¿Qué modelos debería usar?
En realidad, ¡no hay una única respuesta correcta! A continuación se muestra una lista seleccionada basada en pruebas internas de JieKou AI, comentarios de la comunidad y benchmarks externos. Recomendamos usarla como punto de partida y la actualizaremos periódicamente a medida que aparezcan nuevos modelos.- El tamaño de los modelos se marca como pequeño, mediano o grande
- Para obtener la mejor latencia, use modelos pequeños o medianos. Para obtener la mejor calidad, use modelos grandes o ajuste modelos medianos o pequeños.
- Puede explorar todos los modelos en la biblioteca de modelos de JieKou AI
| Caso de uso | Modelos recomendados |
|---|---|
| Generación de código y razonamiento | serie claude (grande/mediano/pequeño) |
| Deepseek-r1-0528 (grande) | |
| Deepseek-v3-0324 (grande) | |
| Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct (grande) | |
| Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 (grande) | |
| Kimi-K2-Instruct (mediano) | |
| GLM-4.5 (mediano) | |
| Razonamiento y planificación general | Deepseek-r1-0528 (grande) |
| Deepseek-v3-0324 (grande) | |
| Qwen-2.5-72b-instruct (mediano) | |
| Llama-3.3-70b-instruct (mediano) | |
| Llamadas a funciones y uso de herramientas | Qwen3-235b-a22b-fp8 (grande) |
| serie Qwen 3 (grande/mediano/pequeño) | |
| Contexto largo y resúmenes | Llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8 (grande) |
| Llama-4-scout-17b-16e-instruct (mediano) | |
| Comprensión visual y de documentos | Llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8 (grande) |
| Qwen2.5-vl-72b-instruct (mediano) | |
| Llama-4-scout-17b-16e-instruct (mediano) | |
| Comprensión y extracción de lenguaje natural de baja latencia | Llama-3.1-8b-instruct (pequeño) |