Modelos
El catálogo de modelos de QDivZero
Empieza con uno. Despliega prácticamente cualquiera.
Accede directamente a los modelos públicos de QDivZero o explora modelos open-weight de Hugging Face para texto, código, razonamiento, imagen, vídeo, audio, embeddings y aplicaciones multimodales.
¿Necesitas otro? Despliégalo sobre cómputo dedicado. ¿El modelo es tuyo? También puedes ejecutar modelos privados y fine-tuned. QDivZero prepara la infraestructura y el entorno de inferencia para que puedas conectarte mediante una API compatible con OpenAI.
Explorar modelosModelos públicos
Empieza a construir sin desplegar nada.
Para probar un modelo, desarrollar un prototipo o empezar a integrarlo en tu aplicación, no siempre necesitas crear un despliegue.
Los modelos públicos de QDivZero están listos para usar mediante API y descuentan saldo según los tokens de entrada y salida. Qwen 3.8 27B también puede activarse con Unlimited Basic por una cuota mensual fija sin consumir saldo. Conéctate con una API compatible con OpenAI y empieza a enviar peticiones sin configurar GPUs, servidores ni entornos de inferencia.
Puedes utilizar modelos como DeepSeek V4 Flash, DeepSeek V4.1 Flash, GPT-6 Luna, GPT-6 Sol, GPT-OSS Safeguard 120B European, GPT-OSS Safeguard 20B European y Qwen 3.8 27B, con precios de entrada y salida visibles antes de empezar.
Ver modelos públicosModelos open-weight
Lo encontraste en Hugging Face. Ahora ejecútalo.
Encontrar un modelo open-weight es fácil. Ejecutarlo implica saber qué hardware necesita, encontrar una GPU con suficiente VRAM, preparar el runtime, configurar la inferencia y mantener un endpoint disponible.
QDivZero conecta ese modelo con la infraestructura necesaria para ejecutarlo. Busca el modelo de Hugging Face que quieres desplegar, define tus requisitos y QDivZero valida su compatibilidad, encuentra capacidad adecuada y prepara el entorno de inferencia.
Sin esperar a que añadamos el modelo a una lista cerrada. Si es compatible, puedes desplegarlo.
Explorar modelos de Hugging FaceUn catálogo abierto
No esperes a que tu proveedor añada el próximo modelo.
Los modelos open-weight cambian rápido. Aparecen nuevas arquitecturas, versiones y modelos especializados continuamente, mientras que muchas APIs trabajan con una selección que el proveedor incorpora y mantiene manualmente.
QDivZero parte del ecosistema de Hugging Face para que puedas explorar modelos nuevos sin depender de esa selección. Desde grandes modelos de lenguaje y reasoning hasta visión, generación de imagen y vídeo, voz, transcripción o embeddings.
Tú decides qué modelo merece la pena probar. No el catálogo de tu proveedor.
Tus propios modelos
Tu modelo también tiene sitio.
No todo tiene que venir de un catálogo público. Si has desarrollado tu propio modelo, has ajustado uno existente o necesitas mantener sus pesos privados, puedes desplegarlo sobre cómputo dedicado en QDivZero.
Ejecuta modelos propios, privados y fine-tuned sin montar manualmente la infraestructura de inferencia. QDivZero prepara el entorno necesario y mantiene el modelo accesible mediante un endpoint para integrarlo en tu aplicación.
Tus pesos siguen siendo tuyos. La infraestructura deja de ser tu problema.
Desplegar mi modeloAhora mismo
Algunos de nuestros modelos favoritos.
No existe un único modelo adecuado para todo. Estos son algunos de los modelos open-weight que merece la pena explorar según lo que estés construyendo.
Qwen3.8-27B combina capacidad con un tamaño manejable para inferencia. DeepSeek V4.1 y GLM-5.3 apuntan a tareas de razonamiento y mayor complejidad. Entre las arquitecturas MoE, Ornith-35B-A3B, Qwen3.6-35B-A3B y Sherry-35B-A3B permiten trabajar con una fracción de los parámetros activos durante la inferencia.
Para agentes, contexto y uso de herramientas puedes explorar Kimi K3 y MiniMax M2.7. MiMo-V2.6-Flash y MiMo-V2.6-Pro ofrecen perfiles diferentes de velocidad y capacidad, mientras que Gemma 4 31B amplía las opciones para aplicaciones multimodales y NVIDIA Nemotron 3.5 para razonamiento y agentes.
Encuentra estos modelos y muchos más en QDivZero. Pruébalos si están disponibles como modelos públicos o despliégalos sobre cómputo dedicado sin gestionar tú la infraestructura GPU.
