GPT-6.1 Terra añadido
El modelo más reciente del AIM LLM Index es GPT-6.1 Terra.
AIM LLM Index
v1.10Un único índice transparente que combina 5 benchmarks públicos con las 4 evaluaciones agénticas, de RAG y de razonamiento empresarial de AIMultiple. Consulte AIM LLM Index Methodology para más detalles.
MEJOR MODELO
Claude Opus 5.5
Índice 78
MEJOR RELACIÓN CALIDAD-PRECIO
GPT-6.1 Terra
$2.00 / 1M
MODELO MÁS RÁPIDO
Muse Spark Open
0.31s TTFT
Coste por tarea frente a puntuación
Coste medio de una tarea en varios benchmarks frente al Índice LLM
*Coste por tarea de cada modelo, promediado con igual peso sobre 7 benchmarks (todos excepto MMMU-Pro, que cubre muy pocos modelos). Solo se muestran los modelos con coste en todos ellos. ~ indica un promedio que incluye un coste estimado.
AIM LLM Index
Clasificación
Los modelos con mayor puntuación en todos los benchmarks.
Filter & Sort
# | Modelo | Índice | AIM-Agentic-RAG | AIM-AI-Bias | AIM-FinanceReasoning | AIM-Text-to-SQL | CritPt | FrontierMath | MMMU-Pro | SciCode | Terminal-Bench 4.0 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 |  Claude Opus 5.5 Anthropic | 78 | 90 | 94 | 92 | 88 | 32 | 95 | 88 | 67 | 60 |
| 2 |  GPT-6 Astra OpenAI | 74 | 84 | 98 | 87 | 66 | 32 | 98 | 87 | 56 | 60 |
| 3 | GPT-6.1 Sol OpenAI | 74 | 81 | 98 | 90 | 65 | 32 | 100 | 86 | 56 | 56 |
| 4 | Claude Sonnet 5.5 Anthropic | 74 | 85 | 93 | 89 | 74 | 31 | 80 | 86 | 61 | 64 |
| 5 | Claude Fable 5.1 Anthropic | 74 | 84 | 98 | 90 | 67 | 31 | 88 | 86 | 63 | 55 |
| 6 |  Gemini 4 Argon Google | 73 | 94 | 98 | 91 | 79 | 27 | 78 | - | 62 | 57 |
| 7 | GPT-6.1 Terra OpenAI | 71 | 84 | 95 | 87 | 57 | 28 | 93 | 85 | 55 | 56 |
| 8 |  Muse Wonder Meta | 70 | 86 | 95 | 92 | 56 | 28 | 71 | 85 | 60 | 52 |
| 9 | GPT-6 Sol OpenAI | 70 | 82 | 96 | 89 | 54 | 31 | 90 | 83 | 58 | 44 |
| 10 |  Kimi K3.1 Pro Moonshot AI | 69 | 85 | 91 | 90 | 52 | 25 | - | 84 | 61 | 67 |
Página 1 de 3
Costo$8.00
Latencia3.15s
Contexto1M
TTFT3.15s
AIM-Agentic-RAG
90
AIM-AI-Bias
94
AIM-FinanceReasoning
92
AIM-Text-to-SQL
88
CritPt
32
FrontierMath
95
MMMU-Pro
88
SciCode
67
Terminal-Bench 4.0
60
Costo$20.00
Latencia3.90s
Contexto1M
TTFT3.90s
AIM-Agentic-RAG
84
AIM-AI-Bias
98
AIM-FinanceReasoning
87
AIM-Text-to-SQL
66
CritPt
32
FrontierMath
98
MMMU-Pro
87
SciCode
56
