Los equipos de software modernos no pierden tiempo escribiendo código, sino haciendo todo lo que lo rodea: depurar casos extremos, cambiar entre herramientas, revisar solicitudes de validación y lidiar con sistemas heredados/as. Estas ralentizaciones se acumulan rápidamente, especialmente en bases de código grandes, donde una corrección puede ser el desencadenante de múltiples problemas nuevos.
No es de extrañar, pues: 7 de cada 10 proyectos de software siguen sin cumplir sus plazos de entrega.
Para cerrar esa brecha, los equipos de ingeniería están recurriendo a grandes modelos de lenguaje (LLM) que pueden generar, refactorizar y documentar código con precisión contextual. El modelo adecuado no solo autocompleta, sino que acelera todo el ciclo de desarrollo, reduciendo el trabajo repetitivo y mejorando la calidad en todos los ámbitos.
En esta guía, desglosamos los mejores LLM para codificación, clasificados según su usabilidad en el mundo real, su capacidad de razonamiento, su rendimiento y su integración con los flujos de trabajo de ingeniería modernos.
Los 13 mejores LLM para codificación de código de un vistazo
A continuación, ofrecemos un resumen de las herramientas clave que se analizan en este artículo, junto con sus funciones clave, planes de precios y rentabilidad.
| Herramienta | Ideal para | Mejores funciones | Precios |
|---|---|---|---|
| ClickUp | Generación de código + gestión de proyectosTamaño del equipo: Desde individuos hasta grandes organizaciones de ingeniería. | ClickUp Brain AI Agents, integraciones GitHub/GitLab, documentos con bloques de código, paneles de control en tiempo real. | Free Forever; personalizaciones disponibles para corporaciones. |
| Claude 3. 7 Sonnet | Razonamiento avanzado para código heredado/a + depuraciónTamaño del equipo: Desarrolladores que trabajan en sistemas complejos | Modo de pensamiento ampliado, Claude CLI, integración de repositorios, líder en SWE-bench. | Gratis; planes de pago desde 20 $ al mes. |
| GPT-5 | Asistencia rápida y versátil para el código. Tamaño del equipo: autónomos y equipos multifuncionales. | Generación de código multilingüe, depuración, explicación de sintaxis, tiempo de respuesta rápido. | Gratis; planes de pago desde 20 $ al mes. |
| Gemini | Codificación colaborativa y conectada a la web. Tamaño del equipo: Google Workspace + Cloud Teams. | Generación de código, integración del entorno de trabajo, contexto de unidad, scripting de API. | Gratis; planes de pago desde 19,99 $ al mes. |
| Replit Código | Desarrollo de aplicaciones full-stack en el navegador. Tamaño del equipo: Desarrolladores independientes y pequeños equipos de aplicaciones. | Agentes de IA, compatibilidad con Claude + GPT, IDE para navegador, implementación instantánea. | Gratis; planes de pago desde 25 $ al mes. |
| Mistral IA | IA empresarial de código abiertoTamaño del equipo: Desarrolladores que necesitan una implementación privada | Agentes personalizados, implementación local, ajuste fino, contexto de 128K. | Gratis; planes de pago desde 14,99 $ al mes. |
| DeepSeek | Razonamiento profundo del código con transparencia. Tamaño del equipo: creadores de complementos y desarrolladores de código abierto. | Generación de complementos, depuración, salida JSON, modelo R1. | Prueba gratuita; planes de pago basados en el uso. |
| Código Llama | Codificación y despliegue de código abierto Tamaño del equipo: Equipos de investigación e infraestructura | Modelos de varios tamaños, variante Python, contexto de 100 000 tokens, rellenar el medio. | Free |
| LLaMA | Experimentación a gran escala con IA Tamaño del equipo: Laboratorios, desarrolladores, casos de uso multimodales. | Visión + texto, razonamiento multilingüe, contexto de 128K, pesos abiertos. | Free |
| Grok | Codificación en tiempo real con razonamiento profundo. Tamaño del equipo: X (Twitter) usuarios y primeros usuarios. | Velocidad, detección de sarcasmo, lógica entre lenguajes, Grok 3. | Planes de pago desde 30 $ al mes. |
| GitHub Copilot | Autocompletado de código en el IDE y PR. Tamaño del equipo: equipos en GitHub o IDE de JetBrains. | Planificación de relaciones públicas, sugerencias en tiempo real, modo agente, detección de errores. | Gratis; de pago a partir de 10 $ al mes. |
| Tabnine | Desarrollo seguro de IA en entornos aislados Tamaño del equipo: organizaciones y proveedores con altos requisitos de seguridad. | Implementación privada, sugerencias contextuales, agentes de revisión personalizados. | Desde 59 $ al mes. |
| WizardLM | Seguimiento de instrucciones + razonamientoTamaño del equipo: Usuarios avanzados y configuraciones experimentales | Razonamiento en varios pasos, código abierto, implementación sin conexión. | Personalizado |
¿Qué debe buscar en el mejor LLM para codificación de código?
Estás luchando contra el reloj, pasando de escribir código a corregir incidencias y probarlo todo antes del lanzamiento. Lo que se supone que debería ayudarte, tus herramientas digitales, empieza a ralentizarte. Las sugerencias se retrasan, los fragmentos no dan en el blanco y las correcciones tardan más de lo que deberían.
Elegir el mejor LLM para codificación significa seleccionar uno que realmente se adapte a tu flujo de trabajo. Debe ayudarte a resolver problemas más rápidamente, no a crear otros nuevos.
