Lo mejor de 2026

Mejores modelos LLM

Las versiones de LLM que importan en 2026, clasificadas por veredictos reales de la multitud, no solo por los benchmarks de los laboratorios. Cada modelo enlaza a una ficha completa: precio de API verificado por millón de tokens, ventana de contexto, fortalezas y debilidades honestas, y un veredicto editorial claro.

8 herramientas · clasificación por votos de la multitud · actualización: julio de 2026

  1. Claude Haiku 4.5Mejor elección

    El modelo más rápido de Anthropic: cerca del 90 % de la destreza de codificación de Sonnet 4.5 a $1/$5 por millón de tokens, contexto de 200K.

    $5/1M out67%(2)
    Visitar

    Por qué: 73,3 % en SWE-bench Verified, cerca del 90 % de la codificación agéntica de Sonnet 4.5 a un tercio del precio

  2. 2

    El buque insignia de clase Mythos de Anthropic (junio de 2026): 80,3 % en SWE-bench Pro, 11 puntos por delante de todos los demás modelos frontera

    $50/1M out63%(4)
    Visitar

    Por qué: 80,3 % en SWE-bench Pro frente al 69,2 % de Opus 4.8, el 58,6 % de GPT-5.5 y el 54,2 % de Gemini 3.1 Pro, unos 11…

  3. 3

    El Opus de Anthropic de abril de 2026: 87,6 % en SWE-bench Verified, contexto de 1M, visión de alta resolución, hoy por detrás de Opus 4.8

    $25/1M out57%(3)
    Visitar

    Por qué: 87,6 % en SWE-bench Verified (desde el 80,8 % de Opus 4.6) y 64,3 % en SWE-bench Pro en el lanzamiento, por delante de…

  4. 4

    El modelo insignia de nivel Opus de Anthropic para codificación agéntica de largo alcance; contexto de 1M a $5/$25 por millón de tokens.

    $25/1M out57%(3)
    Visitar

    Por qué: SWE-Bench Pro de 69,2 % (frente a 64,3 % de Opus 4.7) y supera a los Opus anteriores en CursorBench en todos los…

  5. 5

    El Sonnet más agéntico de Anthropic: calidad cercana a Opus 4.8 en codificación y agentes a $3/$15 con contexto de 1M

    $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)57%(3)
    Visitar

    Por qué: Grandes mejoras agénticas sobre Sonnet 4.6: Terminal-Bench 2.1 80,4 % frente a 67,0 %, OSWorld-Verified 81,2 % frente a…

  6. 6

    El buque insignia agéntico de OpenAI: contexto de 1M, SOTA en ARC-AGI-2 y Terminal-Bench 2.0, $5/$30 por millón de tokens.

    $30/1M out57%(3)
    Visitar

    Por qué: Ventana de contexto de 1M de tokens (1.050.000) con salida máxima de 128K y esfuerzo de razonamiento ajustable de none…

  7. 7

    El modelo frontera de Google de nov. 2025: contexto de 1M, primero en superar 1500 Elo en LMArena, sustituido por Gemini 3.1 Pro.

    $12/1M out (prompts ≤200K)57%(3)
    Visitar

    Por qué: Lideró LMArena en su lanzamiento con un récord de 1501 Elo y logró 91,9 % en GPQA Diamond, estado del arte en su salida

  8. 8

    MoE de 1,6T con pesos abiertos, contexto de 1M de tokens y codificación agéntica casi frontera a $0.87 por millón de tokens de salida

    $0.87/1M out57%(3)
    Visitar

    Por qué: Ventana de contexto de 1M de tokens (8x los 128K de V3.2) con hasta 384K tokens de salida, estándar en la API oficial

El duelo decisivo

¿Dudas entre los dos primeros? Mándalos a la arena.

Ver Claude Haiku 4.5 vs Claude Fable 5 cara a cara

Solo los 8 primeros pasaron el corte.

Ver la clasificación completa