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Uso comercial Any Yes No
Disponible en la UE Any Yes No
Release Parámetros Parámetros activos Ventana de contexto Licencia Uso comercial Disponible en la UE
1 DeepSeek-V4-Pro de DeepSeek 1,600 B 49 B 1,000,000 tokens MIT  Yes  Yes
2 MiMo-V2.6-Pro de Xiaomi 1,020 B 42 B 1,000,000 tokens MIT  Yes  Yes
3 MiMo-V2.5-Pro de Xiaomi 1,020 B 42 B 1,000,000 tokens MIT  Yes  Yes
4 Hy4 preview de Tencent 770 B 49 B 1,000,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
5 GLM-5.1 de Zhipu 753.9 B — 200,000 tokens MIT  Yes  Yes
6 GLM-5.2 de Zhipu 753.3 B — 1,000,000 tokens MIT  Yes  Yes
7 GLM-5 de Zhipu 744 B 40 B 200,000 tokens MIT  Yes  Yes
8 DeepSeek-V3.2-Speciale de DeepSeek 685.4 B — 163,840 tokens MIT  Yes  Yes
9 DeepSeek-V3.2 de DeepSeek 685.4 B — 163,840 tokens MIT  Yes  Yes
10 DeepSeek-V3.2-Exp de DeepSeek 685.4 B — 163,840 tokens MIT  Yes  Yes
11 DeepSeek-V3.1-Terminus de DeepSeek 684.5 B — 163,840 tokens MIT  Yes  Yes
12 DeepSeek-R1-0528 de DeepSeek 684.5 B — 163,840 tokens MIT  Yes  Yes
13 DeepSeek-V3-0324 de DeepSeek 684.5 B — 163,840 tokens MIT  Yes  Yes
14 Mistral Large 3 de Mistral 675 B 41 B 256,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
15 DeepSeek-V3.1 de DeepSeek 671 B 37 B 128,000 tokens MIT  Yes  Yes
16 DeepSeek-R1 de DeepSeek 671 B 37 B 163,840 tokens MIT  Yes  Yes
17 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 de DeepSeek 552 B 16 B 1,048,576 tokens MIT  Yes  Yes
18 DeepSeek-V4.1-Flash de DeepSeek 552 B 16 B 1,048,576 tokens MIT  Yes  Yes
19 Qwen3-Coder-480B-A35B de Alibaba 480 B 35 B 256,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
20 MiniMax-M1 de MiniMax 456 B 45.9 B 1,000,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
21 Qwen3.5-397B-A17B de Alibaba 397 B 17 B 262,144 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
22 GLM-4.7 de Zhipu 358.3 B — 200,000 tokens MIT  Yes  Yes
23 GLM-4.6 de Zhipu 356.8 B — 202,752 tokens MIT  Yes  Yes
24 GLM-4.5 de Zhipu 355 B 32 B 128,000 tokens MIT  Yes  Yes
25 GLM-5.3-Flash de Zhipu 320 B 18 B 1,000,000 tokens MIT  Yes  Yes
26 Grok-1 de xAI 314 B — — Apache 2.0  Yes  Yes
27 MiMo-V2.5 de Xiaomi 310 B 15 B 1,000,000 tokens MIT  Yes  Yes
28 MiMo-V2.6-Flash de Xiaomi 309 B 15 B 1,000,000 tokens MIT  Yes  Yes
29 MiMo-V2-Flash de Xiaomi 309 B 15 B 256,000 tokens MIT  Yes  Yes
30 Hy3 de Tencent 295 B 21 B 256,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
31 Qwen3-VL-235B-A22B de Alibaba 235 B 22 B 256,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
32 Qwen3-235B-A22B de Alibaba 235 B 22 B 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
33 Command A+ de Cohere 218 B 25 B 200,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
34 Qwen3.5-122B-A10B de Alibaba 122 B 10 B 262,144 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
35 Mistral Small 4 de Mistral 119 B 6.5 B 256,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
36 gpt-oss-120b de OpenAI 116.8 B 5.1 B 131,072 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
37 GLM-4.6V de Zhipu 106 B — 128,000 tokens MIT  Yes  Yes
38 GLM-4.5V de Zhipu 106 B 12 B 65,536 tokens MIT  Yes  Yes
39 GLM-4.5-Air de Zhipu 106 B 12 B 131,072 tokens MIT  Yes  Yes
40 Qwen3-Next de Alibaba 80 B 3 B 262,144 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
41 Kimi-Dev-72B de Moonshot 72.7 B — 131,072 tokens MIT  Yes  Yes
42 KAT-Dev-72B-Exp de Kuaishou 72 B — 131,072 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
43 UI-TARS 72B de ByteDance 72 B — 32,768 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
44 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B de DeepSeek 70 B — 131,072 tokens MIT  Yes  Yes
45 Qwen2-57B-A14B de Alibaba 57.41 B 14 B 64,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
46 Phi-3.5-MoE de Microsoft 41.9 B 6.6 B 128,000 tokens MIT  Yes  Yes
47 ALIA-40B de BSC (ALIA) 40.4 B — 32,768 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