Esto es lo que hay que buscar en un LLM ideal:
✅ Genera código preciso y sensible al contexto, y ofrece compatibilidad para completar código en múltiples lenguajes de programación, cumpliendo con los estándares de referencia.✅ Ofrece respuestas rápidas con baja latencia, incluso al manejar tareas de codificación complejas.✅ Funciona a la perfección dentro de los IDE más populares, por lo que no es necesario cambiar de herramienta✅ Detecta errores y explica los errores de sintaxis para mejorar la calidad general del código✅ Proporciona documentación clara, tutoriales y precios que se adaptan a equipos reales.
Los mejores LLM para codificación deben tener compatibilidad con los flujos de trabajo de codificación reales y ofrecer una utilidad práctica en todas las fases del desarrollo de software.
Los 13 mejores LLM para el código
Cómo evaluamos el software en ClickUp
Nuestro equipo editorial sigue un proceso transparente, respaldado por investigaciones y neutral con respecto a los proveedores, por lo que puede confiar en que nuestras recomendaciones se basan en el valor real del producto.
A continuación, te ofrecemos un resumen detallado de cómo evaluamos el software en ClickUp.
Con docenas de grandes modelos de lenguaje que afirman tener compatibilidad con la generación de código, encontrar el adecuado para su caso de uso puede resultar abrumador.
A continuación, presentamos una lista de los mejores LLM para codificación, basada en su rendimiento en tareas de codificación y su usabilidad en el mundo real.
1. ClickUp (el mejor para generar fragmentos de código y la gestión de proyectos de software)
Como dijo un desarrollador en Reddit:
Al fin y al cabo, estás trabajando con una herramienta especializada en el reconocimiento de patrones y la generación de contenido, todo ello dentro de un límite de contexto.
Al fin y al cabo, estás trabajando con una herramienta especializada en el reconocimiento de patrones y la generación de contenido, todo ello dentro de un límite de contexto.
Esa es una preocupación válida con muchos modelos de lenguaje grandes, especialmente debido a la memoria a corto plazo o a las indicaciones desconectadas. Pero ClickUp aborda este límite incorporando la generación de código impulsada por IA directamente en un entorno de trabajo estructurado y rico en contexto.
Genera y gestiona código con ClickUp Brain
ClickUp Brain transforma la forma en que los desarrolladores interactúan con su trabajo. Utilizando lenguaje natural, puedes describir una función o tarea de codificación, y la IA generará fragmentos de código que se ajusten a tus necesidades.
Lo que distingue a ClickUp es su uso de agentes de IA que actúan sobre los datos del entorno de trabajo en tiempo real, lo que permite a los desarrolladores automatizar tareas de codificación repetitivas, asignar revisores o desencadenar actualizaciones basadas en cambios de tareas en tiempo real.
Aquí tienes una guía visual rápida sobre cómo puedes obtener respuestas de tu entorno de trabajo haciendo preguntas sencillas a ClickUp Brain:
Las principales funciones de ClickUp Brain también incluyen compatibilidad para la finalización y explicación de código, e incluso ayudan a identificar posibles errores o fallos lógicos. Por ejemplo, un desarrollador que esté creando un analizador de datos basado en Python puede escribir «generar una función para extraer la fecha y el precio de un archivo JSON», y ClickUp Brain devolverá un resultado limpio y estructurado, listo para probar.
De hecho, al gestionar el desarrollo de juegos de principio a fin en ClickUp, Yggdrasil ha reducido los costes totales de desarrollo en 120 000 dólares, ha aumentado la productividad en un 37 % y ha reducido los gastos relacionados con el desarrollo en un 30 %.
Sincronización perfecta con las herramientas Git gracias a la integración con ClickUp.
ClickUp se conecta con GitHub, GitLab y Bitbucket, lo que permite a los desarrolladores sincronizar automáticamente las solicitudes de validación, las ramas y las confirmaciones con las tareas.
Esto garantiza una mayor alineación entre el código y las metas del proyecto. Por ejemplo, cuando un desarrollador implementa una revisión, la tarea relacionada con ella puede actualizar su estado al instante.
Formato de bloques de código para una comunicación clara con ClickUp Documentos
El uso compartido de fragmentos de código con los equipos de producto o control de calidad puede resultar complicado en los gestores de tareas habituales. ClickUp resuelve este problema con el formato de bloques de código y el resaltado de sintaxis dentro de ClickUp Docs, los comentarios e incluso las descripciones de las tareas.
Por ejemplo, puede incrustar pseudocódigo versionado en documentos durante la planificación de sprints o añadir ejemplos de Python en línea con las especificaciones de prueba para que los revisores puedan consultarlos.
Herramientas de elaboración de informes creadas para mejorar la visibilidad de la ingeniería con los paneles de ClickUp.
Los paneles de ClickUp ofrecen a los directores de ingeniería y a los propietarios de productos visibilidad en tiempo real del progreso de los sprints, las tendencias de calidad del código y el rendimiento de los desarrolladores.
Los gráficos personalizados pueden mostrar cuántas incidencias se han reabierto en el último sprint, qué desarrolladores están sobrecargados o cuánto tiempo tardan en combinar las solicitudes de incorporación de cambios. Esto es fundamental para gestionar grandes bases de código y optimizar el rendimiento del equipo a lo largo del tiempo.
Con paneles de control de baja latencia y control de tiempo vinculado a cada tarea, los equipos de desarrollo pueden eliminar las conjeturas y centrarse en entregar código de alta calidad más rápidamente.
Plantillas y automatización de ClickUp para flujos de trabajo de desarrollo recurrentes
Si tu equipo abarca los ámbitos de producto, ingeniería, diseño y control de calidad, y necesita una única fuente de información para crear software, la plantilla de desarrollo de software de ClickUp es tu mejor opción.
