Resumir emails largos
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
Extracción de baja complejidad y volumen alto: coste por token casi nulo con 1M de contexto y cache.
Alternativa abierta: Gemma 4 12B
guía de modelos abiertos · julio 2026
80 casos de uso empresariales y el modelo open-weight que resuelve cada uno. Sin APIs cerradas: todo lo que hay aquí se puede descargar, auditar y ejecutar bajo tu control.
selector rápido
Elige el tipo de tarea y tu restricción principal. La recomendación se actualiza al momento; abajo tienes los 80 casos en detalle.
¿Qué tipo de tarea?
¿Cuál es tu restricción principal?
Qwen 3.6APACHE 2.0
El líder open source en escritura multilingüe, especialmente fuerte en español. Redacción natural, corrección de estilo y contenido de marca al máximo nivel abierto.
los 80 casos
Filtra por área o complejidad. Cada ficha da la recomendación principal, la alternativa y por qué. El punto verde marca los modelos servidos en Helmcode a tarifa plana.
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
Extracción de baja complejidad y volumen alto: coste por token casi nulo con 1M de contexto y cache.
Alternativa abierta: Gemma 4 12B
Modelo abierto recomendado
Qwen 3.6
disponible en Helmcode
El mejor abierto en naturalidad de tono y registro en español. Para emails firmados por personas, la escritura importa.
Alternativa abierta: GLM-5.2
Modelo abierto recomendado
Llama 4 Scout
10M de contexto: informes, expedientes o libros enteros sin chunking ni pérdida de coherencia.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash (hasta 1M)*
Modelo abierto recomendado
Whisper large-v3
disponible en Helmcode
Pipeline Whisper → V4 Flash: transcripción y acta 100% en infraestructura propia con calidad muy cercana al frontier.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash (resumen)
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
El contexto ya viene recuperado: extracción + redacción con citado preciso. Para docs confidenciales, self-host es la única opción válida.
Alternativa abierta: Qwen 3.6
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 12B
Clasificación con criterios claros en milisegundos. Cabe en una GPU modesta procesando cada email entrante.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
Extracción de entidades (qué, quién, cuándo) con JSON fiable. El volumen hace del coste el criterio decisivo.
Alternativa abierta: Gemma 4 12B
Modelo abierto recomendado
Qwen3.6-27B
Los seguimientos deben sonar humanos, no automáticos. La talla 27B mantiene la calidad en una sola GPU.
Alternativa abierta: Qwen 3.6 (talla mayor)
Modelo abierto recomendado
Qwen 3.6
disponible en Helmcode
Respeta la voz del autor sin reescribir: el diferencial en edición. Líder abierto en corrección de estilo multilingüe.
Alternativa abierta: GLM-5.2
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
Calidad casi de frontera al menor coste del mercado. Para adaptación cultural fina, sube a Qwen 3.6.
Alternativa abierta: Qwen 3.6 (ES/EN/FR/DE/PT)
Modelo abierto recomendado
qwen3-embedding + rerank
disponible en Helmcode
El 50% olvidado de todo RAG: embeddings + reranking de calidad deciden más que el modelo generador.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash (síntesis)
Modelo abierto recomendado
qwen3-embedding + rerank
disponible en Helmcode
Reordenar los top-k recuperados multiplica la precisión del RAG con un coste marginal mínimo.
Alternativa abierta: Gemma 4 12B como cross-encoder
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
Comprensión + reformulación en lenguaje de usuario. Ideal para manuales y políticas que no pueden salir a APIs externas.
Alternativa abierta: Qwen3.6-27B
Modelo abierto recomendado
GLM-5.2
Síntesis de datos + narrativa: el mejor razonamiento abierto siguiendo plantillas estructuradas complejas.
Alternativa abierta: Qwen 3.6
Modelo abierto recomendado
GLM-5.2
Una conclusión por slide, título = mensaje. Integrado con python-pptx o reveal.js: pipeline completo datos → deck.
Alternativa abierta: Qwen 3.6
Modelo abierto recomendado
Qwen 3.6
disponible en Helmcode
Lenguaje preciso y consistencia terminológica en documentos largos. Contenido interno que no debería salir de casa.
Alternativa abierta: GLM-5.2
Modelo abierto recomendado
Llama 4 Scout
Reuniones de 1-3h = 50-150K tokens. Scout las procesa enteras; pipeline Whisper → Scout, 100% self-hosted.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash*
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
RSS/scraping → resumen y clasificación en batch → dashboard. Coste por artículo prácticamente cero.
Alternativa abierta: Gemma 4 26B
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 12B
Una de las tareas más simples del listado: latencia de milisegundos on-premise en hardware modesto.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
Estado de tareas, alertas y resúmenes. Los hitos y responsables de proyectos de cliente no salen de la red interna.
