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Febrero 23, 2025
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Grok vs. LLaMA: ¿Cuál LLM es mejor?
George Miloradovich
Investigador, redactor y entrevistador de casos prácticos
¿Qué modelo de IA es adecuado para su negocio: Grok o Llama? Aquí hay un desglose rápido:
Comparacion rapida:
| Feature | Grok | Llama |
|---|---|---|
| Tamaño modelo | Parámetros 314B | 7B–400B (varía según la versión) |
| Longitud del contexto | Tokens 128,000 | Hasta 2,048 tokens |
| Costo (entrada) | 5 dólares por millón de tokens | 0.35 dólares por millón de tokens |
| La mejor opción para | Consultas complejas, codificación | Automatización escalable, tareas multimodales |
Si necesita velocidad y resolución avanzada de problemas, elija GrokPara soluciones escalables y rentables, opte por Llama. Lea el artículo para obtener una comparación detallada.
Grok y LLaMA aportan puntos fuertes diferenciados, cada uno adaptado a necesidades específicas en automatización empresarial y procesamiento de datos. Analicemos sus características principales y detalles técnicos.
Grok 3 lleva la generación de código impulsada por IA y la resolución de problemas matemáticos al siguiente nivel. 2.7 billones de parámetros entrenado en 12.8 billones de tokensOfrece resultados impresionantes. Su modo "Big Brain" optimiza la potencia computacional para gestionar tareas complejas. Grok 3 ha logrado... 86.5% en el índice de referencia HumanEval y 79.4% en LiveCodeBench, demostrando su fortaleza tanto en la generación de código como en la resolución de problemas.
Los aspectos más destacados del rendimiento incluyen:
Estas características hacen de Grok 3 una sólida opción para las empresas que buscan optimizar la automatización del flujo de trabajo.
Si bien Grok se destaca en tareas con mucho texto, LLaMA expande su funcionalidad para incluir procesamiento multimodalLa última versión de LLaMA 3.2 integra funciones de texto e imagen, lo que permite a las empresas:
Por ejemplo, aquí se explica cómo puedes usar LLaMa para la automatización en Latenode:
Deje que la IA se encargue de los correos electrónicos mientras usted se concentra en el trabajo real.
[Nuevo correo electrónico] + [LLaMa] + [Enviar correo electrónico]
Caso de uso: Responda automáticamente a los correos electrónicos entrantes con un amable agradecimiento y una respuesta rápida.
[Nueva tarea en Todoist] + [LLaMa]
Escribe “Preparar presentación” y LLaMa te dice por dónde empezar.
Caso de uso: Genere planes paso a paso para cualquier tarea nueva.
[Página de Notion actualizada] + [LLaMa] + [Slack]
No más resúmenes manuales: deje que el modelo piense por usted.
Caso de uso:Resuma páginas de Notion actualizadas o extraiga ideas principales y envíelas a su Slack.
LLaMA 3.2 también ofrece versiones ligeras (1B y 3B) para su implementación en el dispositivo, ideales para el procesamiento rápido de texto y la gestión automatizada de tareas. Estas versiones incluyen funciones de llamada a herramientas para una integración fluida con los sistemas existentes.
Para necesidades más avanzadas, los modelos con visión habilitada (11B y 90B) se destacan en el reconocimiento y razonamiento de imágenes, superando a competidores como Claude 3 Haiku. Esta capacidad multimodal es particularmente útil para analizar documentos comerciales y garantizar una integración fluida de datos.
Las pruebas de rendimiento destacan claras diferencias en la eficiencia. Grok 3 se destaca con una latencia de respuesta de 67 ms, lo que permite un procesamiento de tareas casi instantáneo. Completa tareas 25% más rápido que competidores como ChatGPT o1 pro y búsqueda profunda R1. Con una potencia de cálculo de 1.5 petaflops, su diseño reforzado por transformador garantiza un rendimiento excepcional:
| Modelo | Velocidad de generación (aprox., t/s) |
| Llama 3.2 70B | ~45 t/s (API promedio) |
| Búsqueda profunda V3 | ~25-60 t/s (API/Reclamado) |
| Grok 3 | ~50-60 t/s (Beta/Observado), |
| ChatGPT 4o | ~35 - 110+ t/s (API/Observado) |
Estas cifras resaltan la capacidad de Grok 3 para manejar tareas exigentes de manera eficiente, lo que lo convierte en una opción sólida para aplicaciones en tiempo real.