Esta plantilla de desarrollo de software ayuda a los equipos multifuncionales a alinearse en un único flujo de trabajo, lo que facilita la planificación de hojas de ruta, el envío de funciones y la corrección de errores sin necesidad de cambiar de herramienta.
Incluso puedes utilizar ClickUp Automatizaciones para asignar revisores cuando un PR de GitHub está enlazado o desencadenar informes diarios cuando finaliza un sprint. Estas funciones ayudan a reforzar la estructura sin ralentizar a los equipos.
Las mejores funciones de ClickUp
- Genera y explica fragmentos de código con ClickUp Brain utilizando un lenguaje sencillo.
- Sincroniza las solicitudes de validación y las confirmaciones con las tareas a través de las integraciones de GitHub y GitLab.
- Utiliza el formato de bloques de código para obtener fragmentos limpios y legibles en documentos y comentarios.
- Realice un seguimiento de la velocidad de sprint, el recuento de incidencias y el rendimiento del equipo con paneles de control en tiempo real.
- Automatiza la asignación de tareas, las actualizaciones de sprints y mucho más con reglas flexibles sin código.
Limitaciones de ClickUp
- Curva de aprendizaje más pronunciada debido a la profundidad de las funciones y las opciones de personalización.
- Algunos casos de uso específicos para desarrolladores pueden seguir requiriendo herramientas de desarrollo externas para CI/CD o pruebas de código.
Precios de ClickUp
Valoraciones y reseñas de ClickUp
- G2: 4,7/5 (más de 6000 opiniones)
- Capterra: 4,7/5 (más de 3000 opiniones)
Opiniones de los usuarios sobre ClickUp
Una reseña de G2 dice:
Lo mejor de todo es que [ClickUp] se integra con servicios existentes como GitHub, y si eres desarrollador, es fácil crear integraciones personalizadas si eso es lo que más te conviene. Ahora lo uso a diario para gestionar todos mis proyectos.
Lo mejor de todo es que [ClickUp] se integra con servicios existentes como GitHub, y si eres desarrollador, es fácil crear integraciones personalizadas si eso te conviene más. Ahora lo uso a diario para gestionar todos mis proyectos.
📖 Leer también: Aprovechar el poder de ClickUp AI para equipos de software
2. Claude 3. 7 Sonnet (el mejor para tareas avanzadas de razonamiento y codificación del mundo real)
Claude 3. 7 Sonnet está diseñado para desarrolladores que se enfrentan a algo más que la finalización de código. Si estás depurando sistemas heredados/as, planificando una arquitectura full-stack o tienes varias herramientas abiertas en tu PC, Claude aporta velocidad y estructura a tu proceso.
El modo de pensamiento ampliado de Claude es una de sus capacidades más destacadas. Los desarrolladores pueden alternar entre respuestas rápidas y razonamientos paso a paso para problemas que exigen un análisis más profundo. Esta función es ideal para aprender a utilizar la IA en el desarrollo de software basado en pruebas, la lógica recursiva o la refactorización a gran escala.
El modo de pensamiento ampliado también mejora significativamente el rendimiento en pruebas de codificación, como SWE-bench Verified y TAU-bench, donde Claude 3.7 supera a todas las versiones anteriores.
Claude 3. 7 Las mejores funciones de Sonnet
- Habilita el modo de pensamiento ampliado para mejorar la precisión en tareas de codificación complejas, depuración y razonamiento algorítmico.
- Utiliza Claude Code a través de la CLI para realizar la edición de archivos, escribir pruebas, ejecutar comandos y colaborar directamente desde tu terminal.
- Conéctese a los repositorios de GitHub y trabaje con archivos de proyectos reales para obtener resultados estructurados y cambios de código fiables.
- Consigue resultados de vanguardia en SWE-bench y TAU-bench, destacando en el uso de herramientas agenticas y capacidades de razonamiento avanzadas.
- Mantenga el contexto entre sesiones para flujos de trabajo de ingeniería largos y de múltiples pasos o ciclos de mejora continua.
Claude 3. 7 Limitaciones de Sonnet
- El modo de pensamiento ampliado está restringido a los planes de pago, lo que reduce el acceso de los usuarios de la versión gratuita.
- Sigue evolucionando en cuanto a funciones de colaboración en tiempo real en comparación con plataformas full-stack como ClickUp.
Claude 3. 7 Precios de Sonnet
- Free
- Pro: 20 $ al mes.
- Máximo: 100 $ al mes.
Claude 3. 7 Valoraciones y reseñas de Sonnet
- G2: 4,4/5 (más de 50 opiniones)
- Capterra: 4,5/5 (más de 20 reseñas)
Opiniones de los usuarios sobre Claude 3. 7 Sonnet
Esta reseña de G2 destacó:
Modo de pensamiento ampliado que permite al modelo invocar búsquedas web y otras herramientas en medio de una conversación, ideal para análisis de datos de varios pasos y flujos de trabajo de investigación.
Modo de pensamiento ampliado que permite al modelo invocar búsquedas web y otras herramientas en medio de una conversación, ideal para análisis de datos de varios pasos y flujos de trabajo de investigación.
📖 Leer también: Plantillas y formularios gratuitos para informes de errores y seguimiento de errores.
3. GPT-5 (el mejor para la generación rápida de código de uso general en múltiples lenguajes)
Si se mueve rápidamente entre el diseño, el desarrollo y la implementación, GPT-5 ofrece el equilibrio entre velocidad y precisión que la mayoría de los desarrolladores necesitan en tiempo real.
GPT-5 puede generar código, explicar la lógica, completar funciones inacabadas y manejar fragmentos de código en múltiples lenguajes de programación, lo que demuestra el poder de la inteligencia artificial. Los desarrolladores suelen utilizarlo para resolver problemas básicos de Python, convertir la lógica en código ejecutable o escribir funciones auxiliares basadas en descripciones en lenguaje sencillo.
