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Elegir un LLM para programar

Ordenado por la valoración humana en preguntas de programación.

El mejor valorado
△Gemini 4 Argon $4
Si quieres gastar poco
Muse Spark 1.2 Meta AI $2
Diferencia de valoración: 11
Dentro del margen de error; casi igual

Su valoración es casi igual a la de Muse Spark 1.2 ($2), que es más barato (la diferencia está dentro del margen de error), así que Muse Spark 1.2 es suficiente.

Valoración y precio

Cuanto más arriba a la izquierda, más barato y mejor valorado es el modelo.

$0.1$1$10$1001300135014001450150015501600Gemini 4 ArgonMuse Spark 1.2MiMo-V2.6 ProGLM-5.3 FlashMiMo-V2.6 FlashStep 3.5 FlashMistral Small 3.2GPT-5 nanoPrecio ($ / millón de tokens)Valoración humanaModelo recomendado por precioModelo recomendado por precioModelo recomendado por precioModelo recomendado por precioModelo recomendado por precioModelo recomendado por precioModelo recomendado por precioModelo recomendado por precio$0.1$1$10$1001300135014001450150015501600Gemini 4 ArgonMuse Spark 1.2Precio ($ / millón de tokens)Valoración humanaModelo recomendado por precioModelo recomendado por precioModelo recomendado por precioModelo recomendado por precioModelo recomendado por precioModelo recomendado por precioModelo recomendado por precioModelo recomendado por precio

OpenAIZ.aiGoogleMistralMetaXiaomiStepFunAlibabaAnthropicCohereMiniMaxxAIDeepSeekMoonshotNVIDIAMicrosoftOtros

El modelo mejor valorado en cada precio

1.ª línea: modelo / Valoración humana; 2.ª línea: precio aproximado

ModeloDesarrolladorValoración humanaPrecio
△Gemini 4 ArgonGoogle1552 ±13 △$4 (entrada $2 / salida $10)
Muse Spark 1.2Meta1541 ±12$2 (entrada $1.25 / salida $4.25)
△MiMo-V2.6 Pro⁠Xiaomi1538 ±18 △$0.54 (entrada $0.435 / salida $0.87)
△GLM-5.3 Flash⁠Z.ai1525 ±7 △$0.24 (entrada $0.15 / salida $0.5)
MiMo-V2.6 Flash⁠Xiaomi1511 ±11$0.18 (entrada $0.14 / salida $0.28)
Step 3.5 Flash⁠StepFun1449 ±6$0.16 (entrada $0.1046 / salida $0.3138)
Mistral Small 3.2⁠Mistral1411 ±10$0.15 (entrada $0.1 / salida $0.3)
GPT-5 nanoOpenAI1385 ±15$0.14 (entrada $0.05 / salida $0.4)

Todos los modelos (de mayor a menor valoración humana)

2.ª línea: precio (entrada / salida) / contexto / publicación / admite Herramientas Imágenes JSON □ Comparar