La relación coste-beneficio es tan importante como la velocidad. Cuando se trata de procesar tokens, LLaMA 3.2 90B Vision Instruct ofrece un costo mucho menor. 26.7 veces más barato por millón de tokens:
| Tipo de costo | Grok-2 | LLaMA 3.2 90B Visión |
|---|---|---|
| Entrada (por millón de tokens) | $5.00 | $0.35 |
| Salida (por millón de tokens) | $15.00 | $0.40 |
Los modelos de suscripción también influyen en la determinación de los costos generales. Grok 3 está disponible de forma gratuita, pero tiene límites. Para acceder a los límites más altos, necesitas una suscripción Premium+ de X. $ 30 por mesAdemás, se lanzará un plan SuperGrok independiente, con un precio también de $ 30 mensualEstas opciones brindan flexibilidad para usuarios con diferentes necesidades y presupuestos.
Mientras tanto, todos estos modelos (excepto Grok 3, que no tiene una API oficial) están disponibles en Latenode como integraciones directas y listas para usar. Olvídate de manipular tokens de API, credenciales de cuenta o configuraciones de código: Latenode lo tiene todo cubierto. ¡Conecta ChatGPT, LLaMa y DeepSeek a tus servicios favoritos para optimizar tu flujo de trabajo con automatización sin código!
El generador de flujos de trabajo de Latenode facilita la integración de Grok y LLaMA para una automatización optimizada. Su lienzo visual le permite diseñar flujos de trabajo con funciones como:
| Feature | Que hace | Como funciona |
|---|---|---|
| Nodos sin código | Simplifica la configuración | Interfaz de arrastrar y soltar |
| Código personalizado | Permite una integración avanzada | Configuración de API asistida por IA |
| Lógica de ramificación | Maneja condiciones complejas | Crear flujos de trabajo para la toma de decisiones |
| Subescenarios | Descompone los procesos | Diseño de flujo de trabajo modular |
"Los nodos de IA son increíbles. Puedes usarlos sin tener claves API, usan el crédito de Latenode para llamar a los modelos de IA, lo que hace que sea muy fácil de usar. El GPT personalizado de Latenode es muy útil, especialmente con la configuración de nodos". - Islam B., director ejecutivo de software informático
Los ejemplos prácticos muestran cómo estas herramientas ofrecen resultados reales.
A continuación se muestran algunas formas en las que las empresas han utilizado Latenode con Grok o LLaMA para lograr mejoras mensurables:
Automatización de chatbots
LLaMA 3.1 potencia los chatbots que manejan tareas de administración de pacientes y admiten varios idiomas. MetaLa optimización de la atención de consultas agrupadas de 's, procesa las respuestas rápidamente, garantizando respuestas rápidas a las consultas de los pacientes.
¿Por qué no aprovechar potentes herramientas de IA para responder a las consultas de los clientes? Un chatbot como este registra las conversaciones en bases de datos, por lo que nunca pierde el contexto de las conversaciones en curso. Lo mejor de todo es que puedes crear tu propio chatbot de inmediato utilizando nuestra plantilla de IA incorporada.