Terminal-Bench 4.0
60
Costo$4.00
Latencia3.50s
Contexto1M
TTFT3.50s
AIM-Agentic-RAG
81
AIM-AI-Bias
98
AIM-FinanceReasoning
90
AIM-Text-to-SQL
65
CritPt
32
FrontierMath
100
MMMU-Pro
86
SciCode
56
Terminal-Bench 4.0
56
Costo$4.00
Latencia1.27s
Contexto1M
TTFT1.27s
AIM-Agentic-RAG
85
AIM-AI-Bias
93
AIM-FinanceReasoning
89
AIM-Text-to-SQL
74
CritPt
31
FrontierMath
80
MMMU-Pro
86
SciCode
61
Terminal-Bench 4.0
64
Costo$20.00
Latencia3.33s
Contexto1M
TTFT3.33s
AIM-Agentic-RAG
84
AIM-AI-Bias
98
AIM-FinanceReasoning
90
AIM-Text-to-SQL
67
CritPt
31
FrontierMath
88
MMMU-Pro
86
SciCode
63
Terminal-Bench 4.0
55
Costo$4.00
Latencia4.98s
Contexto1M
TTFT4.98s
AIM-Agentic-RAG
94
AIM-AI-Bias
98
AIM-FinanceReasoning
91
AIM-Text-to-SQL
79
CritPt
27
FrontierMath
78
SciCode
62
Terminal-Bench 4.0
57
Costo$2.00
Latencia2.02s
Contexto1M
TTFT2.02s
AIM-Agentic-RAG
84
AIM-AI-Bias
95
AIM-FinanceReasoning
87
AIM-Text-to-SQL
57
CritPt
28
FrontierMath
93
MMMU-Pro
85
SciCode
55
Terminal-Bench 4.0
56
Costo$8.00
Latencia35.22s
Contexto1M
TTFT35.22s
AIM-Agentic-RAG
86
AIM-AI-Bias
95
AIM-FinanceReasoning
92
AIM-Text-to-SQL
56
CritPt
28
FrontierMath
71
MMMU-Pro
85
SciCode
60
Terminal-Bench 4.0
52
Costo$4.00
Latencia2.46s
Contexto1M
TTFT2.46s
AIM-Agentic-RAG
82
AIM-AI-Bias
96
AIM-FinanceReasoning
89
AIM-Text-to-SQL
54
CritPt
31
FrontierMath
90
MMMU-Pro
83
SciCode
58
Terminal-Bench 4.0
44
Costo$4.00
Latencia49.60s
Contexto1M
TTFT49.60s
AIM-Agentic-RAG
85
AIM-AI-Bias
91
AIM-FinanceReasoning
90
AIM-Text-to-SQL
52
CritPt
25
MMMU-Pro
84
SciCode
61
Terminal-Bench 4.0
67
Página 1 de 3
Evolución en el tiempo
Índice LLM por fecha de lanzamiento del modelo
Modelo × Benchmark
Mejores modelos en los benchmarks seleccionados
Coste frente a rendimiento
Coste combinado frente al Índice LLM
AIM LLM Index Methodology
La puntuación de un modelo en el índice es la media de sus resultados en los benchmarks de abajo. Las puntuaciones que ya están en una escala de 0-100 se usan tal cual; las demás se reescalan a 0-100. Si a un modelo le falta un benchmark, este se excluye en lugar de puntuarse como cero, y todos los benchmarks tienen el mismo peso. Un modelo necesita estar puntuado en al menos 2 benchmarks de AIMultiple para entrar en la clasificación. Los resultados de MMMU-Pro proceden de 2 fuentes distintas.
