El Futuro de los Grandes Modelos de Lenguaje

Vea el futuro de los grandes modelos de lenguaje explorando enfoques prometedores, como el autoentrenamiento, la verificación de hechos y los expertos dispersos, que podrían abordar las limitaciones de los LLM.

Comparación de la tasa de éxito de los LLM

Claude Sonnet 4.6 lideró el benchmark con una puntuación general de 0.748, con las variantes base y de pensamiento empatadas hasta tres decimales. Claude Opus 4.8 (0.702), Opus 4.6 base (0.706) y Opus 4.6 thinking (0.729) le siguieron, otorgando a Anthropic las cinco primeras posiciones. El primer modelo no-Anthropic fue Gemini 3.5 Flash, con la versión thinking en 0.625. Las variantes de GPT se agruparon entre 0.57 y 0.60, con puntuaciones de backend más altas compensadas por la inestabilidad del frontend. Vea más en nuestro artículo de referencia.

Metodología del Benchmark de LLM

Evaluamos los principales grandes modelos de lenguaje en 10 tareas de desarrollo de software utilizando un armazón CLI agentivo. Cada modelo se ejecutó 3 veces por tarea (30 muestras por modelo, 270 celdas de validación por iteración) para estabilizar las puntuaciones y medir la varianza por celda. Todos los modelos se accedieron a través de OpenRouter en condiciones idénticas, mismo armazón, mismas instrucciones de tarea, mismo entorno de hardware.

Modelos evaluados

El benchmark cubre modelos disponibles vía API a partir de junio de 2026. Todas las variantes listadas a continuación fueron probadas de forma independiente:

• Claude Sonnet 4.6 (base y thinking)
• Claude Opus 4.8
• Claude Opus 4.6 (base y thinking)
• Claude Opus 4.7
• Gemini 3.5 Flash (base y thinking)
• GPT 5.5 (thinking)
• GPT 5.4 Mini
• GPT 5.3 Codex
• MiniMax M3
• Grok 4.3
• Qwen 3.6 Plus (base y thinking)
• GLM 5.1 (base y thinking)
• Deepseek V4 Pro (base y thinking)

Entorno de prueba

Cada agente y tarea comienza en un entorno limpio. Las instrucciones de la tarea se proporcionan en un archivo TASK.md. Un watchdog de latido de 20 minutos supervisa cada ejecución. Registramos códigos de salida, tiempo de ejecución, creación de archivos de backend y frontend, y el uso de tokens en tiempo real en las categorías de entrada, salida y caché.

Las tareas van desde sistemas de reserva hasta paneles interactivos. Todas requieren gestión de proyectos de múltiples archivos y un entregable funcional de pila completa.

Puntuación

Validación del backend: Los proyectos generados se despliegan en entornos aislados y se prueban contra un contrato YAML canónico que cubre escenarios de camino feliz, manejo de errores (400/403/409) y consistencia de datos. Se utilizan dos modos:

• Modo adaptativo valida la funcionalidad incluso cuando los nombres de las rutas difieren de la especificación
• Modo estricto requiere adherencia exacta al contrato (rutas, códigos de estado, campos de respuesta)

Puntuación del backend por celda: backend_overall = has_backend × (0.7 × adaptive_pass_rate + 0.3 × strict_pass_rate)

Validación de IU: La automatización del navegador simula flujos de usuario reales incluyendo pre-vuelos, renderizado, envío de inicio de sesión y comportamiento posterior al inicio de sesión. Ocho pasos divididos en dos grupos:

• Pasos de infraestructura (pre-vuelo del backend, renderizado del frontend, formulario de inicio de sesión visible, envío de inicio de sesión, inicio de sesión 2xx, sin fallos en tiempo de ejecución)
• Pasos de comportamiento (señal de autenticación post-inicio de sesión, señal de comportamiento post-inicio de sesión)

Puntuación de IU por celda: ui_score = (behavior_passed / (behavior_passed + behavior_failed)) × (infra_passed / infra_total)

Los pasos de comportamiento bloqueados se excluyen del denominador de comportamiento para no penalizar doblemente una celda cuando la aplicación no carga.