Búsqueda web automatizada
Latenode optimiza tu análisis de datos mediante la función Headless Browser para extraer datos de internet, monitorear sitios web y tomar capturas de pantalla. Esto te permite obtener información concisa y precisa sobre tus competidores, sitios web favoritos o cualquier otra cosa que puedas imaginar. Aquí está nuestra plantilla para el análisis de sitios web basado en capturas de pantalla en Latenode:
Gestión de facturas simplificada
Las empresas utilizan modelos de IA para automatizar la gestión de facturas, y Grok no será la excepción. Latenode puede ayudar a almacenar datos, procesarlos y generar informes donde sea necesario. Mejora la eficiencia de la cadena de suministro, mientras que la IA perfecciona aún más el proceso. Descubra cómo puede automatizar el procesamiento de facturas con nuestra IA:
"Lo que más me gustó de Latenode en comparación con la competencia es que tenía la capacidad de escribir código y crear nodos personalizados. La mayoría de las demás plataformas son estrictamente sin código, lo que para mí realmente limitaba lo que podía crear". - Germaine H., fundadora de Tecnología de la información
Usuarios de Latenode (reporte) Costos hasta 90 veces menores en comparación con otras plataformas, lo que la convierte en una opción rentable. Además, con acceso a más de 300 integraciones, Javascript y nodos personalizados, es una solución potente para empresas que buscan incorporar Grok o LLaMA en sus sistemas.
A continuación se muestra un vistazo rápido de cómo se comparan Grok y LLaMA en áreas clave de sus especificaciones técnicas.
Los modelos de lenguaje de gran tamaño están avanzando rápidamente y esta tabla destaca algunas de las características más importantes:
| Feature | Grok | Llama |
|---|---|---|
| Tamaño modelo | Parámetros 314B | Varias opciones: 7B, 13B, 33B, 65B (Llama 2) 8B, 70B, 400B (Llama 3) |
| Longitud del contexto | Tokens 128,000 | 128,000 tokens (LLaMa 3.2 90B) |
| Licencias | Apache 2.0 (código abierto) | Llama 2: Licencia no comercial Llama 3: Licencia personalizada que permite el uso comercial a menos de 700 millones de usuarios activos mensuales |
| Soporte de integración | No se especifica | Integración directa en Latenode con "llama-2-7b-chat-int8"; admite 2,048 tokens de entrada y 1,800 tokens de salida, lo que lo hace adecuado para tareas conversacionales |
| Cuantización | No se especifica | Cuantización Int8 disponible para un procesamiento más rápido |
Grok debutó como código abierto en marzo de 2024, lo que pone énfasis en la accesibilidad para los desarrolladores. Por otro lado, la progresión de LLaMA de Llama 2 a Llama 3 destaca el enfoque de Meta en ofrecer soluciones escalables y flexibles.
¿Qué modelo funciona mejor? Depende de tus necesidades. El gran tamaño de parámetros de Grok puede ser mejor para aplicaciones complejas, mientras que la variedad de tamaños de modelos de LLaMA te ofrece opciones en función de tu hardware y objetivos de rendimiento.
Esta guía ofrece recomendaciones prácticas adaptadas a distintos tamaños y necesidades de empresas. Si bien Grok y LLaMA están diseñados para fines distintos, cada uno ofrece ventajas distintas: Grok es ideal para manejar consultas detalladas y complejas, mientras que Llama Se centra en la automatización escalable e integrada.
| Tipo de Negocio | Modelo recomendado | Ventajas |
|---|---|---|
| Empresas emergentes y equipos pequeños | LLaMA (7B o 13B) | • Económico con la licencia comercial gratuita de Llama 2 • Requiere menos potencia informática. • Perfecto para tareas de automatización básica. |
| Empresas medianas | LLaMA (33B o 70B) | • Integración perfecta con plataformas Meta • Maneja grandes volúmenes de conversaciones • Garantiza una marca consistente en todos los canales. |
| Empresas y empresas tecnológicas | Grok (314B) | • Se destaca en la gestión de consultas complejas. • Ofrece amplias opciones de personalización. • Capacidades avanzadas para generar código. |
Estas recomendaciones se basan en los análisis técnicos y de costos abordados anteriormente.
Aquí hay algunos factores clave a tener en cuenta:
Ya sea que solo necesite un buen sistema para chatear y aprender, o necesite automatizar su flujo de trabajo en Latenode con IA, su elección debe alinearse con sus objetivos comerciales y prioridades operativas. ¿Necesitas consejo? ¡Habla con un experto de Latenode en nuestro foro!
