las tablas de texto, programación, desarrollo web, agentes, imagen y vídeo. Es una mirada desde el presente, no una reconstrucción de los rankings de entonces: un modelo de primavera pudo quedar superado en otoño, y la franja enseña cómo aguanta su generación ahora en los rankings.
Filtros, ediciones y límites
Puedes acotar la vista por desarrollador, país, pesos abiertos y tipo, o buscar un modelo por su nombre. Cada año tiene además su propia página, una edición anual a la que se puede enlazar. Las fechas de lanzamiento proceden de los catálogos models.dev y LiteLLM; los parámetros y las licencias, de Hugging Face; las notas de los modelos destacados, de LMArena, y el país de cada desarrollador lo asigna fedi.software. Una fecha marca el día en que el modelo apareció en los catálogos, que puede diferir unos días del anuncio. Los modelos de los que las fuentes solo dan el año no se muestran, y el país es el de la sede de la empresa, no el de sus centros de datos ni el de sus usuarios.