Puntuación final: Final Score = (0.7 × backend_overall) + (0.3 × ui_score)

El backend tiene mayor peso porque los fallos lógicos a nivel de API normalmente invalidan cualquier éxito del frontend.

Medición de costos

El costo por celda se calcula a partir del uso de tokens extraído de la respuesta de la API del LLM. Los tokens de entrada en caché se restan del total de tokens de entrada para obtener la entrada efectiva (solo tokens recién procesados). Los tokens de salida nunca se almacenan en caché y permanecen sin cambios. Las tarifas por token se obtienen de LLM Pricing en el momento de la prueba.

Limitaciones

• Alcance de las tareas: Las 10 tareas son construcciones de aplicaciones web de pila completa. El benchmark no cubre tareas de razonamiento puro, resolución de problemas científicos, resumen o cargas de trabajo específicas de dominio (legal, médico, financiero). Las puntuaciones reflejan específicamente la capacidad de codificación agentiva.
• Acceso solo por API: Todos los modelos se probaron vía API. Las implementaciones locales o en las instalaciones de los mismos modelos pueden producir resultados diferentes según la cuantización, el hardware y la configuración de inferencia.
• Instantánea en el tiempo: Las versiones de los modelos cambian. Los resultados reflejan la versión de la API activa en el momento de la prueba. Una actualización del modelo puede mover las puntuaciones en cualquier dirección sin previo aviso del proveedor.
• Estilo de llamadas a herramientas: Los modelos difieren en cómo estructuran la escritura y edición de archivos (por ejemplo, el apply_patch de OpenAI agrupa un diff de archivo completo en una sola llamada; los modelos de Anthropic escriben y reeditan en múltiples llamadas). El número de llamadas a herramientas no es un indicador directo de calidad.
• Un solo armazón: Todas las pruebas utilizaron Opencode como el armazón del agente. Un armazón diferente puede producir clasificaciones relativas diferentes, particularmente para modelos cuyo comportamiento predeterminado está ajustado para patrones específicos de uso de herramientas.

Tendencias futuras de los grandes modelos de lenguaje

1- Verificación de hechos en tiempo real con datos en vivo

Los LLM acceden a fuentes externas durante las conversaciones en lugar de depender solo de los datos de entrenamiento. El modelo consulta bases de datos externas, recupera información actual y proporciona citas.

Limitación: Sigue cometiendo errores. Las citas no garantizan precisión; los modelos a veces citan fuentes incorrectamente o malinterpretan el contenido citado.

Microsoft Copilot: Integra GPT-5.4 Thinking con datos en vivo de internet, introduciendo los modos “Respuesta Rápida” y “Pensar Más Profundo” para un razonamiento adaptado a diferentes tipos de tareas.¹ El agente Researcher combina GPT para la investigación inicial con Claude de Anthropic revisando los resultados en busca de precisión y calidad de citas antes de la entrega, logrando una mejora del 13.8% en el benchmark de investigación profunda DRACO sobre sistemas independientes.²

• ChatGPT: Busca en la web cuando se le pregunta sobre eventos recientes. Cita fuentes en las respuestas.
• Perplexity: Construido específicamente para búsqueda con citas. Cada respuesta incluye enlaces a las fuentes.

2- Datos de entrenamiento sintéticos

Los modelos generan sus propios conjuntos de datos de entrenamiento en lugar de requerir datos etiquetados por humanos.

Modelo de auto-mejora de Google (investigación de 2023):

• El modelo crea preguntas
• Selecciona respuestas
• Se auto-afina con los datos generados

Rendimiento mejorado: 74.2% a 82.1% en problemas matemáticos GSM8K, 78.2% a 83.0% en comprensión lectora DROP.

OpenAI, Anthropic y Google están utilizando datos sintéticos para complementar los conjuntos de datos etiquetados por humanos. Esto reduce los costos de etiquetado de datos pero introduce nuevos riesgos de sesgo; los modelos pueden amplificar sus propios errores.