Además, esta plataforma de IA funciona bien en la depuración y también es fácilmente accesible.
Las mejores funciones de GPT-5
- Genera y explica código en Python, JavaScript, Java y otros lenguajes de programación populares.
- Completa funciones parciales y resuelve problemas básicos de codificación con gran precisión.
- Identifica problemas de sintaxis y mejora la calidad del código mediante sugerencias en línea.
- Gestiona la finalización del código y la documentación basándote en indicaciones en lenguaje natural.
- Disponible gratis a través de ChatGPT con tiempos de respuesta más rápidos que los modelos GPT-4 anteriores.
Limitaciones de GPT-5
- No se puede conectar a GitHub ni gestionar directamente los archivos del proyecto.
- Menos eficaz que los modelos especializados en pruebas de codificación avanzadas como SWE-bench.
Precios de GPT-5
- Free
- Go: 4 $ al mes
- Más: 20 $ al mes por usuario.
- Pro: 200 $ al mes por usuario.
Valoraciones y reseñas de GPT-5
- G2: 4,7/5 (más de 790 opiniones)
- Capterra: 4,5/5 (más de 190 opiniones)
Opiniones de los usuarios sobre GPT-5
Esta reseña de Reddit destacó:
Me quedé impresionado porque pude copiar y pegar el código y funcionó desde la primera ejecución sin ningún error de compilación. Por no hablar de que es increíblemente rápido.
Me quedé alucinado porque podía copiar y pegar el código y funcionaba desde la primera ejecución sin ningún error de compilación. Por no hablar de que es increíblemente rápido.
💡 Consejo profesional: ¿Te cuesta hacer que tu código sea comprensible para los demás (o incluso para tu yo futuro)? La guía de 9 pasos sobre cómo escribir documentación para código te muestra cómo crear documentos claros y coherentes que reducen la confusión y aceleran la depuración.
4. Gemini (el mejor para integrar código con tareas de desarrollo basadas en la web, aplicaciones y la nube)
A diferencia de otros modelos que funcionan de forma aislada, Gemini puede hacer referencia a documentos de Google, hojas de cálculo de Google e incluso archivos de Drive de Google para facilitar tareas de codificación más colaborativas y sensibles al contexto.
Esto lo hace especialmente útil para ingenieros que trabajan en estrecha colaboración con equipos de producto, analistas de datos o flujos de trabajo de contenido.
Además, Gemini 2. 5 se encarga de la generación, explicación y finalización de código en lenguajes de programación populares como Python, JavaScript, Java y muchos más. Está diseñado para ayudar con tareas de codificación complejas, como el andamiaje de API, las transformaciones de datos y la creación de scripts de implementación en la nube.
Las mejores funciones de Gemini
- Genera, explica y completa código en Python, JavaScript y otros lenguajes de programación importantes.
- Conéctese a las aplicaciones de Google Workspace para informar las respuestas de código con datos en tiempo real o contexto de documentación.
- Gestiona y razona sobre código complejo y múltiples archivos utilizando la carga de archivos nativa y la vinculación con Drive.
- Soporte para casos de uso de desarrollo de software, como automatización de backend, integración de API e implementaciones en la nube de Google.
- Permite una salida estructurada y un formato detallado para la documentación, los flujos de trabajo y la automatización de procesos.
Limitaciones de Gemini
- Requiere una cuenta de Google Workspace para disfrutar de todas las funciones de integración.
- Todavía menos utilizado que GPT-4 o Claude en foros de código abierto y desarrolladores.
Precios de Gemini
- Free
- Google IA Pro: 19,99 $ al mes por usuario.
- Google IA Ultra: 249,99 $ al mes por usuario.
Valoraciones y reseñas de Gemini
- G2: 4,4/5 (más de 170 opiniones)
- Capterra: No hay suficientes reseñas.
Opiniones de los usuarios sobre Gemini
Esta reseña de G2 recoge:
Cualquiera que esté empezando a aprender el código o a escribir párrafos puede empezar a utilizar Gemini para aprender de forma muy rápida y eficaz.
Cualquier persona que esté empezando a aprender sobre el código o sobre la escritura de párrafos puede empezar a utilizar Gemini para aprender de forma muy rápida y eficaz.
📮 ClickUp Insight: Solo el 15 % de los gerentes revisa la carga de trabajo del equipo antes de asignar nuevas tareas, y el 24 % se basa únicamente en los plazos para delegar el trabajo.
¿El resultado? Miembros del equipo sobrecargados, talento infrautilizado y aumento del agotamiento. Sin visibilidad en tiempo real, el equilibrio de la carga de trabajo se convierte más en una conjetura que en una estrategia.
ClickUp cambia eso. Con las funciones de asignación y priorización basadas en IA, puedes asignar las tareas a las personas adecuadas en función de su capacidad actual, disponibilidad y conjunto de habilidades.
Utiliza tarjetas de IA para obtener una instantánea de la carga de trabajo, las prioridades y los próximos plazos, justo donde haces tu trabajo.
💫 Resultados reales: Lulu Press ahorra una hora por empleado cada día utilizando ClickUp Automatizaciones, lo que aumenta la eficiencia del equipo en un 12 %.
5. Replit Code (el mejor para el desarrollo integral de aplicaciones con automatización basada en IA)
Imagina que eres un desarrollador independiente con una fecha límite que se acerca. Necesitas diseñar un flujo de inicio de sesión, realizar la conexión a una base de datos y escribir scripts de implementación que normalmente requieren varios días con diferentes herramientas de desarrollo de software.
