Existe un creciente interés en la posibilidad de alojar de forma independiente modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) como DeepSeek V3 y Qwen, específicamente para tareas de programación. La discusión se centra en la viabilidad de esta opción y en el rendimiento que se puede esperar en comparación con alternativas comerciales como Claude y GPT.
Las principales interrogantes que surgen entre quienes consideran esta alternativa giran en torno a la optimización del rendimiento. Se busca determinar si la auto-hospedaje de estos modelos puede ofrecer resultados comparables a los de las soluciones ofrecidas por empresas especializadas, considerando los recursos necesarios y la complejidad de la implementación.
La comunidad técnica está explorando activamente la configuración exitosa de estos modelos, compartiendo experiencias y buscando soluciones a los desafíos técnicos que implica la auto-hospedaje. La eficiencia y la capacidad de adaptación a necesidades específicas son factores clave en esta evaluación.
La discusión también abarca la evaluación de los costos asociados a la auto-hospedaje, incluyendo la infraestructura, el mantenimiento y la optimización del software. Se busca un equilibrio entre el control que ofrece la auto-hospedaje y la eficiencia económica de las soluciones comerciales.
