Modelos de IA 2022-2026: DeepSeek, Qwen y más

Evolución de los modelos de inteligencia artificial, 2022-2026

En cinco años, la inteligencia artificial pasó de popularizar los chatbots a ofrecer modelos que trabajan con texto, imágenes, audio, documentos extensos y herramientas. El recorrido no fue una línea recta: cada avance amplió las capacidades y también hizo más visibles los retos de precisión, privacidad y control. Aquí repasamos hitos comerciales y de modelos de pesos abiertos hasta noviembre de 2026, y distinguimos esos hechos de las tendencias que podrían marcar 2027.

2022: la conversación se vuelve accesible

El lanzamiento de ChatGPT, basado en GPT-3.5, acercó los chatbots conversacionales a millones de personas. Ese mismo año se publicó Stable Diffusion 2, el 24 de noviembre, con generación de imágenes de texto a imagen y nuevas funciones de edición. También se difundieron modelos con pesos disponibles para descarga y ejecución propia. Esa opción permite mayor control sobre el entorno donde se procesan los datos, según la infraestructura y configuración elegidas; no garantiza por sí sola privacidad ni seguridad.

2023: modelos más capaces y multimodales

OpenAI anunció GPT-4 en marzo, con entrada de imágenes en vista previa de investigación y mejoras en razonamiento y desempeño. Google presentó Gemini 1.0 en diciembre como una familia diseñada desde el inicio para trabajar con texto, imágenes, audio, video y código. En modelos de pesos abiertos, Meta publicó Llama 2 en julio bajo su licencia comunitaria, habilitando usos de investigación y comerciales sujetos a sus condiciones.

2024: contexto largo y nuevas modalidades

Gemini 1.5, anunciado en febrero, amplió el contexto hasta un millón de tokens en una vista previa, lo que permitió experimentar con documentos extensos, código y video. Anthropic presentó Claude 3 en marzo, con capacidades de visión en su familia de modelos. Meta publicó Llama 3 y Mistral lanzó nuevas familias abiertas. El contexto largo facilita trabajar con más material de una vez, aunque no equivale a memoria persistente ni garantiza que el modelo recuerde correctamente información entre sesiones.

2025: herramientas y flujos con agentes

Los modelos y las plataformas avanzaron en el uso de herramientas: búsqueda, ejecución de código y acciones encadenadas bajo instrucciones. Esto permitió construir agentes que realizan tareas de varios pasos con supervisión humana. La confiabilidad siguió dependiendo del modelo, las herramientas conectadas, los permisos concedidos y la verificación de resultados; automatizar más pasos no elimina esos controles.

2026: DeepSeek, Qwen y el avance de los pesos abiertos

En abril, DeepSeek presentó V4 como una vista previa abierta con contexto de hasta un millón de tokens. En septiembre anunció DeepSeek V4.1 Flash, una variante enfocada en rapidez y eficiencia. Alibaba amplió la familia Qwen: Qwen3.8-Max se anunció en agosto y ese mes también se publicaron pesos de Qwen3.8, incluida una versión de gran escala. Son ejemplos de cómo los modelos de pesos abiertos incorporaron contexto largo, capacidades multimodales y trabajo con herramientas.

Los datos de OpenRouter muestran una señal de adopción, con un alcance específico: en sus rankings de uso con datos hasta el 11 de noviembre de 2026, DeepSeek V4.1 Flash figuró entre los modelos con más tokens procesados, y DeepSeek y Qwen representaron respectivamente el 31,8 % y el 5,7 % de las solicitudes de texto por proveedor en la semana que comenzó el 2 de noviembre. Estas cifras describen el tráfico de OpenRouter; no son una medición de uso mundial ni una comparación de calidad.

La elección entre una API comercial y pesos descargables depende del caso. Importan el desempeño en la tarea concreta, el costo, la licencia, la infraestructura disponible y dónde se procesan los datos. “Abierto” tampoco significa automáticamente que el modelo, los datos o el servicio estén libres de restricciones.

2027: tendencias por observar

De cara a 2027, vale la pena observar tres líneas: contextos más extensos y mejores formas de recuperar información; agentes que coordinan modelos y herramientas con límites claros; y decisiones entre servicios comerciales y modelos de pesos abiertos según costo, privacidad, licencia y control. Son tendencias posibles, no compromisos ni resultados garantizados. La pregunta útil seguirá siendo qué combinación resuelve cada tarea con suficiente calidad y supervisión.

¿Por qué importa para tu proyecto?

Elegir un modelo depende del trabajo y de sus restricciones. Para un chatbot puede bastar una API; para documentos sensibles o necesidades de control sobre la infraestructura, puede evaluarse un modelo de pesos abiertos. En ambos casos conviene probar con datos y tareas representativas, verificar las respuestas y definir qué acciones requieren aprobación humana.