Con Replit Code, solo tienes que abrir tu navegador y describir lo que necesitas en lenguaje natural. En cuestión de minutos, el agente de IA genera el código backend, realiza los ajustes de autenticación e incluso sugiere configuraciones de implementación.
Impulsada por Claude 3. 5 Sonnet y GPT-4, esta herramienta de código de IA combina la finalización de código, la depuración y la automatización impulsada por IA.
Las mejores funciones de Replit Code
- Automatiza el andamiaje de proyectos, la corrección de errores y la creación de funciones con Replit Agent.
- Accede tanto a Claude Sonnet como a GPT-4o para la generación de código, la depuración y la finalización de código.
- Escriba, implemente y aloje aplicaciones en múltiples lenguajes de programación, todo desde una única interfaz.
- Entorno de nube seguro con módulos integrados de base de datos, autenticación e integración.
- Soporte para funciones para equipos, como SSO, control de acceso basado en roles e implementaciones privadas.
Limitaciones del código Replit
- Los precios basados en créditos pueden resultar costosos durante iteraciones de desarrollo complejas.
- Los LLM a veces no logran manejar de manera confiable la depuración detallada o las instrucciones complejas.
- Carece de sincronización perfecta con el repositorio GitHub para bases de código grandes y modulares.
Precios de Replit Código
- Starter: Gratis, gratuito/a
- Replit Core: 25 $ al mes por usuario.
- Equipos: 40 $ al mes por usuario.
- Enterprise: Precios personalizados
Valoraciones y reseñas de Replit Código.
- G2: 4,5/5 (más de 110 opiniones)
- Capterra: 4,4/5 (más de 80 opiniones)
Opiniones de los usuarios sobre Replit Code
Esta reseña de G2 elogió:
Llevo varios meses utilizando la nueva herramienta Replit Agent y es increíble lo que puedo crear sin ser programador. He creado todo tipo de apps, desde aplicaciones para empresas hasta aplicaciones personales.
Llevo varios meses utilizando la nueva herramienta Replit Agent y es increíble lo que puedo crear sin ser programador. He creado todo tipo de apps, desde aplicaciones para empresas hasta aplicaciones personales.
👀 Dato curioso: el primer programador del mundo nunca ejecutó una línea de código porque aún no existían los ordenadores. Ada Lovelace escribió literalmente algoritmos para una máquina que solo era una idea.
Cuando gestionas sprints de rápido movimiento, la alineación no es una acción puntual, sino un sistema vivo. Ahí es donde ClickUp Brain y ClickUp Brain MAX pueden ayudarte.
ClickUp Brain vive dentro de tu entorno de trabajo, sacando a la luz obstáculos, dependencias olvidadas y contextos que podrías haber pasado por alto, todo ello mientras mantiene conectadas todas las conversaciones y tareas.
Por su parte, ClickUp Brain MAX ofrece las mismas capacidades en el escritorio con Talk-to-Text, lo que te permite capturar ideas, notas rápidas o reflexiones a posteriori sin necesidad de usar las manos. Juntos, facilitan la colaboración entre desarrolladores y gestores de proyectos, traduciendo cada actualización o debate en un contexto estructurado y viable que mantiene la hoja de ruta alineada.
6. Mistral AI (el mejor para la personalización de IA de código abierto y lista para corporaciones)
La mayoría de los desarrolladores y equipos de datos se enfrentan a una disyuntiva común: elegir modelos de lenguaje potentes y de gran tamaño sin visibilidad alguna sobre su funcionamiento, o conformarse con opciones de código abierto que carecen de rendimiento.
Mistral IA rompe ese estancamiento. El editor de código ofrece LLM de alto rendimiento y totalmente transparentes que puedes personalizar, ajustar y desplegar según tus necesidades.
Sus modelos de peso abierto, como Mistral 7B y Mixtral 8x7B, están diseñados para equipos que desean autohospedarse, integrarse con pilas existentes y ajustar conjuntos de datos propios.
Las mejores funciones de Mistral IA
- Tiene soporte para casos de uso multimodales y multilingües en código, documentos y voz.
- Permite la implementación local, en la nube e híbrida con un control total de los datos.
- Cree agentes de IA que coordinen acciones en tiempo real utilizando sus aplicaciones y API.
- Ajuste modelos de código abierto (Mistral 7B, Mixtral 8x7B, etc.) para usos especializados.
- Habilita la ventana de contexto de 128K para tareas de razonamiento complejas y de larga duración.
Limitaciones de Mistral IA
- Ofrece integraciones plug-and-play con un límite en comparación con ecosistemas más maduros.
- Requiere conocimientos técnicos para el ajuste fino o la implementación in situ.
- Reserve los modelos más avanzados para acceso comercial/API, no pesos abiertos.
Precios de Mistral IA
- Free
- Pro: 14,99 $ al mes por usuario.
- Equipo: 24,99 $ al mes por usuario.
- Mistral Código: Precios personalizados
- Corporación: Precios personalizados
Valoraciones y reseñas de Mistral IA.
- G2: No hay suficientes reseñas.
- Capterra: No hay suficientes reseñas.
Opiniones de los usuarios sobre Mistral IA
Esta reseña de G2 comparte:
Es ideal para aplicaciones en tiempo real, creación de prototipos y escenarios de IA de vanguardia sin sacrificar la calidad ni la versatilidad.
Es ideal para aplicaciones en tiempo real, creación de prototipos y escenarios de IA de vanguardia sin sacrificar la calidad ni la versatilidad.
💡 Consejo profesional: ¿Quieres ciclos de desarrollo más rápidos sin agotarte? Cómo usar ChatGPT para escribir código te muestra cómo automatizar el andamiaje, la depuración y mucho más utilizando la IA.
