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Elegir un LLM para traducir entre inglés y japonés
Ordenado por la puntuación obtenida al traducir noticias en inglés al japonés, medida por la cercanía a traducciones de referencia.
- El mejor valorado entre los de precio conocido
- GPT-4o (2024-08) ChatGPT $4.4
- Si quieres gastar poco
- Gemma 4 26B A4B Gemini Pesos abiertos $0.26
Puntuación y precio
Cuanto más arriba a la izquierda, más barato y mejor valorado es el modelo.
OpenAIGoogleAlibabaMetaNVIDIAOtros
El modelo mejor valorado en cada precio
1.ª línea: modelo / Puntuación; 2.ª línea: precio aproximado
| Modelo | Desarrollador | Puntuación | Precio |
|---|---|---|---|
| GPT-4o (2024-08) | OpenAI | $4.4 (entrada $2.5 / salida $10) | |
| Gemma 4 26B A4B | $0.26 (entrada $0.15 / salida $0.6) |
Todos los modelos (de mayor a menor puntuación)
2.ª línea: precio (entrada / salida) / contexto / publicación / admite Herramientas Imágenes JSON □ Comparar
| Recomendado | Comparar | Modelo | Desarrollador | Puntuación | JA→EN (puntos) | Japonés (valoración humana) | Entrada $ /1M | Salida $ /1M | Contexto | Admite | Pesos | Publicación | Precio y características |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 31B | 26.0 | — | — | — | 262.1K | 262.1K 2026-04 | |||||||
| GPT-4o (2024-08) | OpenAI | 26.5 | 1292 | $2.5 | $10 | 128K | $2.5 / $10 128K 2024-08 | ||||||
| Gemma 4 26B A4B | 26.1 | — | $0.15 | $0.6 | 262.1K | $0.15 / $0.6 262.1K 2026-04 | |||||||
| GPT-4.1 | OpenAI | 26.0 | 1347 | $2 | $8 | 1.05M | $2 / $8 1.05M 2025-04 | ||||||
| o3 | OpenAI | 21.6 | 1424 | $2 | $8 | 200K | $2 / $8 200K 2025-04 | ||||||
| Llama 3.3 Swallow 70B (instruct, v0.4) | Swallow (東京科学大学) | 25.1 | — | — | — | — | — | — | |||||
| GPT-5 | OpenAI | 23.6 | 1431 | $1.25 | $10 | 400K | $1.25 / $10 400K 2025-08 | ||||||
| GPT-5.4 | OpenAI | 24.9 | 1480 | $2.5 | $15 | 1.05M | $2.5 / $15 1.05M 2026-03 | ||||||
| GPT-5 mini | OpenAI | 23.9 | 1364 | $0.25 | $2 | 400K | $0.25 / $2 400K 2025-08 | ||||||
| GPT-OSS-Swallow-120B-SFT-v0.1 | Swallow (東京科学大学) | 21.3 | — | — | — | — | — | — | |||||
| GPT-OSS-Swallow-120B-RL-v0.1 | Swallow (東京科学大学) | 21.8 | — | — | — | — | — | — | |||||
| Qwen3.5 122B A10B | Alibaba | 24.7 | 1361 | $0.4 | $3.2 | 262.1K | $0.4 / $3.2 262.1K 2026-02 | ||||||
| GPT-OSS 120B | OpenAI | 20.8 | 1325 | — | — | 128K | 128K 2025-08 | ||||||
| Gemma 4 E4B | 22.8 | — | — | — | 131.1K | — | — | 131.1K | |||||
| Qwen3 235B A22B (instruct) | Alibaba | 23.0 | 1392 | — | — | 128K | 128K 2025-07 | ||||||
| Gemma 4 E2B | 22.7 | — | — | — | 131.1K | — | — | 131.1K | |||||
| Qwen3 235B A22B (thinking) | Alibaba | 22.9 | 1376 | — | — | 262.1K | 262.1K 2025-07 | ||||||
| Qwen3.5 27B | Alibaba | 24.1 | 1339 | $0.3 | $2.4 | 262.1K | $0.3 / $2.4 262.1K 2026-02 | ||||||
| Gemma 3 27B | 23.8 | 1308 | — | — | 128K | 128K 2025-03 | |||||||
| Qwen3.5 35B A3B | Alibaba | 23.9 | 1315 | $0.25 | $2 | 262.1K | $0.25 / $2 262.1K 2026-02 | ||||||
