Llama 4 Scout vs Kimi K3 vs Qwen3.8 27B vs Gemma 4

Los mismos datos para todas, en las mismas filas. Sin ganadores prefabricados y sin nota: la fila que decide es la que a ti te importe.

Comparativa de Llama 4 Scout, Kimi K3, Qwen3.8 27B, Gemma 4
Condición	Llama 4 Scout	Kimi K3	Qwen3.8 27B	Gemma 4
Qué sabe hacer	Generación de texto Generación de código Entiende imágenes Descarga de modelos	Generación de texto Generación de código Razonamiento Entiende imágenes	Generación de texto Generación de código Razonamiento Entiende imágenes	Generación de texto Entiende imágenes Entiende audio Descarga de modelos
¿Uso comercial?	Parcial	Parcial	Sí	Sí
Cuánto cuesta empezar	Instalación técnica, modelos o GPU	Instalación técnica, modelos o GPU	Instalación técnica, modelos o GPU	Instalación sencilla
Por dónde se accede	Pesos descargables	Pesos descargables	Pesos descargables	Por API, con capa gratuita Pesos descargables
¿Open source?	Pesos abiertos	Pesos abiertos	Open source	Open source
¿Marca de agua?Faltan datos	Sin comprobar — Todavía no hemos abierto la fuente oficial para este dato. Es trabajo nuestro pendiente.	Sin comprobar — Todavía no hemos abierto la fuente oficial para este dato. Es trabajo nuestro pendiente.	Sin comprobar — Todavía no hemos abierto la fuente oficial para este dato. Es trabajo nuestro pendiente.	Sin comprobar — Todavía no hemos abierto la fuente oficial para este dato. Es trabajo nuestro pendiente.
¿Se entrena con tus datos?Faltan datos	Sin comprobar — Todavía no hemos abierto la fuente oficial para este dato. Es trabajo nuestro pendiente.	Sin comprobar — Todavía no hemos abierto la fuente oficial para este dato. Es trabajo nuestro pendiente.	Sin comprobar — Todavía no hemos abierto la fuente oficial para este dato. Es trabajo nuestro pendiente.	No
¿Pide tarjeta?	No	No	No	No
¿Hay que registrarse?	No	No	No	No
Dónde se ejecuta	Local	Local	Local	Local
Renovación de créditos	Sin créditos	Sin créditos	Sin créditos	Sin créditos
Modelo de gratuidad	Open source	Open source	Open source	Open source
Categoría	Modelos de IA	Modelos de IA	Modelos de IA	Modelos de IA
Con más detalle
Qué te dan gratis	Pesos descargables bajo la Llama 4 Community License. Permite uso comercial, pero por encima de 700 millones de usuarios activos mensuales hay que solicitar licencia a Meta, y hay que mostrar «Built with Llama» y conservar el aviso de licencia.	Pesos descargables bajo la Kimi K3 License, que permite usar, copiar, modificar y vender copias con dos condiciones comerciales. La primera: por encima de 100 millones de usuarios activos mensuales o de 20 millones de dólares de ingresos mensuales hay que mostrar «Kimi K3» de forma destacada en la interfaz. La segunda: quien opere un negocio de modelo como servicio con más de 20 millones de dólares de ingresos agregados en doce meses consecutivos tiene que firmar un acuerdo aparte con Moonshot AI antes de usarlo con fines comerciales.	Pesos bajo Apache 2.0, sin condiciones añadidas. 27.000 millones de parámetros, contexto nativo de 262.144 tokens ampliable a un millón, y entrada de texto, imagen y vídeo.	Los cinco tamaños con licencia Apache 2.0. Contexto de 128k en E2B y E4B, y de 256k en 12B, 26B A4B y 31B. Entrada de texto e imagen en todos; audio sólo en E2B, E4B y 12B. La salida es siempre texto.
Límites	Licencia propia: Llama 4 Community License, no OSI Por encima de 700M de usuarios mensuales hay que pedir licencia a Meta Obligatorio mostrar «Built with Llama» y conservar el aviso 17.000M de parámetros activos sobre 109.000M · contexto de 10M de tokens	Atribución obligatoria sobre 100M de usuarios mensuales o 20M $ de ingresos mensuales Acuerdo aparte con Moonshot AI para negocios MaaS con más de 20M $ en 12 meses 2,8 billones de parámetros · 104.000 millones activos Contexto de 1.048.576 tokens	Pesos: Apache 2.0 27.000 millones de parámetros Contexto nativo de 262.144 tokens, extensible a 1.000.000 Entrada de texto, imagen y vídeo	Pesos: Apache 2.0 en los cinco tamaños E2B (2.300M efectivos) y E4B (4.500M): contexto de 128k 12B, 26B A4B y 31B: contexto de 256k Audio de entrada sólo en E2B, E4B y 12B
En contraFaltan datos	Sin analizar — Que esta casilla esté vacía no significa que no tenga pegas: significa que no las hemos escrito.	Sin analizar — Que esta casilla esté vacía no significa que no tenga pegas: significa que no las hemos escrito.	Sin analizar — Que esta casilla esté vacía no significa que no tenga pegas: significa que no las hemos escrito.	Hay que montar el entorno de ejecución: no es abrir una web y escribir Los tamaños grandes exigen hardware que no todo el mundo tiene Las versiones 1 a 3 no comparten la licencia Apache 2.0 de la 4 Sin soporte: si algo falla, la comunidad es toda la ayuda que hay
Veredicto	La ventana de diez millones de tokens no la tiene nadie más. La condición de los 700 millones de usuarios no afecta a casi nadie, pero la de enseñar «Built with Llama» sí, y por eso esto es «pesos abiertos» y no «open source».	Su licencia es casi MIT y por eso la diferencia importa: permite vender y modificar, pero a partir de 100 millones de usuarios mensuales obliga a poner «Kimi K3» a la vista en la interfaz.	Probablemente el mejor equilibrio del catálogo entre lo que hace y lo que permite: multimodal, con razonamiento documentado y una licencia que no pide permiso a nadie.	La rareza está en los dos pequeños: caben en un equipo modesto y aceptan audio, cosa que los grandes de la misma familia no hacen. Contexto de 128k en los pequeños y 256k en los demás.
Última verificación	20 ago 2026	29 ago 2026	20 ago 2026	20 ago 2026

Cuando falta un dato, la tabla dice por qué. Sin comprobar es deuda nuestra: todavía no hemos abierto la fuente oficial. El fabricante no lo publica es lo contrario: la abrimos y no lo dice, y eso es información sobre el producto. Sin analizar es un hueco de redacción nuestro, y No aplica una fila que no tiene sentido para esa clase de herramienta. Pasa el ratón por encima para ver qué buscábamos.

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