Fuente: “Large Language Models Can Self-Improve”

Una encuesta de marzo de 2026 encontró que el 76% de los investigadores de IA creen que las ganancias al escalar cómputo y datos se han estancado, con los principales laboratorios reportando rendimientos decrecientes a pesar de inversiones masivas. El hallazgo sugiere que el próximo salto en la capacidad de los LLM es más probable que provenga de innovaciones arquitectónicas, como una mayor eficiencia de entrenamiento, arquitecturas dispersas o mejoras en el razonamiento, que de simplemente escalar los enfoques existentes.³

3- Modelos de Expertos Dispersos (Mezcla de Expertos)

En lugar de activar toda la red neuronal para cada entrada, solo se activa un subconjunto relevante de parámetros, dependiendo de la tarea. El modelo enruta la entrada a “expertos” especializados dentro de la red. Solo los expertos activados procesan la consulta.

Ejemplos reales:

• Llama 4 Scout: 109B parámetros totales, 17B activos por token. La arquitectura Mixture of Experts (MoE) ofrece una ventana de contexto de 10M tokens en una sola H100 GPU.
• Mistral Devstral 2: Diseñado específicamente para tareas de ingeniería de software. 123B parámetros, ventana de contexto de 256K tokens. Alcanza 72.2% en SWE-bench Verified, consolidándose como el modelo de codificación de peso abierto líder. Una variante más pequeña, Devstral Small 2 (24B parámetros), se ejecuta localmente en hardware de consumo bajo la licencia Apache 2.0.⁴
• En nuestro A-CODE-LLM Bench, tanto las variantes base como thinking de DeepSeek V4 Pro puntuaron por debajo de 0.45 en general, con tiempos de finalización superiores a 1,700 segundos por tarea. La capacidad de codificación agentiva del modelo está por detrás de su fuerte rendimiento en benchmarks de consulta única, probablemente reflejando una menor madurez en el uso de herramientas en comparación con los modelos de frontera de Anthropic y Google en esta etapa.

4- Integración en flujos de trabajo empresariales

Los LLM se integran directamente en los procesos de negocio en lugar de usarse como herramientas independientes.

Ejemplos reales:

• Salesforce Agentforce (anteriormente Einstein Copilot): Integra LLMs en las operaciones de CRM. Responde consultas de clientes, genera contenido y ejecuta acciones en Salesforce, basándose en los datos y metadatos del CRM de la organización a través de la Capa de Confianza de Einstein.⁵
• Microsoft 365 Copilot: Integrado en Word, Excel, PowerPoint y Outlook. Redacta documentos, analiza hojas de cálculo, genera presentaciones y resume hilos de correo electrónico, aprovechando los datos de la empresa a través de Microsoft Graph para basar las respuestas en el contexto organizacional.⁶ El agente Researcher utiliza una arquitectura multi-modelo donde GPT maneja la investigación inicial y Claude revisa los resultados antes de la entrega, el primer despliegue comercial confirmado de proveedores de IA competidores dentro de un solo producto empresarial.
• Anthropic Claude for Enterprise: La separación de memoria basada en proyectos mantiene los contextos de trabajo distintos entre equipos. Claude Opus 4.6 introdujo equipos de agentes, permitiendo que múltiples agentes de Claude dividan tareas más grandes en flujos de trabajo paralelos, cada uno siendo dueño de un segmento y coordinándose con otros simultáneamente. El mismo lanzamiento integró Claude directamente en PowerPoint como un panel lateral nativo (vista previa de investigación), permitiendo que las presentaciones se construyan y editen dentro de la aplicación sin transferencias de archivos.⁷

5- LLMs híbridos con capacidades multimodales

Los grandes modelos multimodales integran múltiples formas de datos, como texto, imágenes y audio, permitiéndoles comprender y generar contenido en diferentes tipos de medios.

