Modelos de lenguaje: qué son los LLM y los SLM

Actualizado 2026-10-12 · 1 min de lectura

Un modelo de lenguaje es un programa entrenado con enormes cantidades de texto para predecir cuál es la continuación más probable de un texto. De esa capacidad, aplicada a gran escala, surgen habilidades como responder preguntas, resumir, traducir o escribir código.

Tokens: cómo "lee" un modelo

Los modelos no leen palabras completas sino tokens: fragmentos de palabras. Los precios, los límites de contexto y la velocidad se miden en tokens. Un texto en español suele necesitar algo más de tokens que el mismo texto en inglés.

LLM y SLM

• Un LLM (Large Language Model) tiene decenas o cientos de miles de millones de parámetros. Es más capaz en tareas complejas y de razonamiento, pero necesita servidores potentes y suele usarse a través de una API.
• Un SLM (Small Language Model) tiene desde cientos de millones hasta unos pocos miles de millones de parámetros. Es menos capaz en general, pero puede correr en un computador personal o incluso en un celular, con menor costo y sin enviar datos a terceros.

En la práctica, muchos sistemas combinan ambos: un modelo pequeño para tareas simples y frecuentes, y uno grande para las difíciles.

Por qué se equivocan

Un modelo genera texto probable, no necesariamente verdadero. Cuando no tiene la información, puede producir una respuesta convincente pero falsa: a eso se le llama alucinación. Las formas de reducirlo son darle la información correcta (por ejemplo con RAG), pedirle que cite fuentes y verificar siempre los datos importantes.

La ventana de contexto

Es la cantidad de texto que el modelo puede considerar a la vez: tus instrucciones, la conversación y los documentos que le entregas. Lo que no cabe en la ventana, el modelo no lo "ve".