48 Seed-OSS-36B de ByteDance 36.2 B — 512,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
49 Qwen3.6-35B-A3B de Alibaba 35 B 3 B 262,144 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
50 Qwen3.5-35B-A3B de Alibaba 35 B 3 B 262,144 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
51 Qwen2.5-Coder-32B de Alibaba 32.5 B — 131,072 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
52 Qwen2.5-32B de Alibaba 32.5 B — 131,072 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
53 FrogBoss-32B-2510 de Microsoft 32 B — 64,000 tokens MIT  Yes  Yes
54 Qwen3-VL-32B de Alibaba 32 B — 256,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
55 Granite 4.0 H-Small de IBM 32 B 9 B 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
56 KAT-Dev de Kuaishou 32 B — 131,072 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
57 Qwen3-32B de Alibaba 32 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
58 GLM-Z1-Rumination-32B-0414 de Zhipu 32 B — 131,072 tokens MIT  Yes  Yes
59 GLM-Z1-32B-0414 de Zhipu 32 B — 32,768 tokens MIT  Yes  Yes
60 GLM-4-32B-0414 de Zhipu 32 B — 32,768 tokens MIT  Yes  Yes
61 Qwen2.5-VL-32B de Alibaba 32 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
62 QwQ-32B de Alibaba 32 B — 40,960 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
63 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B de DeepSeek 32 B — 131,072 tokens MIT  Yes  Yes
64 QwQ-32B-Preview de Alibaba 32 B — 32,768 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
65 Gemma 4 31B de Google 30.7 B — 256,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
66 Hy-SimulMT-30B-A3B de Tencent 30 B 3 B 262,144 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
67 Granite 4.2 30B de IBM 30 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
68 North Mini Code de Cohere 30 B 3 B 256,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
69 Hy-MT2-30B-A3B de Tencent 30 B 3 B 262,144 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
70 Granite 4.1 30B de IBM 30 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
71 GLM-4.7-Flash de Zhipu 30 B 3 B 202,752 tokens MIT  Yes  Yes
72 Qwen3-VL-30B-A3B de Alibaba 30 B 3 B 256,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
73 Qwen3-Omni de Alibaba 30 B 3 B — Apache 2.0  Yes  Yes
74 Qwen3-Coder-30B-A3B de Alibaba 30 B 3 B 256,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
75 Qwen3-30B-A3B de Alibaba 30 B 3 B 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
76 Muse Glimmer de Meta 29.8 B — 131,072 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
77 Qwen3.8-27B de Alibaba 27 B — 262,144 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
78 Fara1.5 27B de Microsoft 27 B — 262,144 tokens MIT  Yes  Yes
79 Qwen3.6-27B de Alibaba 27 B — 262,144 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
80 Qwen3.5-27B de Alibaba 27 B — 262,144 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
81 Gemma 4 26B A4B de Google 26 B 3.8 B 256,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
82 gpt-oss-20b de OpenAI 20.9 B — 131,072 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
83 Granite Code 20B de IBM 20 B — 8,192 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
84 Kimi-VL de Moonshot 16 B 3 B 128,000 tokens MIT  Yes  Yes
85 BAGEL de ByteDance 14.7 B — 32,768 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
86 MagenticBrain de Microsoft 14 B — 32,768 tokens MIT  Yes  Yes
87 FrogMini-14B-2510 de Microsoft 14 B — 64,000 tokens MIT  Yes  Yes
88 Ministral 3 14B de Mistral 14 B — 256,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
89 Phi-4-reasoning de Microsoft 14 B — 32,768 tokens MIT  Yes  Yes
90 Qwen3-14B de Alibaba 14 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
91 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B de DeepSeek 14 B — 131,072 tokens MIT  Yes  Yes
92 Phi-4 de Microsoft 14 B — 16,384 tokens MIT  Yes  Yes
