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generalLLMs de pesos abiertos, incluido un modelo MoE de 671B que iguala a GPT-4o a un coste de API mucho menor
Esta categoría recoge herramientas construidas en torno a los grandes modelos de lenguaje: infraestructura para desplegar, aplicar ajuste fino, evaluar y monitorizar LLM en producción. Con 369 herramientas listadas, es una de las categorías más técnicas del sitio, dirigida principalmente a desarrolladores e ingenieros de aprendizaje automático, no a usuarios finales.
LLMs de pesos abiertos, incluido un modelo MoE de 671B que iguala a GPT-4o a un coste de API mucho menor
Genera presentaciones a partir de texto en segundos
Editor de escritura larga para narradores
Convierte vídeo en animación 3D al instante con captura de movimiento
Extrae texto de imágenes con OCR
Crea y programa fotos, vídeos y locuciones con IA
Herramienta texto a podcast con más de 120 voces de IA y conversaciones naturales en varios idiomas
Reescribe texto generado por IA para evitar su detección
Humaniza texto de IA para eludir la detección
Directorio de herramientas de vídeo con IA y comparativas
Convierte texto generado por IA en escritura de apariencia humana
Convierte PDFs en vídeos de estudio al estilo TikTok
Extrae texto de imágenes, documentos y capturas de pantalla
Crea emojis personalizados con IA a partir de texto
Dictado y transcripción de voz a texto
Extrae resúmenes y puntos clave de cualquier texto
Crea, traduce y redimensiona imágenes de marca en más de 130 idiomas
Recurso de información sobre craftui
Convierte texto de IA en escritura natural y humana
Estudio fotográfico con IA que crea fotos de producto profesionales a partir de imágenes sencillas
Convierte documentos manuscritos en texto digital
Conversión de texto a audio en varios idiomas y voces
IA de texto a vídeo y de imagen a vídeo
Convierte prompts de texto en diseños vectoriales escalables e ilustraciones
Las herramientas para LLM han crecido al mismo ritmo que los modelos, y la categoría abarca ahora varios problemas bien diferenciados. Las de despliegue y servicio, como PeriFlow y Dstack, ayudan a los equipos a ejecutar modelos de forma eficiente a escala. Las de evaluación y observabilidad, como UpTrain y AIWatch, hacen seguimiento de la calidad del modelo, la deriva y el coste a lo largo del tiempo. Las de memoria y recuperación, como Cognee, añaden contexto persistente o capacidades RAG a las aplicaciones basadas en LLM. A la hora de elegir, las preguntas clave son el encaje con la infraestructura disponible (nube, local o híbrido), la compatibilidad con modelos (solo OpenAI o también modelos open source de pesos abiertos) y si la herramienta resuelve tu cuello de botella real, ya sea latencia, coste, precisión o velocidad de desarrollo. Las estructuras de precios varían: algunas herramientas cobran por token procesado, otras por puesto o por llamada a la API. Existen opciones open source en la mayoría de las subcategorías, lo que vale la pena considerar para equipos con capacidad técnica para alojarlas ellos mismos.