Cómo elegir el LLM correcto antes de empezar a construir

TLDR DevOps compartió un repo de GitHub llamado whichllm, una lista curada de modelos de lenguaje grande (LLM) de código abierto, ordenados por su rendimiento. La idea es simple: no adivines qué modelo le conviene a tu proyecto — mira los puntajes.

El repo ordena los modelos por benchmarks como MMLU, HumanEval y tareas de programación. Incluye modelos de Meta, Mistral, Google y otros. Tiene una sección de inicio rápido que muestra cómo correrlos localmente con herramientas como Ollama o LM Studio.

El autor es un developer que construye side projects. La lista se actualiza regularmente. Sin paywall. Sin vendor lock-in.

Este es el tipo de recurso que necesita el primo que corre el side business. El que probó tres APIs antes de quedarse con la correcta. El que no quiere que lo quemen con un modelo que suena bien en el marketing pero se traba con el trabajo real.

El repo también enlaza a páginas de comparación y discusiones de la comunidad. No es un pitch de producto. Es un mapa.

Por qué nos importa: cuando estás construyendo una herramienta para la comunidad — un bot de WhatsApp, un dashboard para un pequeño negocio, un asistente de ayuda legal — elegir el modelo equivocado es el error más caro que vas a cometer, y esta lista te ahorra ese costo.