93 Qwen2.5-Coder-14B de Alibaba 14 B — 131,072 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
94 Qwen2.5-14B de Alibaba 14 B — 131,072 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
95 Phi-3-medium de Microsoft 14 B — 4,000 tokens MIT  Yes  Yes
96 Aya 101 de Cohere 12.9 B — — Apache 2.0  Yes  Yes
97 Gemma 4 12B de Google 11.95 B — 256,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
98 MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B de Xiaomi 9 B — 262,144 tokens MIT  Yes  Yes
99 Fara1.5 9B de Microsoft 9 B — 262,144 tokens MIT  Yes  Yes
100 Qwen3.5-9B de Alibaba 9 B — 262,144 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
101 GLM-4.6V-Flash de Zhipu 9 B — 128,000 tokens MIT  Yes  Yes
102 GLM-4.1V-9B-Thinking de Zhipu 9 B — 64,000 tokens MIT  Yes  Yes
103 GLM-Z1-9B-0414 de Zhipu 9 B — 32,768 tokens MIT  Yes  Yes
104 GLM-4-9B-0414 de Zhipu 9 B — 32,768 tokens MIT  Yes  Yes
105 MiMo-VL-7B-2508 de Xiaomi 8.31 B — 128,000 tokens MIT  Yes  Yes
106 Granite 4.2 8B de IBM 8 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
107 Granite 4.1 8B de IBM 8 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
108 Ministral 3 8B de Mistral 8 B — 256,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
109 Qwen3-VL-8B de Alibaba 8 B — 256,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
110 Qwen3-8B de Alibaba 8 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
111 Granite 3.3 8B de IBM 8 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
112 Granite 3.2 8B de IBM 8 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
113 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B de DeepSeek 8 B — 131,072 tokens MIT  Yes  Yes
114 Granite 3.1 8B de IBM 8 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
115 Granite 3.0 8B de IBM 8 B — 4,096 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
116 Granite Code 8B de IBM 8 B — 4,096 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
117 Qwen2-7B de Alibaba 7.07 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
118 Hy-MT2-7B de Tencent 7 B — 262,144 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
119 Fara-7B de Microsoft 7 B — 128,000 tokens MIT  Yes  Yes
120 Granite 4.0 H-Tiny de IBM 7 B 1 B 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
121 MiMo-VL-7B de Xiaomi 7 B — 128,000 tokens MIT  Yes  Yes
122 MiMo-7B de Xiaomi 7 B — 32,768 tokens MIT  Yes  Yes
123 Qwen2.5-Omni-7B de Alibaba 7 B — 32,768 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
124 Qwen2.5-VL-7B de Alibaba 7 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
125 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B de DeepSeek 7 B — 131,072 tokens MIT  Yes  Yes
126 UI-TARS 7B de ByteDance 7 B — 32,768 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
127 Qwen2.5-7B de Alibaba 7 B — 131,072 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
128 Qwen2.5-Coder-7B de Alibaba 7 B — 131,072 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
129 Qwen2-VL-7B de Alibaba 7 B — 32,768 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
130 Mathstral de Mistral 7 B — 32,768 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
131 Phi-3-small de Microsoft 7 B — 8,000 tokens MIT  Yes  Yes
132 Phi-4-multimodal de Microsoft 5.6 B — 131,072 tokens MIT  Yes  Yes
133 Qianfan-OCR de Baidu 4.7 B — 32,768 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
134 Gemma 4 E4B de Google 4.5 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
135 Phi-3-vision de Microsoft 4.2 B — 128,000 tokens MIT  Yes  Yes
136 Mage-VL-Cowork de Microsoft 4 B — 262,144 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
137 FrogNano-4B-2609 de Microsoft 4 B — 131,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
138 Mage-VL de Microsoft 4 B — 262,144 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
139 Fara1.5 4B de Microsoft 4 B — 262,144 tokens MIT  Yes  Yes
140 Qwen3.5-4B de Alibaba 4 B — 262,144 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