7. DeepSeek (ideal para desarrolladores de código abierto que necesitan un razonamiento profundo del código con un control completo del modelo)
DeepSeek es uno de los pocos modelos que puede generar plugins de WordPress, depurar rutinas de JavaScript y reescribir expresiones regulares con una lógica sólida.
A diferencia de muchos generadores de código genéricos, DeepSeek va más allá de los resultados superficiales y es capaz de crear estructuras de complementos completas, reescribir funciones con validación de casos extremos y realizar un seguimiento de la lógica en indicaciones largas.
Si su equipo necesita un LLM transparente y centrado en los desarrolladores que gestione tareas de codificación complejas sin encerrarle en un ecosistema propietario, vale la pena considerar DeepSeek.
Las mejores funciones de DeepSeek
- Compatibilidad con tareas de codificación complejas con alta precisión de razonamiento.
- Ofrece total transparencia con acceso al modelo de código abierto.
- Ejecuta la generación de código, la depuración y el desarrollo de complementos de forma fiable.
- Habilita flujos de trabajo agenticos con salida JSON y llamadas a funciones.
- Mantenga el contexto a largo plazo con una ventana de tokens de 64K.
Limitaciones de DeepSeek
- Problemas con herramientas especializadas como AppleScript o Keyboard Maestro.
- Genera resultados demasiado prolijos que pueden requerir refinamiento.
- Se requiere un número de teléfono +86 para el registro en algunas regiones.
Precios de DeepSeek
- Versión de prueba gratuita disponible
- Pro/Equipo: El precio se basa en tarifas por uso de tokens.
- Corporación: Precios personalizados
Valoraciones y reseñas de DeepSeek
- G2: No hay suficientes reseñas.
- Capterra: No hay suficientes reseñas.
Opiniones de los usuarios sobre DeepSeek
Esta reseña de Reddit señalaba:
DeepSeek R1 es similar o mejor (en algunos contextos) que el o1 regular de OpenAI. R1 destaca claramente por encima de o1 en lo que respecta a la visualización de su proceso de pensamiento.
DeepSeek R1 es similar o mejor (en algunos contextos) que el o1 regular de OpenAI. R1 destaca claramente por encima de o1 en lo que respecta a la visualización de su proceso de pensamiento.
8. Code Llama (el mejor para la codificación de código abierto con implementación flexible)
No todos los desarrolladores quieren depender de modelos propietarios para tareas de código confidencial.
Code Llama de Meta es un potente modelo de lenguaje abierto basado en Llama 2, diseñado específicamente para la generación de código, la depuración y el seguimiento de instrucciones.
Los equipos pueden implementar LLM de alto rendimiento sin dependencia de un proveedor, ya que Code Llama está disponible en varios tamaños de hasta 70 000 millones de parámetros y ofrece variantes para código Python e instrucciones en lenguaje natural.
Las mejores funciones de Code Llama
- Tiene compatibilidad con múltiples tareas de código, incluyendo la generación, la finalización y la depuración.
- Habilita las indicaciones de relleno en medio para la edición de código existente.
- Ofrece variantes especializadas como Code Llama—Python y Code Llama—Instruct.
- Maneja ventanas de contexto largas (hasta 100 000 tokens en algunas variantes).
- Permite la implementación local y el ajuste fino para entornos privados.
Limitaciones de Code Llama
- Falta de herramientas integradas o entornos de pruebas alojados.
- Requiere configuración técnica para la inferencia y el servicio de modelos.
- Puede tener un rendimiento inferior en tareas específicas del dominio en comparación con los modelos patentados ajustados.
Precios de Code Llama
- Free
Valoraciones y reseñas de Code Llama
- G2: No hay suficientes reseñas.
- Capterra: No hay suficientes reseñas.
9. LLaMA (el mejor para la experimentación con IA de código abierto a gran escala)
Para los desarrolladores individuales y los creadores independientes, uno de los mayores obstáculos de la IA es la usabilidad, a menudo debido a la insuficiencia de datos de entrenamiento.
LLaMA ofrece sólidas capacidades de razonamiento, codificación y multilingüismo, pero para lograr estas capacidades a menudo es necesario superar diversos obstáculos, como descargar modelos, compatibilidad de marcos, limitaciones de GPU y conmutación de API.
Meta presenta LLaMA como una alternativa de código abierto y vanguardista a los LLM propietarios, capaz de realizar una comprensión multimodal.
Las mejores funciones de LLaMA
- Compatibilidad con entradas multimodales (visión + texto) a través de las versiones preliminares de LLaMA 4.
- Ofrece razonamiento nativo de contexto largo con hasta 128K de contexto.
- Consigue un rendimiento competitivo en pruebas de rendimiento como LiveCodeBench y GPQA.
- Habilita la compatibilidad multilingüe avanzada y el razonamiento matemático.
- Proporciona modelos de peso abierto para una personalización completa y una implementación local.
Limitaciones de LLaMA
- Requiere una configuración compleja con grandes exigencias de GPU (se recomienda A10 o superior).
- La documentación y las herramientas para desarrolladores están fragmentadas y no son fáciles de usar para los principiantes.
- Impulso implícito hacia las API de pago de Meta, incluso para los usuarios de código abierto.
Precios de LLaMA
- Free
- Precios personalizados
Valoraciones y reseñas de LLaMA
- G2: 4,3/5 (más de 140 opiniones)
- Capterra: No hay suficientes reseñas.
Opiniones de los usuarios sobre LLaMA
Esta reseña de G2 destacó:
Meta Llama 3 me ha ayudado en mis diversas tareas de codificación y me ha ayudado a resolver problemas con mis tareas.