Explorar todos los modelosDel modelo al endpoint
Despliega modelos de IA sin configurar la infraestructura.
Elige el modelo que quieres ejecutar y define tus requisitos. QDivZero comprueba el runtime y la VRAM necesarios, busca cómputo compatible entre distintos proveedores y prepara el entorno de inferencia.
Cuando el despliegue está listo, te conectas mediante una API compatible con OpenAI. Puedes cambiar de modelo o infraestructura sin construir una integración diferente para cada proveedor.
Crear un despliegueModelos populares
Selección actualizada desde Hugging Face
Modelo generativo para crear imágenes a partir de instrucciones.
Modelo open-weight para generación de texto, razonamiento y asistentes.
Modelo open-weight para generación de texto, razonamiento y asistentes.
Modelo open-weight para generación de texto, razonamiento y asistentes.
Modelo multimodal para comprender imágenes y generar respuestas.
Modelo multimodal para comprender imágenes y generar respuestas.
Modelo multimodal para comprender imágenes y generar respuestas.
Modelo open-weight para generación de texto, razonamiento y asistentes.
Modelo open-weight para generación de texto, razonamiento y asistentes.
Modelo generativo para transformar imágenes en secuencias de vídeo.
Modelo de audio para transcribir voz y convertirla en texto.
Modelo generativo para crear audio a partir de instrucciones.
Modelo open-weight para generación de texto, razonamiento y asistentes.
Modelo multimodal para comprender imágenes y generar respuestas.
Modelo open-weight para generación de texto, razonamiento y asistentes.
Modelo generativo para crear imágenes a partir de instrucciones.
Modelo de audio para detectar y separar actividad de voz.
Modelo multimodal para generar vídeo a partir de imagen y texto.
Modelo para analizar, etiquetar y clasificar contenido textual.
Modelo multimodal para comprender imágenes y generar respuestas.
Modelos públicos de QDivZero
Listos para usar desde la plataforma
public:qwen-3.8-27b
Modelo denso multimodal de 27B parámetros para código, razonamiento, agentes y comprensión de imágenes y vídeo, con control flexible del razonamiento.
por 1M tokens
public:deepseek-v4-flash-0731
Versión oficial de DeepSeek V4 Flash orientada a agentes, programación y uso de herramientas, con decodificación especulativa para acelerar la inferencia.
por 1M tokens
public:deepseek-v4.1-flash
Modelo multimodal de DeepSeek para comprender texto e imágenes, con una arquitectura optimizada para reducir la memoria del contexto durante la inferencia.
por 1M tokens
public:gpt-6-luna
Modelo eficiente de OpenAI para tareas concretas y cargas de alto volumen, con razonamiento, entrada de texto e imagen y uso de herramientas.
por 1M tokens
public:gpt-6-sol
Modelo de OpenAI que equilibra capacidad y eficiencia para programación compleja, razonamiento y flujos de trabajo con agentes.
por 1M tokens
public:gpt-oss-safeguard-120b-european
Modelo de razonamiento de seguridad de 117B parámetros para clasificar contenido según políticas propias, filtrar entradas y salidas y explicar sus decisiones.
por 1M tokens
public:gpt-oss-safeguard-20b-european
Versión compacta y de menor latencia para clasificación de seguridad, moderación basada en políticas y etiquetado de contenido.
por 1M tokens
Preguntas frecuentes
¿QDivZero incluye todo el catálogo de Hugging Face?
Prácticamente todo. En lugar de limitarte a una selección de modelos, QDivZero te da acceso al catálogo de Hugging Face para explorar y desplegar los modelos compatibles. Solo una pequeña parte puede quedar fuera por requisitos técnicos o de arquitectura. Si es compatible, está disponible. No tienes que esperar a que decidamos añadirlo.
¿Qué modelos de Hugging Face puedo desplegar en QDivZero?
Puedes desplegar modelos compatibles de texto, razonamiento, imagen, vídeo, audio, voz, visión, embeddings y multimodales, entre muchas otras tareas disponibles en Hugging Face. Desde grandes modelos de lenguaje hasta modelos pequeños y especializados, QDivZero comprueba sus requisitos y encuentra la infraestructura adecuada para ejecutarlos.
¿Qué diferencia hay entre QDivZero y un proveedor de API de modelos?
Un proveedor de API suele ofrecer una selección concreta de modelos previamente integrados. QDivZero no parte de una lista cerrada: parte del catálogo de Hugging Face. Esto te permite elegir primero el modelo que quieres utilizar y dejar que QDivZero resuelva después la infraestructura compatible para ejecutarlo.