Benchmarks que usamos
AIMultiple
AIM-Agentic-RAGEnrutamiento multibase de datos y generación de consultas SQL en 11 bases de datos (BIRD-SQL, 759 preguntas).AIMultiple
AIM-AI-BiasEvaluación de sesgos de opción múltiple: 64 preguntas en 12 categorías de sesgo, cada una formulada 5 veces en dos ejecuciones (v1 y v2), en 109 modelos. La puntuación es la proporción de respuestas que eligen la opción sin sesgo, promediada entre las dos ejecuciones.AIMultiple
AIM-FinanceReasoningRazonamiento financiero complejo de varios pasos en 238 preguntas difíciles de FinanceReasoning.AIMultiple
AIM-Text-to-SQLPrecisión en la generación de consultas SQL a partir de lenguaje natural en más de 35 LLM.Público
CritPtProblemas de fisica de nivel de investigacion que requieren derivaciones de varios pasos.Público
FrontierMathProblemas matemáticos de investigación inéditos, redactados por expertos (niveles 1–4).Público
MMMU-ProComprension multimodal de nivel universitario entre disciplinas, reforzada contra atajos de solo texto.Público
SciCodeProgramación científica de nivel de investigación en física, matemáticas, biología y química (338 subproblemas)Público
Terminal-Bench 4.0La generacion actual de Terminal-Bench: tareas agenticas de terminal puntuadas por tasa de resolucion.Descargar todos los datos
Resultados sin procesar de 73.9 mil puntos de datos de los benchmarks de AIMultiple en los que se basa este índice. Descárguelos como un archivo ZIP que contiene 4 archivos CSV y un README.
Última actualización: 30 de octubre de 2026
Descargar¿Quieres los datos granulares que hay detrás? Únete a Premium
Registro de cambios
62 actualizaciones- v1.10
2 modelos entraron en el AIM LLM Index: DeepSeek V4.1 Flash 1017, Muse Spark Open.
- v1.10
Se añadieron 113 modelos al conjunto de datos: Claude 3 Haiku, Claude Opus 4.7 (max), Command A, DeepSeek R1 (Jan), DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B y 108 más.
- v1.10
Se añadió Qwen3.6 35B A3B al conjunto de datos.
- v1.10
3 modelos entraron en el AIM LLM Index: GPT-6.1 Terra, Kimi K3.1 Pro, MiniMax M3.1 Flash.
- v1.10
Se añadieron 3 modelos al conjunto de datos: GPT-6.1 Terra, Kimi K3.1 Pro, MiniMax M3.1 Flash.
- v1.10
Se añadieron 2 modelos al conjunto de datos: DeepSeek V4.1 Flash 1017, Muse Spark Open.
- v1.10
Muse Wonder entró en el AIM LLM Index.
- v1.10
Se añadió Muse Wonder al conjunto de datos.
- v1.10
Gemini 4 Argon entró en el AIM LLM Index.
- v1.10
Se añadió Gemini 4 Argon al conjunto de datos.
Cronología de lanzamientos de LLMEl ritmo de la innovación en IA
Laboratorios de IA
Gemini 3.8 Flash Lite TTS +1 másGemini 3.8 Flash Lite TTSGemini 3.8 Flash TTS
23 sepGemini 3.5 Transcribe
25 sepNano Banana 2.1
06 octGemini 4 Argon
13 octGemini Omni 1.1 Flash
04 novGemini Omni 1.2 Flash
05 novGPT Image 2.5 Flare +1 másGPT Image 2.5 FlareGPT Image 2.5 Sunburst
09 sepGPT-6 Luna +1 másGPT-6 LunaGPT-6 Sol
22 sepGPT-6.1 Sol
29 sepGPT-6 Luna Decisions
06 octGPT-6.1 Terra
26 octGPT Image 2.6 Flare +1 másGPT Image 2.6 FlareGPT Image 2.6 Sunburst
04 nov
GLM 5.3 FlashX
18 sepGLM 5.3 Prime
23 sepGLM 5.3 FlashX Legal
02 novKimi K3.1 Pro
23 oct
MiniMax M3.1 Flash
19 oct
DeepSeek V4.1 Flash
10 sepDeepSeek V4.1 Flash 1017
17 oct
Qwen3.8 Omni Flash
21 sepQwen3.8 Max Prime
23 sepQwen Image 2.1 Pro +1 másQwen Image 2.1 ProQwen Image 2.1 Turbo
16 octMuse Voice Transcribe 1.0
11 sepMuse Wonder
12 octMuse Spark Open
15 oct
Solar Mini 4
23 sepSolar Decide
28 sepSolar Decide Flash
08 octClaude Opus 5.5
22 sepClaude Sonnet 5.5
28 sepClaude Haiku 5.5
07 oct
Grok 4.7
21 sepGrok Imagine Video 1.5 Lite
06 oct
MiMo-V2.6-Flash +2 másMiMo-V2.6-FlashMiMo-V2.6-ProMiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed
