Diferencias entre LLMs: virtudes, defectos y usos reales en 2025
3/07/2025
Los LLMs más populares en 2025: virtudes, defectos y casos de uso
En el mundo de la inteligencia artificial, los modelos de lenguaje (LLMs) se han convertido en la piedra angular de la nueva economía digital. Hace apenas tres años, hablar con una máquina parecía ciencia ficción (como Theodore y Samantha en la película HER). Hoy, para muchos profesionales, estudiantes y emprendedores, es tan cotidiano como revisar el correo electrónico.
Sin embargo, el boom de los LLMs (y la fuerte competencia de este mercado) ha traído consigo una duda recurrente: ¿cuál modelo es mejor? La respuesta, como casi siempre en tecnología, es: depende. No se trata de una competencia lineal, sino de elegir el copiloto adecuado según la ruta que quieras recorrer.
En este artículo exploraremos los cuatro grandes jugadores de 2025 —GPT, Claude, Gemini y LLaMA— junto con algunas opciones emergentes. Veremos sus virtudes, defectos y usos más comunes, siempre con un enfoque claro para entusiastas de la IA en Latinoamérica.
GPT (OpenAI): el copiloto versátil
Para la mayoría de las personas, GPT y ChatGPT son lo mismo, y no es un error pensarlo así. GPT es el modelo de lenguaje creado por OpenAI, mientras que ChatGPT es la aplicación que lo puso en manos del público, convirtiéndose en el “primer amigo digital” de millones de personas. Su interfaz es conversacional, como un chat donde das instrucciones (prompts) y recibes respuestas.
Virtudes: destaca por su versatilidad. Puede redactar ensayos, escribir código, generar imágenes (con DALL·E) y mantener conversaciones naturales. Además, su ecosistema de MyGPTs permite personalizar asistentes con memoria y contexto.
Defectos: la versión gratuita es limitada: funciona con un modelo menos avanzado, puede estar saturada en horas pico y no incluye funciones como generación de imágenes o memoria extendida. El acceso completo requiere suscripción en dólares. Hoy, ChatGPT Plus cuesta 20 USD al mes (≈ 77.000 COP) y el plan Pro 200 USD al mes (≈ 777.000 COP), lo que supone una barrera para muchos usuarios en Latinoamérica. Además, arrastra un cierto sesgo anglocéntrico en ejemplos y referencias.
Claude (Anthropic): el académico paciente
Claude, desarrollado por Anthropic, es el “hermano estudioso” de los LLMs. Su diseño pone énfasis en seguridad, ética y confiabilidad. También funciona en una interfaz conversacional, aunque con menor disponibilidad en nuestra región.
Virtudes: maneja contextos muy extensos, lo que le permite procesar y resumir documentos largos sin perder coherencia. Su entrenamiento enfatiza la seguridad, reduciendo respuestas dañinas o sesgadas.
Defectos: ofrece una versión gratuita muy limitada en mercados selectos y con acceso restringido. Para un uso real y continuo suele estar disponible bajo planes pagos. El plan básico ronda los 20 USD al mes (≈ 77.000 COP), en línea con la oferta de ChatGPT Plus. Su presencia en español también es menor.
Casos de uso: excelente para análisis de documentos jurídicos, educación (resúmenes, tutorías) y investigación académica.
Gemini (Google DeepMind): el asistente de la oficina
Gemini, impulsado por Google DeepMind, es el heredero del fallido Bard, pero con un enfoque mucho más sólido. Su mayor fortaleza es la integración con el universo Google. Se accede también desde una interfaz conversacional, con funciones integradas en Google Workspace.
Virtudes: se conecta de forma nativa con Docs, Sheets, Gmail y YouTube, convirtiéndose en un verdadero copiloto de productividad. Además, se beneficia de la infraestructura de búsqueda más poderosa del mundo.
Defectos: la versión gratuita es bastante limitada y no siempre está disponible en todos los países. Su acceso completo se orienta a planes pagos dentro de Google One o Workspace. El precio ronda también los 20 USD al mes (≈ 77.000 COP), aunque puede variar según la región y el paquete contratado. Además, genera dudas sobre la privacidad de datos, al estar ligado al negocio publicitario de Google.
