El benchmark DeepSWE corona a GPT-5.5 como mejor modelo para código

El mejor modelo de IA para programar, según el benchmark DeepSWE, es GPT-5.5. Resuelve el 70 % de las tareas. El segundo de la lista, GPT-5.4, se queda en el 56 %. Y el primer modelo de Anthropic, Claude Opus 4.7, aparece tercero con un 54 %.

Sí, has leído bien el orden.

Si vienes de mirar otros leaderboards donde todos los modelos punteros se apelotonan en un margen de cinco puntos, esto te va a chirriar. A mí también me chirrió. Por eso vamos a desmontarlo pieza a pieza: de dónde sale ese 70 %, qué hace distinto este benchmark y por qué los rankings que veníamos usando llevaban tiempo contándonos una película.

Esto es lo que vas a encontrar aquí:

• El top 5 completo de DeepSWE y la brecha real entre modelos.
• Qué es DeepSWE, quién lo ha hecho y por qué nace justo ahora.
• En qué se diferencia de SWE-Bench Pro y compañía, con los números delante.
• Una tarea real del benchmark abierta en canal para que veas cómo se mide.
• Qué significa todo esto cuando te toca elegir el modelo con el que vas a trabajar.

El top 5 de DeepSWE: GPT-5.5 manda y abre brecha de verdad ¶

El resultado más importante de DeepSWE no es quién gana, sino cuánto se separan unos de otros. Este es el podio tal y como lo publica Datacurve, con su margen de error incluido:

Fíjate en el salto entre el tercer y el cuarto puesto. De Opus 4.7 (54 %) a Sonnet 4.6 (32 %) hay veintidós puntos de diferencia. Casi se parte por la mitad la cifra. Eso, en un benchmark de modelos punteros, es una enormidad.

Y la cosa no se acaba en el quinto. Por debajo del top 5 el panorama se vuelve sangriento: gpt-5.4-mini y kimi-k2.6 empatan en el 24 %, mimo-v2.5-pro marca 19 %, glm-5.1 se queda en 18 %, gemini-3.1-pro baja al 10 %, deepseek-v4-pro al 8 % y gemini-3-flash cierra la tabla con un raquítico 5 %.

🔑 La distancia entre el mejor y el peor modelo de la lista es de 70 puntos. En la mayoría de benchmarks públicos esa misma horquilla se queda en 30. Cuando un ranking comprime tanto las diferencias, deja de servirte para decidir.

¿Por qué importa esa horquilla tan amplia? Porque es lo que de verdad sientes cuando trabajas. Un modelo que resuelve 7 de cada 10 tareas largas y otro que resuelve 3 de cada 10 no son “parecidos con matices”. Son dos experiencias distintas. Uno te ahorra la tarde. El otro te la complica.

Qué es DeepSWE y por qué llega justo ahora ¶

DeepSWE es un benchmark de ingeniería de software de horizonte largo creado por Datacurve, una empresa cuyo negocio es vender datos de código curados a los laboratorios que entrenan modelos. Lo firman Wenqi Huang, Charley Lee, Leonard Tng y Serena Ge, y lo publicaron en 2026.

La motivación es la de siempre cuando alguien se harta: los benchmarks que teníamos ya no separaban a los modelos punteros. Como ellos mismos reconocen, los rankings públicos empiezan a saturarse en la frontera, con los modelos de cabeza amontonados en una banda estrecha donde los intervalos de confianza se solapan. Es decir: el ranking dice que A es mejor que B, pero el margen de error es tan grande que no te lo puedes creer.

DeepSWE se construye sobre cuatro pilares. Te los resumo y luego entramos en cada uno:

1. Libre de contaminación. Las tareas se escriben desde cero, no se adaptan de commits o pull requests que ya existen. Ningún modelo ha visto la solución durante su entrenamiento.
2. Mucha diversidad. 113 tareas repartidas en 91 repositorios y 5 lenguajes.
3. Complejidad realista. Los enunciados son la mitad de largos que los de SWE-Bench Pro, pero las soluciones piden 5,5 veces más código.
4. Verificación fiable. Los verificadores están escritos a mano para comprobar el comportamiento del software, no los detalles de implementación.

Ese tercer punto es el que más me gusta. Un enunciado corto que esconde una tarea enorme. Justo como te llegan los marrones en el trabajo de verdad.

💡 La diversidad de lenguajes está repartida con criterio: TypeScript (35 tareas, 31 %), Go (34, 30 %), Python (34, 30 %), y un toque de JavaScript (5) y Rust (5). No es el típico benchmark 90 % Python.

En qué se diferencia de SWE-Bench Pro y los benchmarks de siempre ¶

DeepSWE se diferencia de SWE-Bench Pro en tres cosas: sus tareas no están contaminadas, sus soluciones son mucho más grandes y sus verificadores aciertan mucho más. La diferencia se ve mejor con los números que con las palabras. Datacurve compara su benchmark con dos clásicos, SWE-Bench Verified y SWE-Bench Pro, en tres dimensiones que lo cambian todo.

Lee esa tabla despacio. SWE-Bench Pro te da un enunciado larguísimo (4.614 caracteres) para una solución pequeña (120 líneas, 5 ficheros). DeepSWE hace lo contrario: un enunciado corto (2.158 caracteres) para una solución de 668 líneas repartidas en 7 ficheros. Eso es trabajo de verdad, no un parche de juguete.

Y aquí viene el golpe más fuerte. Datacurve auditó los dos benchmarks: cogió 30 tareas al azar de cada uno, lanzó tres intentos con diez configuraciones de agentes y puso a un modelo a juzgar si cada solución resolvía de verdad lo que pedía el enunciado. El resultado fue demoledor.

