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Modelos de IA de 2024: 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.

2024 59 lanzamientos · 37 con pesos abiertos

Modelos de 2024 que lideran cada tarea hoy

Diciembre

  1. B DeepSeek V3 HFDeepSeekChinaPesos abiertosLLM164K685B / 37B
  2. B gemini-2.0-flash-001GoogleEstados UnidosCerradoVisión (VLM)990K
  3. C Llama 3.3 70B Instruct HFMetaEstados UnidosPesos abiertosLLM24K70.6B
  4. B OpenAI o1OpenAIEstados UnidosCerradoVisión (VLM)200K
  5. C veo-2GoogleEstados UnidosCerradoVídeo
  6. EXAONE 3.5 7.8B Instruct AWQ HFLG AI ResearchCorea del SurPesos abiertosLLM7.8B

Noviembre

  1. B Qwen2.5 Coder 32B Instruct HFAlibabaChinaPesos abiertosLLM33K32.8B
  2. Qwen2.5 Coder 14B Instruct HFAlibabaChinaPesos abiertosLLM14.8B
  3. C Mistral LargeMistral AIFranciaPesos abiertosLLM131K

Octubre

  1. C Aya Expanse 32BCohereCanadáPesos abiertosLLM128K
  2. B claude-3-5-haiku-20241022AnthropicEstados UnidosCerradoVisión (VLM)200K
  3. B claude-3-5-sonnet-20241022AnthropicEstados UnidosCerradoVisión (VLM)200K

Septiembre

  1. D Llama 3.2 1B Instruct HFMetaEstados UnidosPesos abiertosLLM60K1.2B
  2. C Llama 3.2 3B Instruct HFMetaEstados UnidosPesos abiertosLLM80K3.2B
  3. Llama 3.2 1B HFMetaEstados UnidosPesos abiertosLLM1.2B
  4. Llama 3.2 3B HFMetaEstados UnidosPesos abiertosLLM3.2B
  5. Qwen2.5 Coder 1.5B HFAlibabaChinaPesos abiertosLLM1.5B
  6. Qwen2.5 1.5B Instruct HFAlibabaChinaPesos abiertosLLM1.5B
  7. Qwen2.5 32B Instruct HFAlibabaChinaPesos abiertosLLM32.8B
  8. Qwen2.5 3B Instruct HFAlibabaChinaPesos abiertosLLM3.1B
  9. Qwen2.5 Coder 7B Instruct HFAlibabaChinaPesos abiertosLLM7.6B
  10. Qwen2.5 14B Instruct HFAlibabaChinaPesos abiertosLLM14.8B
  11. Qwen2.5 7B HFAlibabaChinaPesos abiertosLLM7.6B
  12. B o1-miniOpenAIEstados UnidosCerradoLLM128K
  13. B Qwen2.5 72B Instruct HFAlibabaChinaPesos abiertosLLM131K72.7B
  14. Qwen2.5 7B Instruct HFAlibabaChinaPesos abiertosLLM131K7.6B
  15. Qwen2.5 VL 72B Instruct HFAlibabaChinaPesos abiertosVisión (VLM)131K73.4B

Agosto

  1. C Command R (08-2024)CohereCanadáPesos abiertosLLM128K
  2. C Command R+ (08-2024)CohereCanadáPesos abiertosLLM128K
  3. Hermes 3 70B Instruct HFNous ResearchEstados UnidosPesos abiertosLLM66K70.6B
  4. Hermes 3 405B Instruct HFNous ResearchEstados UnidosCerradoLLM131K
  5. B grok-2-2024-08-13xAIEstados UnidosCerradoLLM131K
  6. B grok-2-mini-2024-08-13xAIEstados UnidosCerradoLLM
  7. B GPT-4o (2024-08-06)OpenAIEstados UnidosCerradoVisión (VLM)128K
  8. D flux-1-dev-fp8Black Forest LabsAlemaniaCerradoImagen

Julio

  1. C Llama 3.1 70B Instruct HFMetaEstados UnidosPesos abiertosLLM131K70.6B
  2. C Llama 3.1 8B Instruct HFMetaEstados UnidosPesos abiertosLLM32K8B
  3. B GPT-4o-mini (2024-07-18)OpenAIEstados UnidosCerradoVisión (VLM)128K
  4. Llama 3.1 8B Instruct HFMetaEstados UnidosPesos abiertosLLM8B
  5. C gemma-2-2b-it HFGoogleEstados UnidosPesos abiertosLLM128K2.6B
  6. Llama 3.1 8B HFMetaEstados UnidosPesos abiertosLLM8B
  7. C Gemma 2 27B HFGoogleEstados UnidosCerradoLLM8K
  8. C Mistral Large 2407Mistral AIFranciaCerradoLLM131K
  9. Mistral Nemo HFMistral AIFranciaPesos abiertosLLM128K12.2B

Junio

  1. C gemma-2-9b-it HFGoogleEstados UnidosCerradoLLM8K
  2. Llama 3 Groq 8B Tool Use HFGroqEstados UnidosPesos abiertosLLM8B
  3. DeepSeek Coder V2 Lite Instruct HFDeepSeekChinaPesos abiertosLLM15.7B / 2.7B

Mayo

  1. B GPT-4o (2024-05-13)OpenAIEstados UnidosCerradoVisión (VLM)128K

Abril

  1. C llama-3-8b-instructMetaEstados UnidosPesos abiertosLLM8K
  2. C llama-3-70b-instructMetaEstados UnidosPesos abiertosLLM8K
  3. Meta Llama 3 8B HFMetaEstados UnidosPesos abiertosLLM8B
  4. Meta Llama 3 8B Instruct HFMetaEstados UnidosPesos abiertosLLM8B
  5. Mixtral 8x22B Instruct HFMistral AIFranciaCerradoLLM66K
  6. OpenELM 1 1B Instruct HFAppleEstados UnidosPesos abiertosLLM1.1B
  7. B Qwen MaxAlibabaChinaCerradoLLM33K

Marzo

  1. C claude-3-haiku-20240307AnthropicEstados UnidosCerradoVisión (VLM)200K

Febrero

  1. C claude-3-opus-20240229AnthropicEstados UnidosCerradoLLM200K
  2. C claude-3-sonnet-20240229AnthropicEstados UnidosCerradoLLM200K

Enero

  1. B Qwen PlusAlibabaChinaCerradoLLM1M

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.