21 sepExplorar Casos de uso, análisis y comparativas del programa LLM
- LLMAnálisis28 de oct
El futuro de los grandes modelos de lenguaje
Vea el futuro de los grandes modelos de lenguaje comparando enfoques, como el autoentrenamiento, la verificación de hechos y la especialización dispersa, que podrían abordar las limitaciones de los LLM. Los LLM acceden a fuentes externas durante las conversaciones en lugar de depender de los datos de entrenamiento. El modelo consulta bases de datos externas,…
- LLMAnálisis26 de oct
50+ Casos de uso de ChatGPT con ejemplos reales
ChatGPT alcanzó aproximadamente 1 mil millones de usuarios activos semanales a principios de 2026, aproximadamente el 10 % de la población mundial. OpenAI superó los $20 mil millones en ingresos anuales en 2025, confirmado por la directora financiera Sarah Friar. El Anthropic Economic Index distingue dos modos de uso: el aumento, en el que un humano…
- LLMBenchmark26 de oct
HALC-Bench: LLM Alucinación en el benchmark de recuperación de contexto largo
HALC-Bench (LLM Alucinación en el benchmark de recuperación de contexto largo) mide la resistencia de un LLM a fabricar evidencia de una métrica que no existe en el documento objetivo mediante 3 almiares colocados al principio, en el medio y al final de la ventana de contexto del modelo, con 204 preguntas. claude-fable-5 respondió correctamente…
- LLMBenchmark23 de oct
Densidad de inteligencia de 71 LLMs para modelos más inteligentes y densos
Rastreamos 71 LLMs lanzados entre febrero de 2023 y mayo de 2026 y recopilamos 10 benchmarks públicos para medir la densidad de inteligencia. Dividimos la puntuación de capacidad por el recurso que consume el modelo (parámetros activos, cómputo de entrenamiento y precio de inferencia). Para calcular la densidad de inteligencia, ejecutamos los siguientes pasos: Consulte…
- LLMEvaluación en Mundo Abierto21 de oct
LLM Orquestación: 21 frameworks y pasarelas
Optimizar la orquestación de LLM es clave para mejorar el rendimiento manteniendo el uso de recursos bajo control. Para evaluar cómo se desempeñan los distintos enfoques de orquestación en la práctica, realizamos un benchmark de: Descubra herramientas de orquestación de LLM seleccionadas, incluidos frameworks para desarrolladores y pasarelas empresariales: La orquestación de LLM implica gestionar…
- LLMAnálisis14 de oct
10+ Ejemplos de LLM
Hemos recopilado benchmarks de código abierto para comparar los principales LLM propietarios y de código abierto. Elija su caso de uso para encontrar el LLM adecuado. Puede evaluar los LLM examinando su rendimiento en benchmarks y la latencia en el mundo real (disponible al hacer clic en el nombre de cada modelo en la tabla),…
- LLMComparación de Funciones14 de oct
Principales herramientas de LLMOps y compáralas con MLOps
Las plataformas de LLMOps gestionan el aspecto operativo de la ejecución de large language models: despliegue, monitoreo, evaluación y gestión de costes. Examinamos las principales herramientas de LLMOps, sus funciones clave, sus pricing models y en qué se diferencian entre sí para ayudar a identificar la mejor opción para distintos casos de uso. A continuación…
- LLMComparación de Funciones13 de oct
LLM en la nube vs LLMs locales: ejemplos y beneficios
Los LLMs en la nube, impulsados por modelos avanzados como GPT-5.5 y Claude Opus 4.7, ofrecen escalabilidad y accesibilidad. Por el contrario, los LLMs locales, impulsados por modelos de código abierto como Llama 4, DeepSeek V4 y Qwen3.6-Plus, garantizan una mayor privacidad y personalización. Explora qué son los LLMs en la nube, sus fortalezas y…
Filtros