| Llama 3.1 Swallow 8B (instruct, v0.5) | Swallow (東京科学大学) | 22.2 | — | — | — | — | — | — | |||||
| GPT-OSS-Swallow-20B-RL-v0.1 | Swallow (東京科学大学) | 21.0 | — | — | — | — | — | — | |||||
| Qwen3-Swallow-32B-RL-v0.2 | Swallow (東京科学大学) | 21.5 | — | — | — | — | — | — | |||||
| Qwen3-Swallow-32B-SFT-v0.2 | Swallow (東京科学大学) | 21.0 | — | — | — | — | — | — | |||||
| GPT-OSS-Swallow-20B-SFT-v0.1 | Swallow (東京科学大学) | 21.6 | — | — | — | — | — | — | |||||
| ELYZA-Shortcut-1.0-Qwen-32B | ELYZA | 22.8 | — | — | — | — | — | — | |||||
| Llama 3.3 70B (instruct) | Meta | 24.6 | 1214 | — | — | 131.1K | 131.1K 2024-12 | ||||||
| NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B | NVIDIA | 22.2 | — | — | — | 262.1K | 262.1K 2026-03 | ||||||
| Qwen3-Swallow-32B-CPT-v0.2 | Swallow (東京科学大学) | 22.8 | — | — | — | — | — | — | |||||
| o3-mini | OpenAI | 22.1 | 1315 | $1.1 | $4.4 | 200K | $1.1 / $4.4 200K 2025-01 | ||||||
| Qwen3 Next 80B A3B | Alibaba | 19.5 | 1293 | $0.5 | $6 | 131.1K | $0.5 / $6 131.1K 2025-09 | ||||||
| Qwen3 Next 80B A3B (instruct) | Alibaba | 22.8 | 1370 | $0.5 | $2 | 129K | $0.5 / $2 129K 2025-09 | ||||||
| Qwen3-Swallow-30B-A3B-CPT-v0.2 | Swallow (東京科学大学) | 22.2 | — | — | — | — | — | — | |||||
| Qwen3-Swallow-30B-A3B-SFT-v0.2 | Swallow (東京科学大学) | 20.7 | — | — | — | — | — | — | |||||
| Qwen3-Swallow-30B-A3B-RL-v0.2 | Swallow (東京科学大学) | 20.9 | — | — | — | — | — | — | |||||
| ABEJA-QwQ32b-Reasoning-Japanese-v1.0 | ABEJA | 21.0 | — | — | — | — | — | — | |||||
| ELYZA-Thinking-1.0-Qwen-32B | ELYZA | 21.6 | — | — | — | — | — | — | |||||
| Llama 4 Scout | Meta | 23.0 | 1259 | — | — | 128K | 128K 2025-04 | ||||||
| LLM-jp-4 32B A3B | LLM-jp | 19.0 | — | — | — | — | — | — | |||||
| GPT-OSS 20B | OpenAI | 20.5 | 1256 | — | — | 131K | 131K 2025-08 |
Cómo leer esta página
- La tabla también muestra la puntuación en traducción del japonés al inglés; la valoración humana en preguntas en japonés (no se usa para ordenar). La mayoría de los modelos medidos tienen pesos publicados. Solo se incluyen los 68 modelos medidos con esta evaluación (el más reciente se publicó en 2026-04).
- El valor es la cercanía a las traducciones de referencia convertida a una escala de 100 puntos, y aun los mejores modelos rondan los 30 puntos. Las diferencias de menos de 1 punto no son diferencias claras. Las barras se dibujan en el intervalo 0–30.
- La valoración humana es una puntuación que sale de personas que comparan 2 respuestas y eligen una (cuanto más alta, mejor).
- Solo algunos modelos tienen valoración humana de Japonés, sobre todo modelos con pesos publicados.
- 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. De las filas que entran en el precio que puedes pagar, la más alta es el modelo con la puntuación más alta a ese precio.
- «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).
- 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 $4.4, 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 Puntuación 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