• En nuestro A-CODE-LLM Bench, GPT 5.5 thinking obtuvo 0.597 con un tiempo promedio de finalización de 276 segundos, el modelo más rápido por encima de 0.50 en tiempo. El costo por celda de la API fue de $0.41–$0.45 para las variantes mini, aproximadamente un tercio del costo de Claude Sonnet 4.6 en rangos de puntuación similares.
• Gemini 2.5 Pro: Maneja de forma nativa texto, audio, imágenes, video y repositorios de código completos dentro de una ventana de contexto de 1M tokens. Disponible en Google IA Studio, Vertex IA y NotebookLM. El precio comienza en $1.25 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida a través de la API.⁸
• Llama 4 Scout y Maverick: Los modelos de peso abierto de Meta utilizan tokens multimodales de texto y visión con fusion temprana, entrenados juntos desde el principio en lugar de añadir módulos separados. Los modelos fueron preentrenados en 200 idiomas y recibieron soporte de ajuste fino específico para 12 idiomas, incluidos árabe, español, alemán e hindi.⁹

La capacidad multimodal es estándar en los modelos de frontera. El desafío restante es la consistencia: los modelos funcionan bien con combinaciones comunes de imagen y texto, pero se degradan en contextos visuales poco comunes, entradas de baja resolución y razonamiento intermodal que requiere conectar evidencia visual y textual.

6- Modelos de razonamiento

Modelos que piensan los problemas paso a paso en lugar de generar respuestas inmediatas.
Este cambio de la predicción al razonamiento es crítico para permitir:

• Comportamiento agentivo, donde los modelos planifican, ejecutan y adaptan tareas de forma autónoma.
• IA interpretable, donde las salidas son paso a paso y lógicamente sólidas, no solo plausibles.

• Claude Sonnet 4.6: Líder actual de producción de Anthropic en benchmarks de codificación agentiva, con una puntuación de 0.748 en el A-CODE-LLM Bench de AIMultiple, por encima de todas las variantes Opus. Utiliza pensamiento adaptativo, donde el modelo determina dinámicamente la profundidad del razonamiento según la complejidad de la tarea sin requerir un cambio manual de modo. El precio es de $3/$15 por millón de tokens. En SWE-bench Verified, Sonnet 4.6 alcanza 79.6%, a un punto de Opus 4.7 (80.8%), a una quinta parte del costo.
• Claude Opus 4.7: El buque insignia de Anthropic en razonamiento complejo de múltiples pasos y visión (98.5% en el benchmark de agudeza visual de XBOW, frente al 54.5% de la generación anterior). Precio de $5/$25 por millón de tokens. En el benchmark de AIMultiple, Opus 4.7 obtuvo 0.61, por debajo de Sonnet 4.6 (0.748) y Opus 4.8 (0.702), principalmente debido a una mayor latencia (1,562 segundos en promedio por tarea) que degradó las puntuaciones de IU. La brecha frente a Sonnet se amplía en tareas de razonamiento abstracto como ARC-AGI-2.
• Claude Opus 4.8: Lanzado después de Opus 4.7, recuperándose de la regresión de 4.7 en codificación agentiva. Obtuvo 0.702 en el A-CODE-LLM Bench, quinto en general. Completó la tarea de referencia en 34 segundos, el modelo más rápido en el benchmark en esa tarea, utilizando solo 6 llamadas a herramientas. Precio: $2.92 por celda en condiciones de benchmark ($15/$75 por millón de tokens).

7- Modelos ajustados específicos de dominio

Modelos entrenados con datos especializados para industrias específicas en lugar de un entrenamiento general.
Google, Microsoft y Meta han lanzado importantes modelos propietarios específicos de dominio y ajustados dirigidos a casos de uso empresariales, además de sus ofertas de propósito general.
Estos LLMs especializados pueden resultar en menos alucinaciones y mayor precisión al aprovechar el preentrenamiento específico del dominio, la alineación de modelos y el ajuste fino supervisado.