Meta Llama 3 me ha ayudado en mis diversas tareas de codificación y me ha ayudado a resolver problemas con mis tareas.
10. Grok (el mejor para un razonamiento ultrarrápido y una profundidad contextual)
Si alguna vez has esperado a que una herramienta de IA terminara una tarea sencilla, como corregir un error o completar un script, sabes lo frustrante que puede resultar una respuesta lenta y superficial. Ahí es donde Grok destaca.
Creado por xAI e integrado en la plataforma X, ofrece un razonamiento rápido y similar al humano que se parece más a la programación en pareja que a realizar consultas a un chatbot.
Ya sea que esté depurando un script de Python, generando contenido o traduciendo lógica entre lenguajes, Grok se adapta a sus necesidades.
Las mejores funciones de Grok
- Ofrece respuestas casi instantáneas a consultas de codificación complejas y acertijos lógicos.
- Proporciona soporte para la retención de contexto avanzada para una mejor continuidad en sesiones de codificación iterativas.
- Gestione con facilidad la documentación de codificación multilingüe y las tareas de traducción entre idiomas.
- Genere fragmentos de código completos y lógica empresarial en herramientas de codificación como Python o JavaScript con un mínimo de indicaciones.
- Analizar tareas de razonamiento abstracto, como la detección del sarcasmo y el reconocimiento de patrones de formato largo.
Limitaciones de Grok
- Produce resultados excesivamente cautelosos o genéricos en casos extremos creativos o de alto riesgo.
- Depende del acceso a API de pago o la integración de plataformas para su uso a nivel de producción.
- Carece de un rendimiento destacado en la generación de imágenes en comparación con herramientas especializadas.
Precios de Grok 3
- Super Grok: 30 $ al mes por usuario.
- Super Grok Heavy: 300 $ al mes por usuario.
Valoraciones y reseñas de Grok 3
- G2: No hay suficientes reseñas.
- Capterra: No hay suficientes reseñas.
Qué opinan los usuarios sobre Grok
Esta reseña de G2 destacó:
Puede crear imágenes, buscar en la web, proporcionar respuestas, generar contenido, realizar análisis de datos, realizar investigaciones profundas y más profundas, y ofrece un buen nivel gratuito. El mejor en X.
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👀 Dato curioso: el primer error en informática fue, literalmente, una polilla. En 1947, unos ingenieros encontraron una atrapada en un relé en Harvard. Hoy en día, los LLM depuran el código sin siquiera tocar el hardware.
11. GitHub Copilot (el mejor para la automatización y la edición de código sin interrupciones en el IDE)
Escribir bloques de código repetitivos, depurar funciones de otros o simplemente intentar mantenerse al día con los tickets diarios puede agotar su concentración.
GitHub Copilot aligera esa carga actuando como un compañero de equipo siempre disponible dentro de tu IDE.
Tanto si escribes desde cero como si realizas la edición en varios archivos, esta herramienta de IA para desarrolladores ofrece sugerencias en tiempo real, detecta automáticamente los efectos en cadena y te permite aprobar los cambios con un solo clic, directamente en tu entorno.
Las mejores funciones de GitHub Copilot
- Ofrece sugerencias de código en tiempo real que aprenden tu estilo de programación mientras realizas el trabajo.
- Habilita el modo agente para planificar, escribir, probar y entregar solicitudes de validación de forma autónoma.
- Permite indicaciones en el editor para ediciones de múltiples archivos y cambios coherentes en todo el proyecto.
- Se integra con IDE populares como VS Code, Visual Studio, Xcode, JetBrains y Neovim.
- Compatibilidad con múltiples opciones de modelos, incluidos Claude Sonnet, GPT-4. 1 y Gemini 2. 5 Pro.
- Proporciona capacidades de revisión de código que señalan incidencias y sugieren soluciones antes del control de calidad manual.
Limitaciones de GitHub Copilot
- Requiere bases de código estructuradas para obtener el mejor rendimiento.
- Generar sugerencias que aún necesitan revisión humana.
- Ofrece menos valor para los desarrolladores independientes que escriben y comprenden todo su propio código.
- Límite de completaciones en el plan Free (2000 al mes).
Precios de GitHub Copilot
- Free
- Pro: 10 $ al mes por usuario.
- Pro+: 39 $ al mes por usuario
Valoraciones y reseñas de GitHub Copilot.
- G2: 4,5/5 (más de 140 opiniones)
- Capterra: 4,7/5 (más de 20 reseñas)
Opiniones de los usuarios sobre GitHub Copilot
No solo proporciona autocompletado rápido de código, sino que mejora activamente mi flujo de trabajo al sugerir soluciones optimizadas, estructuradas y orientadas al rendimiento.
No solo proporciona autocompletado rápido de código, sino que mejora activamente mi flujo de trabajo al sugerir soluciones optimizadas, estructuradas y orientadas al rendimiento.
💡 Consejo profesional: No basta con saber Python o JavaScript. Cómo convertirse en un mejor programador revela cómo subir de nivel con la resolución de problemas del mundo real, la creatividad y el aprendizaje continuo para destacar en el vertiginoso mundo tecnológico actual.
12. Tabnine (el mejor para asistencia de código de IA de seguridad y privada)
Los desarrolladores suelen tener problemas con cuestiones de privacidad, especialmente cuando realizan un uso compartido de código confidencial con herramientas de IA. Todos los ingenieros han pasado por ese momento incómodo en el que se preguntan si la siguiente sugerencia de autocompletado podría filtrar lógica propietaria.
Tabnine está diseñado para acabar con esas preocupaciones. Ofrece una solución local y aislada que mantiene tu código exactamente donde tú quieres.