141 Qwen3-VL-4B de Alibaba 4 B — 256,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
142 Qwen3-4B de Alibaba 4 B — 32,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
143 Phi-4-mini de Microsoft 3.8 B — 131,072 tokens MIT  Yes  Yes
144 Phi-3.5-mini de Microsoft 3.8 B — 131,072 tokens MIT  Yes  Yes
145 Phi-3-mini de Microsoft 3.8 B — 128,000 tokens MIT  Yes  Yes
146 Unlimited OCR de Baidu 3.3 B — 32,768 tokens MIT  Yes  Yes
147 DeepSeek-OCR de DeepSeek 3.3 B — 8,192 tokens MIT  Yes  Yes
148 Unlimited OCR 2 de Baidu 3 B 0.5 B 131,072 tokens MIT  Yes  Yes
149 Granite 4.2 3B de IBM 3 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
150 Granite 4.1 3B de IBM 3 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
151 Ministral 3 3B de Mistral 3 B — 256,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
152 Granite 4.0 H-Micro de IBM 3 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
153 Granite 3.1 3B-A800M de IBM 3 B 0.8 B 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
154 Granite 3.0 3B-A800M de IBM 3 B 0.8 B 4,096 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
155 Granite Code 3B de IBM 3 B — 2,048 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
156 Phi-2 de Microsoft 2.7 B — 2,048 tokens MIT  Yes  Yes
157 Gemma 4 E2B de Google 2.3 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
158 Qwen3.5-2B de Alibaba 2 B — 262,144 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
159 Qwen3-VL-2B de Alibaba 2 B — 256,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
160 Granite 3.3 2B de IBM 2 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
161 Granite 3.2 2B de IBM 2 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
162 UI-TARS 2B de ByteDance 2 B — 32,768 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
163 Granite 3.1 2B de IBM 2 B — 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
164 Granite 3.0 2B de IBM 2 B — 4,096 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
165 Qwen2-VL-2B de Alibaba 2 B — 32,768 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
166 Hy-MT2-1.8B de Tencent 1.8 B — 262,144 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
167 Qwen3-1.7B de Alibaba 1.7 B — 32,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
168 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B de DeepSeek 1.5 B — 131,072 tokens MIT  Yes  Yes
169 Qwen2.5-Coder-1.5B de Alibaba 1.5 B — 32,768 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
170 Qwen2.5-1.5B de Alibaba 1.5 B — 32,768 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
171 Qwen2-1.5B de Alibaba 1.5 B — 32,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
172 HPD-Parsing de Baidu 1.07 B — 40,960 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
173 Granite 3.1 1B-A400M de IBM 1 B 0.4 B 128,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
174 Granite 3.0 1B-A400M de IBM 1 B 0.4 B 4,096 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
175 PaddleOCR-VL-1.6 de Baidu 0.958 B — 131,072 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
176 PaddleOCR-VL-1.5 de Baidu 0.958 B — 131,072 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
177 PaddleOCR-VL de Baidu 0.958 B — 131,072 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
178 Qwen3.5-0.8B de Alibaba 0.8 B — 262,144 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
179 Qwen3-0.6B de Alibaba 0.6 B — 32,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
180 Qwen2.5-Coder-0.5B de Alibaba 0.5 B — 32,768 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
181 Qwen2.5-0.5B de Alibaba 0.5 B — 32,768 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
182 Qwen2-0.5B de Alibaba 0.5 B — 32,000 tokens Apache 2.0  Yes  Yes
183 Granite 4.0 Nano 350M de IBM 0.35 B — 32,768 tokens Apache 2.0  Yes  Yes

Modelos de pesos abiertos: se pueden descargar y ejecutar. Revisa la licencia de cada modelo antes de usarlo.

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