Programación

GitHub Copilot: Ajustado en repositorios de código. A partir de julio de 2025, 20 millones de desarrolladores usan GitHub Copilot, un aumento del 400% interanual, y el 90% de las empresas Fortune 100 lo utilizan. Autocompleta código, genera funciones y sugiere correcciones de errores.¹⁰

Finanzas

BloombergGPT: 50 mil millones de parámetros, un LLM entrenado en un conjunto de datos de 363 mil millones de tokens de documentos financieros de Bloomberg, superando a modelos de tamaño comparable en benchmarks de PLN financiero, incluyendo análisis de sentimiento, reconocimiento de entidades nombradas y respuesta a preguntas.¹¹

Salud

Google’s Med-PaLM 2: Ajustado con conjuntos de datos médicos, alcanzó una precisión superior al 85% en preguntas del estilo del Examen de Licencia Médica de EE. UU. (USMLE), el primer LLM en alcanzar un rendimiento de nivel experto en este benchmark. Impulsa MedLM, la familia de modelos fundacionales de atención médica de Google Cloud.¹²

Derecho

ChatLAW: Un modelo de lenguaje de código abierto entrenado específicamente en conjuntos de datos del dominio legal chino.¹³

8- IA ética y mitigación de sesgos

Las empresas se centran cada vez más en la IA ética y la mitigación de sesgos en el desarrollo y despliegue de grandes modelos de lenguaje.

• Anthropic y OpenAI realizaron una evaluación mutua de alineación a mediados de 2025, probando los modelos públicos del otro en busca de adulación, tendencias a denunciar irregularidades y comportamientos de autoconservación. El ejercicio encontró adulación en todos los modelos probados, incluyendo casos en los que los modelos validaron decisiones perjudiciales de usuarios simulados que exhibían creencias delirantes. Anthropic desarrolló posteriormente el marco de pruebas Bloom específicamente para evaluar este comportamiento en nuevos modelos.
• Anthropic también lanzó Claude Mythos Preview (Project Glasswing), un modelo solo por invitación disponible para un pequeño conjunto de organizaciones específicamente para encontrar y solucionar vulnerabilidades de ciberseguridad en los principales sistemas operativos y navegadores web. Anthropic ha declarado que no planea hacer que este modelo esté disponible de forma general. El enfoque de acceso controlado representa un nuevo marco para desplegar modelos especializados altamente capaces donde el perfil de riesgo requiere un lanzamiento restringido.¹⁴
• Google DeepMind: Publicó “The Ethics of Advanced IA Assistants”, ofreciendo el primer tratamiento sistemático de las cuestiones éticas y sociales planteadas por los agentes de IA, cubriendo la alineación de valores, los riesgos de manipulación, el antropomorfismo, la privacidad y la equidad. La evaluación de IA Responsable de la compañía incluyó más de 350 ejercicios de equipo rojo adversarial e introdujo un nuevo Nivel de Capacidad Crítica específicamente para la manipulación dañina, tratándolo como un riesgo de nivel de frontera junto con los ciberataques y las amenazas QBRN.

Limitaciones de los grandes modelos de lenguaje (LLMs)

1- Alucinaciones

Los modelos generan información que suena plausible pero es incorrecta.

El leaderboard de alucinaciones de Vectara es el benchmark de resumen fundamentado más ampliamente referenciado de la industria. En el conjunto de datos original de Vectara, los modelos Gemini de Google ocupan consistentemente las primeras posiciones, con las variantes Gemini Flash alcanzando tasas de alucinación inferiores al 1%. La familia GPT de OpenAI se agrupa entre 0.8% y 2.0%.

Vectara lanzó un benchmark significativamente más difícil a finales de 2025, con 7,700 artículos (frente a 1,000), documentos más largos de hasta 32K tokens, y contenido que abarca derecho, medicina, finanzas y tecnología. Los hallazgos en el nuevo conjunto de datos revelan un patrón contraintuitivo: los modelos de razonamiento y pensamiento que sobresalen en tareas complejas frecuentemente alucinan más en el resumen fundamentado que los modelos más pequeños y rápidos. La mayoría de los modelos de clase de pensamiento muestran tasas de alucinación superiores al 10% en el conjunto de datos más difícil, mientras que modelos más ligeros como las variantes Gemini Flash mantienen tasas más bajas.¹⁵

Nota: Ningún benchmark único ofrece una “tasa de alucinación” definitiva para ningún modelo. Una evaluación responsable cruza al menos dos benchmarks que miden cosas diferentes: una tarea fundamentada (Vectara), una tarea de conocimiento abierto, y especifica la versión exacta del modelo y las condiciones de llamada.