Alternativa abierta: Qwen3.6-27B
Modelo abierto recomendado
GLM-5.2
El mejor razonamiento abierto para sintetizar fuentes ya recopiladas. Combínalo con scraping propio para la captura.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Pro
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Pro
El rey de la generación acotada: 80.6% SWE-bench Verified y 93.5% LiveCodeBench (#1 global). Para agentes de largo recorrido, mira GLM-5.2. K3 es hoy el techo abierto si tienes el cluster para servirlo, unas 64 GPUs.
Alternativa abierta: Kimi K3, o K2.7 Code con menos hardware
Modelo abierto recomendado
GLM-5.2
El líder abierto en coding agéntico verificado: 62.1% SWE-bench Pro y 81.0 en Terminal-Bench 2.1, muy por delante de DeepSeek en trabajo multi-paso sobre repos reales. K3 es hoy el techo abierto si tienes el cluster para servirlo, unas 64 GPUs.
Alternativa abierta: Kimi K3, o K2.7 Code con menos hardware
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Pro
Detecta bugs, deuda y problemas de seguridad con razonamiento sobre el diff completo. El código nunca sale de tu infra.
Alternativa abierta: GLM-5.2
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Pro
Cobertura de casos límite y mocks coherentes. Volumen alto: en self-hosting el coste por suite es marginal.
Alternativa abierta: Kimi K2.7 Code
Modelo abierto recomendado
GLM-5.2
Refactors multi-archivo de horas: el dominio donde GLM-5.2 saca más ventaja (FrontierSWE, DeepSWE) con 1M de contexto para el repo entero. K3 es hoy el techo abierto si tienes el cluster para servirlo, unas 64 GPUs.
Alternativa abierta: Kimi K3, o K2.7 Code con menos hardware
Modelo abierto recomendado
Qwen 3.6
disponible en Helmcode
Text-to-SQL sobre tu esquema con few-shot. El esquema de la base de datos es información sensible: mejor en casa.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash
Modelo abierto recomendado
Kimi K2.7 Code
Lee el código, escribe la doc. K2.7 mantiene coherencia entre módulos en codebases grandes.
Alternativa abierta: GLM-5.2
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
Resuelve el 80% de consultas L1 cargando toda la KB en contexto. Datos de empleados y sistemas: dentro de la red.
Alternativa abierta: Gemma 4 26B
Modelo abierto recomendado
GLM-5.2
Razonamiento multi-paso conectando eventos no relacionados, con metodología (5 Porqués, Ishikawa). Logs confidenciales: self-host.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Pro
Modelo abierto recomendado
MiniMax M3
Multimodal nativo + coding frontier: entiende la captura y genera el componente. K3 lo supera y también es multimodal, pero necesita un cluster; M3 da visión nativa con un despliegue razonable.
Alternativa abierta: Kimi K3, o K2.7 Code con menos hardware
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
Datasets de entrenamiento y prueba a coste marginal cero. La licencia MIT no restringe el uso de las salidas.
Alternativa abierta: Qwen 3.6
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 12B
Fine-tuneado con tus categorías de datos personales, corre en el borde del pipeline antes de que nada salga.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash
Modelo abierto recomendado
Whisper large-v3
disponible en Helmcode
El estándar abierto de transcripción multilingüe. Las llamadas de clientes nunca deberían pasar por una API opaca.
Alternativa abierta: n/d
Modelo abierto recomendado
Kokoro
disponible en Helmcode
Voz natural con latencia mínima. Pipeline completo de voicebot: Whisper → LLM → Kokoro, todo abierto.
Alternativa abierta: Whisper (entrada) + LLM
Modelo abierto recomendado
MiniMax M3
Procesa la imagen del documento directamente, sin OCR separado. Facturas y DNIs exigen pipeline 100% interno.
Alternativa abierta: Gemma 4 26B
Modelo abierto recomendado
MiniMax M3
QA visual, etiquetado de catálogo y verificación de assets con el multimodal abierto más capaz.
Alternativa abierta: Gemma 4 26B
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 26B
disponible en Helmcode
Texto e imagen en la misma llamada, fine-tuneable con los criterios de tu plataforma para más consistencia que el zero-shot.
Alternativa abierta: MiniMax M3
Modelo abierto recomendado
Qwen 3.6
disponible en Helmcode
La mejor escritura persuasiva abierta, con frameworks (SPIN, Challenger) y narrativa centrada en cliente.
Alternativa abierta: GLM-5.2
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 12B
Fine-tuneado con tu histórico de conversiones supera con mucho al zero-shot: la ventaja estructural del open source.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
Briefings desde la actividad del CRM. Importes y clientes en negociación: inteligencia comercial que no debe salir.