¿Puedo desplegar modelos nuevos publicados en Hugging Face?
Sí. Si aparece un nuevo modelo en Hugging Face y es compatible con QDivZero, puedes desplegarlo sin esperar a que lo incorporemos manualmente a una lista. Esto también permite acceder a modelos nuevos y especializados que pueden no estar disponibles en los catálogos habituales de otros proveedores.
¿Puedo desplegar LLMs y modelos open-weight en QDivZero?
Sí. Puedes desplegar LLMs y otros modelos open-weight compatibles para chat, razonamiento, generación de texto, agentes y otras aplicaciones de IA. En el catálogo puedes encontrar modelos de familias como Qwen, DeepSeek, GLM, Kimi, MiMo, MiniMax, Gemma o NVIDIA Nemotron, además de muchas otras disponibles en Hugging Face.
¿QDivZero solo sirve para modelos de texto?
No. Puedes desplegar modelos de texto, imagen, vídeo, audio, voz, visión, embeddings y modelos multimodales. Esto permite utilizar QDivZero para mucho más que LLMs: desde generación de imágenes o vídeo hasta transcripción, búsqueda semántica, RAG y aplicaciones que combinan distintas modalidades.
¿Necesito saber qué GPU necesita un modelo de Hugging Face?
No. Tú eliges el modelo y QDivZero se ocupa de encontrar capacidad compatible para ejecutarlo. No necesitas buscar qué GPU necesita, comprobar dónde hay disponibilidad, contratar infraestructura con otro proveedor ni configurar manualmente el entorno de inferencia.
¿Cómo utilizo un modelo después de desplegarlo?
Una vez desplegado, obtienes un endpoint de inferenciaque puedes conectar con tu aplicación. Los modelos compatibles pueden utilizarse mediante la API compatible con OpenAI de QDivZero, facilitando su integración con aplicaciones, agentes y herramientas que ya trabajan con este formato.
¿Cuánto cuesta ejecutar un modelo de Hugging Face en QDivZero?
En QDivZero puedes usar saldo, una suscripción Unlimited Basic o ambas opciones en la misma cuenta. Al desplegar un modelo de Hugging Face, el cómputo activo se prorratea por segundo y se descuenta del saldo. Los modelos públicos descuentan saldo según los tokens de entrada y salida, mientras que Unlimited Basic incluye Qwen 3.8 27B por una cuota mensual fija sin consumir saldo. Puedes conocer el precio del cómputo antes de desplegar y elegir la modalidad que mejor encaje con cada carga.
¿Qué son los modelos públicos de QDivZero?
Son modelos que QDivZero ya mantiene desplegados y listos para utilizar mediante API. No necesitas crear un despliegue, elegir una GPU ni preparar el entorno de inferencia antes de enviar tu primera petición. Los modelos públicos se consumen mediante la API compatible con OpenAI y descuentan saldo según los tokens de entrada y salida. Qwen 3.8 27B también puede utilizarse con Unlimited Basic por una cuota mensual fija sin consumir saldo.
¿Qué diferencia hay entre un modelo público y un despliegue dedicado?
Un modelo público está listo para usar y descuenta saldo según los tokens de entrada y salida. Un despliegue dedicado reserva infraestructura para el modelo que tú elijas y descuenta saldo por el tiempo de cómputo activo. Unlimited Basic incluye Qwen 3.8 27B como una tercera opción con cuota mensual fija sin consumir saldo. El despliegue dedicado es la opción adecuada cuando quieres ejecutar otro modelo open-weight, controlar su infraestructura o utilizar un modelo propio y privado.
¿Puedo desplegar mis propios modelos privados o fine-tuned?
Sí. Puedes ejecutar modelos propios, privados o fine-tuned sobre cómputo dedicado. QDivZero prepara el runtime y la infraestructura de inferencia necesarios y mantiene el modelo accesible mediante un endpoint para tu aplicación. Esto te permite utilizar tus pesos sin convertir el modelo en parte de un catálogo público.
¿Por qué desplegar modelos de Hugging Face con QDivZero en lugar de hacerlo por mi cuenta?
Porque ejecutar un modelo por tu cuenta implica encontrar infraestructura compatible, elegir GPUs, comprobar disponibilidad, configurar el entorno de inferencia y mantener el despliegue. Con QDivZero empiezas por el modelo. Nosotros resolvemos la infraestructura necesaria para ejecutarlo, para que puedas pasar de Hugging Face a un endpoint sin gestionar servidores ni GPUs.