Todos los modelos alucinan. La frecuencia se ha reducido sustancialmente desde aproximadamente 21% en 2021 a menos del 5% para los mejores en benchmarks estándar, pero no se ha eliminado. Las aplicaciones críticas aún requieren verificación humana.

2- Sesgo

Los modelos absorben y amplifican los sesgos sociales de los datos de entrenamiento.

Figura: Puntuaciones generales de sesgo por modelos y tamaño

Fuente: Arxiv¹⁶

Tipos de sesgo observados:

• Sesgo de género en sugerencias de ocupación
• Sesgo racial en simulaciones de selección de currículums
• Sesgo de edad en recomendaciones de atención médica
• Sesgo socioeconómico en contenido educativo

3- Toxicidad

Los modelos pueden generar contenido dañino, ofensivo o tóxico a pesar de las medidas de seguridad.

Figura: Mapa de toxicidad de los LLM

Fuente: Investigadores de UCLA, UC Berkeley¹⁷

*GPT-4-turbo-2024-04-09*, Llama-3-70b*, y Gemini-1.5-pro* se utilizan como moderador, los resultados podrían estar sesgados hacia estos 3 modelos.

Las medidas de seguridad estrictas reducen la toxicidad pero aumentan los falsos positivos (rechazar solicitudes inofensivas). Las medidas laxas permiten el paso de la toxicidad.

4- Limitaciones de la ventana de contexto

Cada modelo tiene una capacidad de memoria fija, el número de tokens que puede procesar en una sola sesión. Si se excede ese límite, el modelo trunca el contenido anterior o rechaza la solicitud. La brecha práctica entre modelos es lo suficientemente amplia como para importar en cargas de trabajo reales.

Ventanas de contexto más recientes:

• Llama 4 Scout (Meta): 10M tokens (~7.5M palabras) la ventana de contexto de producción verificada más grande entre los modelos líderes.¹⁸ En la práctica, esto significa cargar bases de código completas, archivos legales o historiales de conversaciones de varios días sin fragmentar.
• Gemini 2.5 Pro: 1,048,576 tokens (~780,000 palabras), con entrada multimodal nativa de texto, audio, imágenes y video dentro de la misma ventana. La recuperación se mantiene en 100% hasta 530,000 tokens y en 99.7% en el límite completo de 1 millón de tokens
• Claude Sonnet 4.6: 1M tokens (~750,000 palabras) a precio estándar, disponible sin cabeceras beta ni configuración especial.¹⁹
• GPT-5.5: Ventana de contexto de 1M tokens a nivel de API.²⁰

Una ventana de contexto grande no significa automáticamente un mejor rendimiento en toda su extensión. La recuperación se degrada hacia la mitad de contextos muy largos en la mayoría de los modelos, y los costos escalan con la longitud de entrada: procesar 1M tokens cuesta significativamente más que procesar 10K tokens en el mismo modelo. Para la mayoría de las cargas de trabajo en producción, la cuestión práctica no es qué modelo tiene la ventana más grande, sino qué modelo recupera de manera fiable en las longitudes de contexto que su caso de uso realmente requiere.

5- Corte de conocimiento estático

Los modelos dependen de un conocimiento preentrenado con una fecha de corte específica. No tienen acceso a información posterior al entrenamiento a menos que se conecten a fuentes externas.

Problemas:

• Información desactualizada sobre eventos actuales
• Incapacidad para manejar desarrollos recientes
• Menor relevancia en dominios dinámicos (tecnología, finanzas, medicina)

Solución: Integración de búsqueda web. ChatGPT, Claude y Perplexity ofrecen búsqueda en tiempo real. Pero la búsqueda no elimina las alucinaciones; los modelos a veces malinterpretan los resultados de la búsqueda.