Alternativa abierta: Qwen3.6-27B
Modelo abierto recomendado
Qwen 3.6
disponible en Helmcode
Manejo de objeciones y personalización por perfil. El argumentario es estrategia confidencial: self-host.
Alternativa abierta: GLM-5.2
Modelo abierto recomendado
GLM-5.2
El razonamiento estratégico abierto más sólido que puedes desplegar de verdad. K3 puntúa más alto, pero 1,6 TB de pesos lo dejan fuera de alcance salvo que ya tengas un cluster.
Alternativa abierta: Kimi K3
Modelo abierto recomendado
Qwen 3.6
disponible en Helmcode
Creatividad, copywriting y adaptación al tono de marca. Para alto volumen, el ahorro frente a API cerrada es sustancial.
Alternativa abierta: GLM-5.2
Modelo abierto recomendado
Qwen3.6-27B
Decenas de variaciones por campaña a coste marginal cero, con calidad de escritura suficiente en la talla 27B.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
Generación estructurada en batch sobre todo el catálogo o el blog. Volumen alto, criterios claros: coste manda.
Alternativa abierta: Qwen3.6-27B
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
Miles de opiniones en batch con análisis por aspecto. Fine-tuning con el vocabulario de tu sector afina el resultado.
Alternativa abierta: Gemma 4 12B (fine-tune)
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 12B
Criterios propios de la plataforma fine-tuneados, con coste por mensaje prácticamente nulo.
Alternativa abierta: Gemma 4 26B (multimodal)
Modelo abierto recomendado
Gemma 4 12B
Multi-label en tiempo real, fine-tuneable con tu histórico de tickets para precisión específica del negocio.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
Chatbot de atención con datos de cliente bajo RGPD: el self-hosting no es opcional en sectores regulados.
Alternativa abierta: Qwen3.6-27B
Modelo abierto recomendado
Qwen 3.6
disponible en Helmcode
Empatía + firmeza + solución concreta. Las reclamaciones contienen datos personales: procesamiento en casa.
Alternativa abierta: GLM-5.2
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
Clasificación temática y sentimiento sobre miles de respuestas abiertas, cumpliendo RGPD por arquitectura.
Alternativa abierta: Gemma 4 12B
Modelo abierto recomendado
Qwen3.6-27B
Cierre automático de cada ticket con resumen para el CRM. Alto volumen, redacción correcta, una GPU.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash
Modelo abierto recomendado
Qwen 3.6
disponible en Helmcode
Distinguir evidencias de declaraciones genéricas, sin sesgos. Datos de candidatos = RGPD: despliegue local.
Alternativa abierta: GLM-5.2
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
Toda la documentación de onboarding cabe en 1M de contexto, sin RAG y sin que las políticas internas salgan fuera.
Alternativa abierta: Gemma 4 26B
Modelo abierto recomendado
Qwen 3.6
disponible en Helmcode
Feedback constructivo con matices. Estos datos pueden acabar en procedimientos laborales: self-host + cifrado.
Alternativa abierta: GLM-5.2
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
Los datos de RRHH son los más sensibles de la empresa: las conversaciones no salen de la infraestructura corporativa.
Alternativa abierta: Qwen3.6-27B
Modelo abierto recomendado
Qwen3.6-27B
Redacción persuasiva con estructura definida, en español nativo, incluso para perfiles confidenciales.
Alternativa abierta: Qwen 3.6
Modelo abierto recomendado
Qwen 3.6
disponible en Helmcode
Diseño instruccional con adaptación al nivel del alumno. En e-learning de volumen, el coste por módulo tiende a cero.
Alternativa abierta: GLM-5.2
Modelo abierto recomendado
Qwen3.6-27B
Buen tono y estructura en hardware básico. Las comunicaciones internas, fuera de APIs de terceros.
Alternativa abierta: Gemma 4 26B
Modelo abierto recomendado
MiniMax M3
Procesa la imagen de la factura directamente y devuelve JSON estructurado. Pipeline financiero 100% interno.
Alternativa abierta: Gemma 4 26B
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Pro
90.1% GPQA y el mejor razonamiento matemático abierto. Para cotizadas o M&A, self-host es prácticamente obligatorio.
Alternativa abierta: GLM-5.2
Modelo abierto recomendado
GLM-5.2
Patrones complejos sobre el historial completo de transacciones (1M ctx). En banca, los datos no salen: única opción viable.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Pro
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
Mucho volumen de comparaciones cortas: apuntes del extracto contra los del libro mayor, marcando los casi-cuadres para que los vea una persona. Aquí decide el coste por token.
