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Comparación de modelos
Compara la calidad del resultado, el coste total para obtenerlo y la latencia de extremo a extremo.
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Su línea de base desbloquea recomendaciones de frontera personalizadas. El segundo campo es opcional y abre el desglose completo de calidad, costo y latencia.
Sigue el modelo que usas
En pocas semanas pueden aparecer modelos con mejor relación calidad-precio. Ejecuta esta comprobación una vez al día y recibirás un aviso en cuanto el modelo que usas quede por detrás: 200 mientras todavía mantiene la frontera, 409 cuando algo da más inteligencia por el dinero.
Dale la habilidad a tu agente de programación
Una habilidad de agente que garantiza que cada vez que su agente elija un LLM para sus proyectos, elija el mejor modelo de inteligencia por dólar. Ahorre costos y obtenga la mayor inteligencia.
Filtros y ejes
Ajusta las métricas y el grupo de modelos. El gráfico se actualiza al instante.
El eje logarítmico se centra en el coste mediano de los modelos mostrados, según la regla de AA. Distancias iguales representan proporciones de coste iguales. El cuadrante verde es relativo al grupo mostrado.
El 14 LLMs que ofrece la mayor inteligencia por el dinero (2026-10-05)
De los modelos 683 en el conjunto de datos, 14 se encuentran en el Pareto frontier de inteligencia versus costo: ningún otro modelo es más inteligente y más barato de ejecutar. El modelo de frontera más barato es GPT-6 Luna (Low) (inteligencia 21.50 para $10.6 por ejecución de referencia); el más inteligente es Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback) (inteligencia 57.60, $8708). El modelo más inteligente con pesos descargables —y que puede autoalojarse— en su propia frontera es MiMo-V2.6-Pro por Xiaomi (inteligencia 46.30, $207). Cada nombre de modelo enlaza con una página con sus números, si mantiene la frontera y qué la supera.
Frontera general: del más barato al más inteligente
| # | Modelo | Desarrollador | Puntuación de inteligencia (Intelligence Index) | Costo del benchmark (USD) | Tiempo total (E2E) | Pesos descargables | Lanzado |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GPT-6 Luna (Low) | OpenAI | 21.50 | $10.6 | 6.03s | 2026-09-22 | |
| 2 | GPT-6 Luna (Medium) | OpenAI | 29.90 | $31.2 | - | 2026-09-22 | |
| 3 | GPT-6 Luna (High) | OpenAI | 32.90 | $47.9 | 17.9s | 2026-09-22 | |
| 4 | GPT-6 Luna (Xhigh) | OpenAI | 34.60 | $66.8 | 29.9s | 2026-09-22 | |
| 5 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 37.90 | $109 | 50.2s | 2026-09-21 | |
| 6 | GPT-6 Luna (Max) | OpenAI | 38.10 | $122 | 99.5s | 2026-09-22 | |
| 7 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 46.30 | $207 | 64.9s | 2026-09-21 | |
| 8 | GPT-6.1 Sol (Medium) | OpenAI | 47.80 | $361 | 15.9s | 2026-09-29 | |
| 9 | GPT-6.1 Sol (High) | OpenAI | 50.20 | $521 | 60.4s | 2026-09-29 | |
| 10 | GPT-6.1 Sol (Xhigh) | OpenAI | 51.00 | $662 | 169.8s | 2026-09-29 | |
| 11 | GPT-6.1 Sol (Max) | OpenAI | 51.80 | $1082 | 282.2s | 2026-09-29 | |
| 12 | Claude Opus 5.5 (High, Default Fallback) | Anthropic | 53.60 | $2172 | 46.1s | 2026-09-22 | |
| 13 | Claude Opus 5.5 (Xhigh, Default Fallback) | Anthropic | 56.00 | $4057 | 147.5s | 2026-09-22 | |
| 14 | Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback) | Anthropic | 57.60 | $8708 | 761.0s | 2026-09-22 |
Frontera de pesos descargables: los LLM autoalojables con mejor relación calidad-precio (open weights)
| # | Modelo | Desarrollador | Puntuación de inteligencia (Intelligence Index) | Costo del benchmark (USD) | Tiempo total (E2E) | Pesos descargables | Lanzado |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Ministral 3 3B | Mistral | 4.80 | $12.2 | 2.80s | 2025-12-02 | |
| 2 | Granite 4.2 3B | IBM | 9.10 | $14.9 | 11.9s | 2026-08-25 | |
| 3 | DeepSeek V3 0324 | DeepSeek | 9.70 | $19.2 | - | 2025-03-25 | |
| 4 | Mistral Small 4 (Reasoning) | Mistral | 11.30 | $42.5 | 15.0s | 2026-03-16 | |
| 5 | Nemotron 3.5 Lightning | NVIDIA | 12.90 | $105 | 8.86s | 2026-08-11 | |
| 6 | MiMo-V2.6-Flash | Xiaomi | 37.90 | $109 | 50.2s | 2026-09-21 | |
| 7 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | 46.30 | $207 | 64.9s | 2026-09-21 |
Todos los modelos 683 comparados Cómo evolucionó la frontera ¿Qué tan rápido se reemplazan los modelos de frontera? Tabla en Markdown
Cómo clasifica Model Picker los LLM
¿Qué es la frontera de Pareto de los LLM?
El conjunto de modelos que ningún otro supera a la vez en ambos ejes. En el gráfico predeterminado, ningún modelo es a la vez más inteligente y más barato de ejecutar. Los demás están dominados: otro ofrece más inteligencia por el mismo dinero o la misma inteligencia por menos.
¿Por qué el costo total de ejecutar el punto de referencia en lugar del precio por token?
El precio por token oculta cuántos tokens consume un modelo, y los modelos de razonamiento consumen muchos. Model Picker usa el coste total que Artificial Analysis publica para ejecutar toda la evaluación Intelligence Index, de modo que un modelo barato por token que razona extensamente refleja su coste real.
¿Qué mide el índice de inteligencia?
Artificial Analysis Intelligence Index combina pruebas de razonamiento, conocimiento, matemáticas, programación y agentes. Model Picker usa la puntuación publicada y nunca vuelve a puntuar los modelos.
¿Qué LLM con pesos descargables ofrece la mejor relación calidad-precio?
La open-weights frontier de la tabla reúne modelos con pesos descargables que ningún modelo autoalojable supera en inteligencia y coste a la vez. Cada fila ofrece una gran relación calidad-precio en su nivel; algunas licencias limitan el uso comercial.
¿El modelo que uso sigue siendo el de mejor valor?
Escribe el nombre en la comparación anterior. La guía indica el mejor modelo de la frontera con el mismo coste o menos y la siguiente opción adecuada si buscas más inteligencia. Los agentes y las tareas cron pueden hacer la misma consulta con una sola petición a la API; la respuesta pasa a 409 el día en que aparece una alternativa mejor.
¿Qué tan recientes son estos datos?
El conjunto de datos se actualiza cada seis horas desde Artificial Analysis y otras fuentes; Esta página fue renderizada a partir de la instantánea 2026-10-05. Las métricas se mueven entre instantáneas a medida que se vuelven a medir los modelos, por lo que un número citado debe llevar la fecha de la instantánea.