Descubre más de nuestros análisis comparativos e insights basados en datos en la Búsqueda de Google.

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Principales plataformas de LLM

GPT-5.5

El buque insignia actual de OpenAI fue lanzado el 23 de abril de 2026. Construido en torno a un esfuerzo de razonamiento configurable, los desarrolladores establecen la profundidad de pensamiento por solicitud (desde none hasta xhigh), de modo que las consultas simples no consuman cómputo reservado para problemas difíciles. El modelo sobresale en codificación agentiva, uso de computadoras y tareas de horizonte largo donde necesita mantener el contexto a través de grandes sistemas y verificar su propio trabajo a mitad de la ejecución.²¹

Quién lo usa: Desarrolladores, empresas y creadores de contenido. La base de usuarios más grande entre los LLMs.

Limitaciones: $5/$30 por millón de tokens, el precio base más alto de esta lista. Todavía alucina. Requiere integración de búsqueda web para cualquier cosa posterior a su corte de entrenamiento.

Claude Opus 4.8 / Sonnet 4.6

Claude Sonnet 4.6 lidera el A-CODE-LLM Bench de AIMultiple con una puntuación general de 0.748 a $1.26–$1.33 por celda, por encima de todas las variantes Opus probadas. Claude Opus 4.8 le sigue con 0.702, recuperándose de la regresión de Opus 4.7 (0.61) a $2.92 por celda. Opus 4.7 sigue siendo el de mejor rendimiento en tareas complejas de razonamiento de múltiples pasos y visión (98.5% en el benchmark de agudeza visual de XBOW), pero su tiempo promedio de finalización de 1,562 segundos en flujos de trabajo agentivos eleva el costo total a $3.08 por celda, el modelo más caro del benchmark.

Tanto Sonnet 4.6 como las variantes Opus utilizan pensamiento adaptativo: el modelo determina la profundidad del razonamiento según la complejidad de la tarea sin requerir un cambio manual de modo. Sonnet 4.6 realizó el menor número de llamadas a herramientas por tarea entre los modelos de Anthropic (51 base, 48 thinking), alcanzando la puntuación más alta del benchmark con menos iteraciones que las variantes Opus (56–70 llamadas a herramientas). Los equipos de agentes, disponibles en toda la línea de producción de Anthropic, permiten que múltiples instancias de Claude dividan una tarea en flujos de trabajo paralelos coordinados en tiempo real.

Quién lo usa: Desarrolladores y empresas que ejecutan codificación agentiva, flujos de trabajo de investigación o pipelines multi-agente. Los equipos que priorizan la eficiencia de costos usan Sonnet 4.6; los equipos que ejecutan cargas de trabajo intensivas en visión o razonamiento complejo usan Opus 4.7.

Limitaciones: El pensamiento extendido es más lento y más caro por token. La brecha de rendimiento frente a Sonnet se amplía en tareas de razonamiento abstracto (ARC-AGI-2). Opus 4.8 tiene un precio de $15/$75 por millón de tokens.

Gemini 3.5 Flash

Gemini 3.5 Flash thinking obtuvo 0.625, el resultado no-Anthropic más alto a $1.30 por celda y 390 segundos de tiempo promedio de finalización. La variante base puntuó por debajo de thinking a un costo mayor ($0.56 por celda de referencia), impulsado por la sobrescritura (131 líneas para una tarea cuya solución de referencia es de ~50 líneas).

Llama 4 Scout

Modelo MoE de peso abierto de Meta. 109B parámetros totales, 17B activos por token, se ejecuta en una sola NVIDIA H100 GPU con cuantización int4. La implicación práctica es que una ventana de contexto de 10M tokens es accesible sin un contrato de centro de datos.²² La multimodalidad con fusion temprana significa que el texto y la visión se procesan conjuntamente desde la primera capa en lugar de combinarse en la etapa de salida. Disponible bajo la Llama 4 Community License de Meta.

