La modelización no causal es un enfoque poderoso para modelar sistemas físicos en una variedad de dominios, desde la ciencia y la ingeniería. Los lenguajes de modelización no causal permiten un enfoque modular de alto nivel. Sin embargo, es difícil compilar lenguajes no causales de forma modular (en el sentido de compilación separada). Esto causa dificultades al simular modelos grandes para los cuales la generación de código lleva mucho tiempo, o modelos estructuralmente singulares en los que se permite que partes del modelo cambien en tiempo de ejecución. En este trabajo, introducimos una técnica que llamamos diferenciación orden-paramétrica para permitir una compilación verdaderamente modular. La idea es generar código (máquina) que pueda calcular derivadas de cualquier orden de una expresión según sea necesario, permitiendo así la compilación modular anticipada de un lenguaje híbrido no causal. También desarrollamos un esquema de compilación que permite utilizar modelos parciales como objetos de primera clase de manera transparente y simularlos sin necesidad de compilación justo a tiempo, incluso en presencia de dinamismo estructural. Presentamos una evaluación de rendimiento del esquema que utilizamos y estudiamos sus deficiencias y posibles mejoras, demostrando que es un complemento factible a las técnicas de implementación existentes para casos en los que la compilación modular real es un objetivo principal.