Alternativa abierta: Gemma 4 26B
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Pro
Lee las cuentas y redacta el razonamiento detrás de un límite, ratio a ratio. Eso es un juicio de solvencia sobre una empresa con nombre: se queda en casa.
Alternativa abierta: GLM-5.2
Modelo abierto recomendado
Qwen 3.6
disponible en Helmcode
El mismo mensaje tiene que escalar del recordatorio al requerimiento formal sin perder al cliente. Pesa más el registro que el razonamiento y ahí Qwen lidera en español.
Alternativa abierta: Gemma 4 26B
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
No es extracción, es criterio: esta cena pasa del límite, este taxi no lleva asistentes. La política va en el prompt y cambia sin reentrenar nada.
Alternativa abierta: Gemma 4 12B
Modelo abierto recomendado
GLM-5.2
El máximo nivel abierto de comprensión de matices, con licencia MIT y model card publicados: auditable de punta a punta.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Pro
Modelo abierto recomendado
GLM-5.2
Con las sanciones del AI Act aplicándose desde el 2-ago, un stack abierto y trazable en infraestructura UE cumple por arquitectura, no por política.
Alternativa abierta: Qwen 3.6
Modelo abierto recomendado
Qwen 3.6
disponible en Helmcode
Etiquetado y triaje de expedientes por materia, jurisdicción y urgencia sin que un solo folio salga del despacho.
Alternativa abierta: Gemma 4 26B
Modelo abierto recomendado
Llama 4 Scout
Miles de documentos que solo significan algo leídos juntos: 10M de contexto se traga el data room de una pasada en vez de trocearlo y perder las referencias cruzadas.
Alternativa abierta: GLM-5.2*
Modelo abierto recomendado
GLM-5.2
Razonamiento que tiene que sostener una cadena de citas sin inventarse ninguna. Anclado con RAG a tu base de sentencias, nunca a la memoria del modelo.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Pro
Modelo abierto recomendado
Qwen 3.6
disponible en Helmcode
Generar en vez de analizar: montar un primer borrador con cláusulas que legal ya ha aprobado, para que el equipo edite y no parta de cero.
Alternativa abierta: GLM-5.2
Modelo abierto recomendado
GLM-5.2
Vigilar qué ha cambiado en una norma y a qué políticas internas afecta. Es otro trabajo que comprobar el compliance: este corre antes de que nadie incumpla.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
Comparativa de condiciones y alertas de vencimiento. Precios pactados = información comercial confidencial.
Alternativa abierta: Llama 4 Scout (todos los contratos)*
Modelo abierto recomendado
GLM-5.2
Razonamiento estructurado sobre fuentes ya recopiladas. Para captura web, combina con scraping propio.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash
Modelo abierto recomendado
Qwen 3.6
disponible en Helmcode
Cientos de requisitos contestados uno a uno, cada uno trazable a un documento que ya tienes. La oferta es confidencial hasta que se abre el sobre.
Alternativa abierta: GLM-5.2
Modelo abierto recomendado
GLM-5.2
Las mismas doscientas preguntas llegan de cada cliente con la redacción cambiada. Se contestan desde tu base de evidencias y una persona firma.
Alternativa abierta: DeepSeek V4 Flash
Modelo abierto recomendado
DeepSeek V4 Flash
disponible en Helmcode
Miles de eventos cortos al día, cada uno con su destino: retraso, daño, dirección errónea o nada. El volumen elige el modelo.
Alternativa abierta: Gemma 4 26B
Modelo abierto recomendado
MiniMax M3
Lee la foto de la línea y redacta el informe de defecto contra tus propios criterios. Las imágenes de producción rara vez tienen permiso para salir de la planta.
Alternativa abierta: Gemma 4 26B
*La licencia de Llama no es una licencia libre (restricciones de uso y condiciones específicas para la UE): revísala antes de construir sobre él.
En producción el 99,5% de nuestros tokens pasa por modelos abiertos, y no en las tareas fáciles: clasificar, extraer, resumir, redactar, responder y razonar sobre documentos que nadie más ha leído. Lo que queda es un puñado de problemas de frontera de verdad, y a esos se los enruta al modelo grande en vez de pagar precio de frontera por el otro 99,5%.
en profundidad
Los 80 casos de arriba se agrupan en doce casos de uso canónicos. Cada uno tiene su página con arquitectura, FAQ y despliegue en detalle.
empezar
Coge un caso de la lista, apunta el mismo código a nuestro endpoint y lee las dos salidas una al lado de la otra. La API es la que ya llamas, así que la prueba te cuesta una tarde. Si no aguanta la comparación no has movido nada, y si aguanta ya sabes por dónde sigue el resto de la lista.
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