RecomendadoCompararModeloDesarrolladorValoración humanaCorregir
fallos

(%)
Tareas en
terminal

(%)
Editar
código

(%)
Entrada $
/1M
Salida $
/1M
ContextoAdmitePesosPublicaciónPrecio y características
Gemini 4 Argon⁠Google1552 ±13———$2$101.05M$2 / $10 1.05M 2026-09
Claude Fable 5Anthropic1551 ±6———$10$501M$10 / $50 1M 2026-06
Claude Opus 4.7Anthropic1551 ±683.580.2—$5$251M$5 / $25 1M 2026-04
Claude Opus 5.5Anthropic1548 ±13———$4$201M$4 / $20 1M 2026-09
Claude Opus 4.6Anthropic1547 ±578.779.8—$5$251M$5 / $25 1M 2026-02
Muse WonderMeta1545 ±16———$4$201.05M$4 / $20 1.05M 2026-10
GPT-6 AstraOpenAI1543 ±11———$10$501.05M$10 / $50 1.05M 2026-09
Muse Spark 1.2⁠Meta1541 ±12———$1.25$4.251.05M$1.25 / $4.25 1.05M 2026-08
Kimi K3⁠Moonshot1539 ±7———$3$151.05M$3 / $15 1.05M 2026-07
MiMo-V2.6 Pro⁠⁠Xiaomi1538 ±18———$0.435$0.871.05M$0.435 / $0.87 1.05M 2026-09
Claude Fable 5.1Anthropic1538 ±11———$10$501M$10 / $50 1M 2026-09
GPT-6.1 SolOpenAI1537 ±15———$2$101.05M$2 / $10 1.05M 2026-09
Muse Spark 1.3Meta1536 ±9———$1.25$4.251.05M$1.25 / $4.25 1.05M 2026-09
Claude Opus 5Anthropic1534 ±6———$5$251M$5 / $25 1M 2026-07
GPT-5.6 SolOpenAI1534 ±7———$4$201.05M$4 / $20 1.05M 2026-07
Claude Opus 4.8Anthropic1533 ±6———$5$251M$5 / $25 1M 2026-05
Muse Spark 1.1Meta1533 ±6———$1.25$4.251M$1.25 / $4.25 1M 2026-07
Claude Opus 4.5Anthropic1530 ±776.763.1—$5$25200K$5 / $25 200K 2025-11
Muse SparkMeta1529 ±10——————2026-04
Claude Sonnet 4.6Anthropic1528 ±675.253.4—$3$151M$3 / $15 1M 2026-02
Gemini 3.8 FlashGoogle1528 ±7———$0.75$3.751.05M$0.75 / $3.75 1.05M 2026-09
Claude Sonnet 5.5Anthropic1528 ±13———$2$101M$2 / $10 1M 2026-09
GLM-5.3 Flash⁠⁠Z.ai1525 ±7———$0.15$0.51M$0.15 / $0.5 1M 2026-08
Qwen3.7 Max (preview)Alibaba1524 ±18———————
Qwen3.8 MaxAlibaba1524 ±7———$2$61M$2 / $6 1M 2026-08
DeepSeek-V4.1 Flash⁠DeepSeek1523 ±10—————1M1M 2026-09
Gemini 3.1 Pro (preview)Google1522 ±575.680.2—$2$121.05M$2 / $12 1.05M 2026-02
GLM-5.3⁠Z.ai1521 ±8———$1.4$4.41M$1.4 / $4.4 1M 2026-08
GPT-5.4OpenAI1521 ±676.981.8—$2.5$151.05M$2.5 / $15 1.05M 2026-03
MiMo-V2.5 Pro⁠Xiaomi1521 ±5———$0.435$0.871.05M$0.435 / $0.87 1.05M 2026-04
Gemini 3.7 FlashGoogle1520 ±7———$0.75$3.751.05M$0.75 / $3.75 1.05M 2026-08
Claude Sonnet 5Anthropic1520 ±6———$2$101M$2 / $10 1M 2026-06
GPT-6 SolOpenAI1519 ±11———$2$101.05M$2 / $10 1.05M 2026-09
GPT-5.5OpenAI1519 ±680.684.7—$5$301.05M$5 / $30 1.05M 2026-04
Claude Sonnet 4.5Anthropic1519 ±571.346.5—$3$15200K$3 / $15 200K 2025-09
Gemini 3.6 FlashGoogle1518 ±7———$0.75$3.751.05M$0.75 / $3.75 1.05M 2026-07
GPT-5.6 TerraOpenAI1518 ±6———$2$121.05M$2 / $12 1.05M 2026-07
Gemini 3 ProGoogle1517 ±7—————1.05M1.05M 2025-11
Kimi K2.6⁠Moonshot1516 ±776.7——$0.95$4262.1K$0.95 / $4 262.1K 2026-04
GPT-5.2 ChatOpenAI1515 ±7—————128K128K 2026-02
Cómo leer esta página
  • La tabla también muestra la tasa de éxito en corrección de errores reales de Python, trabajo en la terminal y edición de código en 6 lenguajes de programación (no se usa para ordenar). Hay 387 modelos con evaluación.
  • Las barras se dibujan en el intervalo 800–1600.
  • La valoración humana es una puntuación que sale de personas que hacen la misma pregunta a 2 modelos y eligen la mejor respuesta. Con una diferencia de 50, el modelo de arriba se elige alrededor del 57 % de las veces; con 100, el 64 %, y con 200, el 76 % (una diferencia de 0 es mitad y mitad). Las diferencias en las que se solapan los márgenes ± están dentro del margen de error y son casi iguales.
  • Solo algunos modelos tienen valores de Corregir fallos, Tareas en terminal, Editar código.
  • Solo se muestran los modelos con mejor valoración que todos los modelos más baratos, de mayor a menor valoración. Si la valoración es parecida, basta con elegir la fila más barata de esta tabla. La recomendación es la fila más alta sin △ que entre en el precio que puedes pagar. Las filas con △ cuestan más que la fila sin △ que tienen debajo, pero su valoración es casi igual (la diferencia está dentro del margen de error).
  • «Si quieres gastar poco» es el modelo mejor valorado por $2 o menos por cada millón de tokens (si bajas el precio máximo por debajo de eso, con ese máximo).
  • △ marca las filas cuya diferencia de valoración está dentro del margen de error (casi igual). Las filas sin △ tienen una valoración más alta, por encima del margen de error, que la fila sin △ más cercana de abajo.
  • Recomendado por precio
  • El precio es una referencia de lo que paga un desarrollador al usar el modelo desde un programa (API), aparte de la cuota mensual de las aplicaciones. La unidad es un millón de tokens. Un token es un trozo pequeño de texto (unas tres cuartas partes de una palabra en inglés), y un millón de tokens equivale a unas 8 a 10 novelas. Leer (entrada) y escribir (salida) tienen precios distintos; aquí se combinan en una proporción de lectura 3 : escritura 1. Por ejemplo, con un modelo de $4, una pregunta normal (unos 1000 tokens entre pregunta y respuesta) cuesta about 0.4 cents. No se incluyen los modelos de precio desconocido.
  • Los iconos de la columna Admite son, de izquierda a derecha: puede usar herramientas / puede leer imágenes / puede responder con un formato fijo (JSON) (una marca tenue significa que no lo admite o que se desconoce).
  • Un modelo de pesos abiertos es aquel cuyo contenido (los pesos) se ha publicado y que también puedes ejecutar en tu propio ordenador o servidor. Los modelos sin la marca de pesos abiertos se usan normalmente a través del servicio del desarrollador (aplicación o API) (algunos modelos no tienen información sobre sus pesos).
  • ChatGPT y los demás nombres junto al nombre del modelo son los servicios que ese desarrollador ofrece al público. Comprueba en el propio servicio si ese modelo se puede elegir allí.
  • El eje vertical es la Valoración humana y el horizontal, el precio (el horizontal es más espaciado hacia la derecha). Los puntos unidos con la línea escalonada son el modelo mejor valorado en cada precio. Toca o señala un punto para ver el nombre del modelo.

Datos: Arena / Epoch AI / Swallow LLM team (CC BY 4.0) / Models.dev (MIT), actualizado el 2026-⁠10-⁠24, Fuentes de datos