Explorar el catálogo de modelos

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El catálogo Foundry Models sirve como centro central para detectar y comparar modelos de IA. Con más de 1900 modelos disponibles en varios proveedores, necesita formas eficaces de filtrar y encontrar modelos que coincidan con sus requisitos específicos.

El catálogo de modelos incluye dos categorías amplias de modelo:

  • Modelos Foundry vendidos directamente por Azure

    Estos modelos se facturan directamente a través de la suscripción de Azure e incluyen modelos de Azure OpenAI, así como modelos de Microsoft y otros proveedores.

  • Foundry Models de partners y comunidad

    Estos modelos son proporcionados por socios de confianza y la comunidad; cada uno con sus propias licencias y precios.

Búsqueda de modelos en el catálogo de modelos

La interfaz de usuario del catálogo de modelos en foundry Portal proporciona una manera sencilla de buscar el modelo adecuado para sus necesidades. Cada modelo tiene una tarjeta de modelo que muestra su información clave; incluyendo el proveedor, las funcionalidades, las métricas de pruebas comparativas, las consideraciones de inteligencia artificial responsable y las opciones de implementación.

Captura de pantalla del catálogo de modelos en el portal de Microsoft Foundry.

Puede buscar modelos por palabra clave y puede filtrar en función de los atributos siguientes:

  • Colección: los modelos se organizan en colecciones, como modelos que se proporcionan directamente en Azure o modelos en el repositorio Hugging Face.
  • Funcionalidades: capacidades específicas del modelo, incluido el razonamiento (resolución compleja de problemas), la llamada a herramientas (integración de API y funciones) o el procesamiento bidireccional (texto, imágenes, audio).
  • Origen: el proveedor de modelos, incluido Azure OpenAI, Microsoft, Cohere, Mistral, Meta, Antropic y otros.
  • Tareas de inferencia: tareas específicas como la generación de texto, el resumen, la traducción, la generación de imágenes, la síntesis de voz u otras tareas comunes de inteligencia artificial.
  • Métodos de ajuste preciso: técnicas admitidas para ajustar un modelo.
  • Sector: modelos entrenados en conjuntos de datos específicos del sector. Estos modelos especializados suelen superar los modelos de uso general en sus respectivos dominios.

Descripción de los tipos de modelo de IA generativa

A medida que explora el catálogo, se encuentran diferentes categorías de modelos diseñados para varios casos de uso. En términos generales, puede clasificar los modelos de lenguaje como:

  • Modelos de lenguaje grande (LLM) como GPT-5, Mistral Large y Llama 3 70B que están diseñados para tareas que requieren un razonamiento profundo, generación de contenido complejo y una amplia comprensión del contexto. Estos modelos se destacan en aplicaciones sofisticadas, pero requieren más recursos computacionales.
  • Modelos de lenguaje pequeños (SLA) como Phi-4, modelos de SISTEMA operativo Mistral y Llama 3 8B que ofrecen eficiencia y rentabilidad, a la vez que controlan tareas comunes de procesamiento de lenguaje natural. Son ideales para escenarios en los que la velocidad y el costo son más importantes que controlar las tareas de razonamiento más complejas. Los SLM se pueden ejecutar en dispositivos perimetrales o hardware de gama baja.

Modelos de finalización y razonamiento de chat

La mayoría de los modelos de lenguaje del catálogo son modelos de finalización de chat diseñados para generar respuestas de texto coherentes y adecuadas contextualmente. Estos modelos potencian las interfaces conversacionales y las aplicaciones de generación de contenido.

En escenarios que requieren un mayor rendimiento en tareas complejas como matemáticas, codificación, ciencia, estrategia y logística, los modelos de razonamiento como Claude Opus 4.6 proporcionan capacidades mejoradas de resolución de problemas. Estos modelos pueden desglosar problemas complejos y mostrar su proceso de razonamiento.

Modelos especializados

El catálogo también incluye modelos específicos de tareas:

Insertar modelos como Ada y Cohere convierten texto en representaciones numéricas. Estos modelos permiten escenarios de búsqueda semántica, sistemas de recomendaciones y recuperación de generación aumentada (RAG) en los que necesita encontrar información relevante basada en significados en lugar de coincidencias exactas de palabras clave.

Los modelos de generación de imágenes como GPT-image-1 crean imágenes a partir de descripciones de texto. Úselos para generar materiales de marketing, ilustraciones o bocetos de diseño.

Los modelos de generación de vídeo como Sora 2 crean contenido de vídeo a partir de descripciones de texto.

Los modelos de análisis de imágenes como GPT-4.1 pueden aceptar entradas bidireccionales , como texto e imágenes; y generan una salida de lenguaje natural en función de las indicaciones que incluyen imágenes para el análisis.

Los modelos de texto a voz como GPT-4o-tts pueden convertir la entrada basada en texto a voz sintetizada.

Los modelos de voz a texto como GPT-4o-transcribe pueden convertir datos de audio que contienen voz en transcripciones de texto.

Modelos regionales y específicos del dominio

Algunos modelos están optimizados para lenguajes, regiones o sectores específicos. Cuando se necesita un rendimiento especializado en un dominio o lenguaje determinado, estos modelos suelen superar las alternativas de uso general. Entre los ejemplos se incluyen modelos entrenados en literatura médica, documentos legales o corpora de lenguaje específico.