Con modelos entrenados exclusivamente con código con licencia permisiva, Tabnine es su socio de confianza para completar código de forma rápida y contextual, lo que aumenta la productividad de los desarrolladores.
Las mejores funciones de Tabnine
- Tiene compatibilidad con implementaciones totalmente privadas y aisladas sin retención de datos.
- Genera y explica código con sugerencias contextuales adaptadas a tus proyectos.
- Cree agentes de IA para pruebas, documentación e implementación de Jira.
- Valida el código según los estándares internos con agentes de revisión personalizados.
- Utiliza varios LLM o ajusta los modelos Tabnine en tus propios repositorios.
Limitaciones de Tabnine
- Funciones limitadas en los planes gratuitos o básicos.
- Puede consumir más recursos del sistema durante la ejecución del modelo local.
- Requiere configuración y soporte informático para su implementación a nivel de corporación.
Precios de Tabnine
- Plataforma Tabnine Agentic: 59 $ al mes por usuario (facturado anualmente)
Valoraciones y reseñas de Tabnine
- G2: 4,0/5 (más de 40 reseñas)
- Capterra: No hay suficientes reseñas.
Opiniones de los usuarios sobre Tabnine
Esta reseña de G2 comparte:
Me sorprende mucho lo bien que proporciona el código previsto. A veces me sorprende, especialmente durante la práctica de DSA, ya que identifica el problema, incluyendo los límites de complejidad de tiempo y espacio, y proporciona el código correspondiente.
Me sorprende mucho lo bien que proporciona el código previsto. A veces me sorprende, especialmente durante la práctica de DSA, que identifica el problema, incluyendo los límites de complejidad de tiempo y espacio, y proporciona el código correspondiente.
🧠 ¿Sabías que: en 2025, los LLM podrían automatizar casi el 50 % de todo el trabajo digital? Cómo realizar una evaluación eficaz de los LLM para obtener resultados óptimos te muestra cómo probarlos y ajustarlos para obtener un rendimiento constante y fiable en el mundo real.
13. WizardLM (el mejor para seguir instrucciones y razonar en tareas de código complejas)
Escribir código limpio ya es bastante difícil cuando se trata de explicarlo y probarlo. Evite la presión añadida de mantenerlo siempre que sea posible.
WizardLM se presenta como un LLM de código abierto ajustado específicamente para seguir instrucciones y realizar razonamientos lógicos, lo que lo convierte en un potente asistente de codificación para desarrolladores que desean más claridad en tareas complejas sin depender de cajas negras propietarias.
Las mejores funciones de WizardLM
- Interpreta indicaciones vagas o abstractas con un razonamiento lógico y paso a paso.
- Siga instrucciones complejas para tareas de codificación de múltiples turnos.
- Desglose la lógica del código anidado en un formato claro y legible.
- Tiene compatibilidad con preguntas y respuestas abiertas y explicaciones de código en muchos lenguajes.
- Permite una implementación segura y sin conexión como solución totalmente de código abierto.
Limitaciones de WizardLM
- El rendimiento puede quedar por detrás de modelos propietarios como GPT-4 o Claude 3. 5
- Problemas con bases de código muy específicas de un dominio sin ajuste fino.
- Velocidades de inferencia más lentas en modelos más grandes, a menos que estén optimizados.
Precios de WizardLM
- Precios personalizados
Valoraciones y reseñas de WizardLM
- G2: No hay suficientes reseñas.
- Capterra: No hay suficientes reseñas.
Opiniones de los usuarios sobre WizardLM
Esta reseña de Reddit destacó:
Ofrece respuestas precisas y completas a preguntas basadas en el conocimiento y no tiene rival entre los demás modelos que he probado en las áreas de pensamiento inferencial y resolución de problemas matemáticos.
Ofrece respuestas precisas y completas a preguntas basadas en el conocimiento y no tiene rival entre los demás modelos que he probado en las áreas de pensamiento inferencial y resolución de problemas matemáticos.
Herramientas adicionales útiles
Aquí hay tres herramientas LLM adicionales para el código que no se tratan en el blog, pero que son similares en cuanto a su finalidad y funcionalidad:
- Amazon CodeWhisperer: ofrece sugerencias de código adaptadas a los servicios de AWS, análisis de seguridad integrados para detectar vulnerabilidades y una integración perfecta con entornos de desarrollo integrado (IDE) como VS Code y JetBrains.
- Cody de Sourcegraph: se integra profundamente con su base de código para responder preguntas sobre el código, generar explicaciones y refactorizar la lógica.
- Magic.dev: te permite describir el software en lenguaje natural y devuelve estructuras de código full-stack implementables.
LLM(e) te cuenta un secreto: la codificación es más fácil con ClickUp.
Los LLM han redefinido por completo la forma en que los equipos modernos abordan el desarrollo de software.
Sin embargo, como ha demostrado esta guía, no todos los LLM son iguales.
Algunos destacan en el razonamiento, pero tienen dificultades con la colaboración en tiempo real. Otros ofrecen sugerencias de código rápidas, pero carecen de integración con su flujo de trabajo de desarrollo real. La mayoría requiere que los desarrolladores salten entre IDE, chatbots y gestores de tareas solo para obtener un resultado limpio.
ClickUp se distingue en este sentido.
Al integrar funciones basadas en LLM directamente en el entorno de trabajo de tu proyecto, ClickUp permite a los equipos generar código, gestionar tareas y colaborar en un solo lugar. ClickUp elimina la necesidad de indicaciones inconexas, sin cambios de contexto.
Si tu cadena de herramientas actual te está ralentizando, ¡quizás sea el momento de registrarte en ClickUp!