ContactoContactoPublicado: 2026-04-24 · Actualizado: 2026-04-24
Los LLMs públicos (ChatGPT, Claude) son entrenados con todo internet y tienen muchísimo ruido fuera del dominio del cliente. En tareas específicas (ventas pharma, soporte de SaaS B2B, comercial inmobiliario), eso se traduce en alucinaciones. Un LLM propio (típicamente Qwen fine-tuned con datos del cliente) tiene menos ruido, respuestas más consistentes y los datos nunca salen de la infraestructura del cliente. Trade-off: ramp-up inicial más largo pero costo predecible y menos alucinaciones.
Open weights (Apache 2.0), performance comparable a GPT-3.5 y Claude Haiku, deployable on-premise o en cloud privado, fine-tuning eficiente. NexoSmart usa Qwen 32B fine-tuned por dominio.
Tareas creativas exploratorias, brainstorming, prototipos. Cuando el dato no es sensible. Cuando el volumen es bajo (menos de 100K tokens/mes).
Volumen alto. Datos sensibles (legal, salud, fintech). Necesitás consistencia de tono. Querés costo predecible (CPU vs tokens). Requisitos regulatorios (datos no salen del país).
Sí. NexoSmart deployea el modelo en la infra del cliente o en cloud privado, con acceso completo a logs y prompts.
GPT-4o ~1-2s. Claude 3.5 Sonnet ~1-3s. Qwen propio en GPU dedicada ~0.5-1.5s.
Escrito por Maximiliano Rodríguez, Fundador y Director de NexoSmart
Última actualización: abril de 2026
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