Quién lo usa: Investigadores, organizaciones que necesitan despliegue en las instalaciones, desarrolladores que evitan la dependencia de un proveedor y equipos donde el costo a escala hace insostenible el precio de la API.

Limitaciones: El rendimiento depende en gran medida de la configuración de alojamiento y las elecciones de cuantización. Requiere inversión en infraestructura y capacidad de operaciones de ML. Menor pulido de producción que los modelos comerciales.

DeepSeek V4

El modelo de cuarta generación de DeepSeek está disponible como vista previa. Utiliza una arquitectura MoE de 1 billón de parámetros, aproximadamente un 50% más grande que V3, con capacidades multimodales en texto, imagen y video. Thinking in Tool-Use permite que el modelo razone internamente antes de llamar a herramientas externas y verificar las salidas de las herramientas contra su propia lógica, que es el diferenciador central para flujos de trabajo agentivos. El precio de entrada de la API comienza en $0.27 por millón de tokens (fallo de caché), aproximadamente 18x más barato que GPT-5.5.²³

Preguntas frecuentes

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
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  year   = {2026},
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}

Enlaces de referencia

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Available today: GPT-5.4 Thinking in Microsoft 365 Copilot | Microsoft Community Hub

2.

GPT drafts, Claude critiques: Microsoft blends rival AI models in new Copilot upgrade – GeekWire

GeekWire

3.

Vectara Hallucination Leaderboard: Claude, GPT, Gemini Compared

4.

Introducing: Devstral 2 and Mistral Vibe CLI. | Mistral AI

5.

Salesforce’s Einstein Copilot is Here: The Conversational AI Assistant for CRM that Delivers Trusted AI Responses Grounded with Your Company Data - Salesforce

Salesforce

6.

What is Microsoft 365 Copilot? | Microsoft Learn

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Anthropic releases Opus 4.6 with new 'agent teams' | TechCrunch

TechCrunch

8.

Gemini Developer API | Gemma open models  |  Google AI for Developers

Google AI for Developers

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meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct · Hugging Face

10.

GitHub Copilot crosses 20M all-time users | TechCrunch

TechCrunch

11.

[2303.17564] BloombergGPT: A Large Language Model for Finance

12.

Sharing Google’s Med-PaLM 2 medical large language model, or LLM | Google Cloud Blog

Google Cloud

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[2306.16092] Chatlaw: A Multi-Agent Legal Assistant based on a Role-Aligned Mixture-of-Experts Architecture

14.

Claude (AI) - Wikipedia

Contributors to Wikimedia projects

15.

Introducing the Next Generation of Vectara's Hallucination Leaderboard

16.

Benchmarking Cognitive Biases in Large Language Models as Evaluators

17.

OR-Bench: An Over-Refusal Benchmark for Large Language Models

18.

Welcome Llama 4 Maverick & Scout on Hugging Face

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19.

Claude Platform - Claude Platform Docs

20.

Introducing GPT-5.5 | OpenAI

21.

Introducing GPT-5.5 | OpenAI

22.

Welcome Llama 4 Maverick & Scout on Hugging Face

Hugging Face

23.

DeepSeek AI: R1 Reasoning, API & Local Deployment 2026

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Cem Dilmegani

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Cem ha sido el analista principal de AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluyendo el 55% de las empresas Fortune 500 cada mes. El trabajo de Cem ha sido citado por importantes publicaciones globales como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea. Puede consultar más empresas y recursos de renombre que citan a AIMultiple. A lo largo de su carrera, Cem se desempeñó como consultor, comprador y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización. Lideró la estrategia y adquisición de tecnología de una empresa de telecomunicaciones, reportando directamente al CEO. Asimismo, lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología avanzada Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de siete cifras y una valoración de nueve cifras partiendo de cero en tan solo dos años. El trabajo de Cem en Hypatos fue reseñado por importantes publicaciones tecnológicas como TechCrunch y Business Insider. Cem participa regularmente como ponente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en ingeniería informática por la Universidad de Bogazici y posee un MBA de la Columbia Business School.

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Sena es analista del sector en AIMultiple. Se licenció en la Universidad de Bogazici.

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