Casos de uso: especialmente útil para profesionales que ya dependen del ecosistema Google. Ayuda a automatizar tareas en hojas de cálculo, redactar documentos colaborativos y realizar búsquedas avanzadas.
LLaMA (Meta): el rebelde de código abierto
LLaMA, desarrollado por Meta —la empresa matriz de Facebook, Instagram y WhatsApp—, representa la apuesta más ambiciosa por los modelos abiertos. Su uso no se da en una única aplicación comercial, sino en proyectos, laboratorios y startups que lo implementan en sus propias plataformas.
Virtudes: su principal atractivo es ser open source. Esto permite que startups, universidades y gobiernos adapten el modelo a sus necesidades sin depender de un proveedor externo.
Defectos: requiere conocimientos técnicos e infraestructura para aprovecharlo plenamente. No es tan accesible para un usuario principiante como ChatGPT o Gemini, y aunque su descarga es gratuita, los costos aparecen en la infraestructura de cómputo necesaria para ejecutarlo. Es decir: no pagas una suscripción, pero sí debes invertir en servidores o servicios en la nube, cuyos precios pueden superar fácilmente los 50-100 USD al mes (≈ 194.000 – 388.000 COP) dependiendo de la escala.
Casos de uso: perfecto para investigación, empresas que buscan IA privada y customizada, y desarrolladores que quieren construir productos sobre un LLM sin pagar licencias.
Otros jugadores emergentes
Aunque los cuatro gigantes concentran la atención, hay proyectos que merecen mención:
Mistral (Europa): modelos compactos y rápidos, con un enfoque en eficiencia.
Cohere (Canadá): especializado en procesamiento de texto para empresas.
xAI (Elon Musk): con Grok, busca integrarse de forma natural en la red social X (antes Twitter).
Estos actores agregan diversidad y presionan a los líderes a seguir innovando.
Fortalezas y debilidades en resumen
Qué elegir según lo que buscas:
Si necesitas versatilidad y facilidad de uso, elige GPT.
Si tu prioridad es analizar textos largos o mantener interacciones seguras, apuesta por Claude.
Si trabajas dentro del ecosistema Google, Gemini será tu copiloto ideal.
Si eres desarrollador, investigador o startup con capacidad técnica, LLaMA es el camino más flexible.
El contexto latinoamericano
En América Latina, la adopción de LLMs tiene un sabor particular:
Brecha idiomática: aunque los modelos ya funcionan bien en español, la mayoría de tutoriales y recursos avanzados siguen en inglés.
Acceso económico: no todos tienen tarjetas internacionales para pagar suscripciones en dólares. Esto hace que la comunidad de código abierto (como LLaMA) tenga un atractivo especial.
Oportunidad cultural: las aplicaciones locales son la clave. Desde asistentes legales en derecho laboral colombiano hasta chatbots de atención ciudadana en municipios rurales, los LLMs pueden resolver problemas con identidad propia.
El reto no es solo importar tecnología, sino crear aplicaciones con ADN latinoamericano.
Conclusión: no hay un mejor LLM, sino el adecuado para ti
En 2025, los modelos de lenguaje ya no son una curiosidad, sino copilotos cognitivos que acompañan a millones de personas. Pero no existe “el mejor” universal: cada modelo brilla en un terreno distinto.
La clave es preguntarse: ¿para qué lo necesito yo? Si buscas creatividad, productividad o aprendizaje, GPT y Gemini pueden ser aliados inmediatos. Si lo tuyo es el análisis profundo, Claude es un compañero confiable. Y si quieres construir algo propio desde cero, LLaMA abre un camino de independencia tecnológica.
Ahora bien, el dinero también importa. Para quienes no desean pagar una suscripción, la opción más robusta es ChatGPT en su versión gratuita, que aunque limitada, ofrece suficiente potencia para aprender y experimentar con IA conversacional. Claude y Gemini suelen requerir pagos, y LLaMA exige infraestructura técnica que también tiene costo. En términos de accesibilidad económica, ChatGPT Free sigue siendo el punto de entrada más amigable para entusiastas y principiantes.
El futuro, probablemente, será híbrido: aprenderemos a combinar varios copilotos según la misión del día y según lo que nuestro bolsillo permita. Y en esa diversidad —técnica y económica— está la verdadera riqueza de la inteligencia artificial.