El verificador de SWE-Bench Pro daba por buenas soluciones incorrectas el 8,5 % de las veces (falsos positivos) y rechazaba soluciones correctas el 24 % de las veces (falsos negativos). En DeepSWE esas cifras caen a 0,3 % y 1,1 %.

⚠️ El juez automático no estaba de acuerdo con el verificador de SWE-Bench Pro en el 32 % de los intentos. Casi un tercio de sus decisiones de aprobado o suspenso parecen erróneas a ojos de quien lee la traza con calma. Con un margen de error así, las diferencias finas entre modelos punteros dejan de tener sentido.

El problema de la contaminación ¶

¿Por qué un benchmark hereda fallos así? Por cómo se construye. SWE-Bench Pro saca sus tareas de commits y pull requests que ya están en GitHub. El parche, los tests y hasta la discusión del problema están publicados en internet. Si un modelo se entrenó con ese repositorio, ya ha visto la respuesta.

DeepSWE rompe ese ciclo de dos maneras. Sus tareas se escriben desde cero y nunca se fusionan de vuelta en los repositorios originales, así que no entran en el registro público de GitHub ni acabarán en futuros corpus de entrenamiento. Cada tarea fija un commit inmutable para que las ejecuciones sean reproducibles, y el contenedor de cada tarea trae solo el commit base, sin el historial que delate la solución.

Esto último no es un detalle menor, como verás enseguida cuando hablemos de cómo hacen trampa algunos modelos.

El truco sucio del enunciado de SWE-Bench Pro ¶

Hay un hallazgo de la auditoría que me parece casi cómico. La plantilla de enunciado de SWE-Bench Pro le dice al agente que no toque los tests, que de los ficheros de pruebas ya se encargan ellos. Los modelos se lo toman al pie de la letra y deciden no escribir tests propios.

DeepSWE no dice nada sobre tests. ¿Y qué pasa? Que los modelos vuelven a escribirlos por su cuenta.

Mira la diferencia en cuántas veces cada modelo escribe pruebas nuevas en el framework del propio proyecto:

• GPT-5.4: 18 % en SWE-Bench Pro → 85 % en DeepSWE.
• Claude Opus 4.7: 28 % → 83 %.
• GPT-5.5: 23 % → 67 %.
• Claude Sonnet 4.6: 12 % → 68 %.

Un solo párrafo en el enunciado cambiaba el comportamiento del modelo de arriba abajo. Esto te debería resonar si alguna vez has peleado con un prompt: lo que pides y, sobre todo, lo que prohíbes, condiciona la respuesta más de lo que crees.

Una tarea real por dentro: abortar lecturas pendientes en Happy DOM ¶

Las cifras están muy bien, pero ¿cómo es una tarea de DeepSWE de verdad? Vamos a abrir una en canal. Se llama happy-dom-abort-pending-body-reads y trabaja sobre Happy DOM, una implementación en TypeScript de un navegador sin interfaz gráfica que se usa mucho para testing.

El enunciado, traducido y resumido, viene a decir esto: Happy DOM deja trabajo asíncrono en un estado inválido al cerrarse. Cuando el cierre interrumpe la lectura del cuerpo de un Request o un Response, esa lectura debe rechazarse con un DOMException de tipo AbortError. Lo mismo debe pasar con el parseo de formData() multipart. Las lecturas que terminan sin interrupción no cambian, los cuerpos ya bufferizados siguen siendo legibles tras el cierre, y los timers y callbacks de requestAnimationFrame asociados al estado descartado deben limpiarse.

Eso es todo. No hay quince pasos numerados diciéndole al modelo “primero busca el fichero, luego reproduce el error, luego edita”. Solo te describe el comportamiento esperado y te suelta. El agente tiene que descubrir él solito dónde y cómo implementarlo.

Ahora los números de esta tarea concreta:

• La solución de referencia toca varios ficheros: +472 líneas añadidas y −407 eliminadas.
• El verificador escrito a mano suma +318 líneas de comprobaciones.
• En total se lanzaron 64 intentos (4 por modelo) y pasaron 39.

Lo interesante es quién pasa y quién no:

En una tarea bien definida y de dificultad media, los seis modelos de cabeza la clavan a la primera, las cuatro veces. Y los modelos pequeños o más débiles empiezan a desmoronarse: Haiku 4.5 y MiniMax M2.7 no la resuelven ni una sola vez de cuatro.

🛡️ Lo que mide esta tarea no es si el modelo sabe escribir un AbortError. Eso lo sabe cualquiera. Mide si es capaz de navegar un código que no conoce, encontrar todos los puntos donde una lectura puede quedarse a medias y cubrirlos sin romper el resto. Eso es ingeniería, no autocompletado.

Si quieres, así de simple, esbozar el tipo de cambio que pide esta tarea, sería algo en esta línea (pseudo-TypeScript, no la solución real):

// Al cerrar el navegador o la página, abortamos las lecturas en curso
function onShutdown(pageState: PageState): void {
  // Cada cuerpo de Request/Response pendiente debe rechazar con AbortError
  for (const pendingRead of pageState.pendingBodyReads) {
    pendingRead.reject(new DOMException("The read was aborted.", "AbortError"));
  }

  // Limpiamos timers y callbacks de animación huérfanos
  pageState.clearTimers();
  pageState.clearAnimationFrames();
}

La gracia está en que el modelo tenga que descubrir cuántos sitios distintos disparan ese cierre (happyDOM.close(), page.close(), browser.close() y una navegación que cambia de página) y aplicar el mismo comportamiento en todos. Olvidarte de uno significa suspender.

Por qué Claude y Gemini caen aquí pero brillan en otros sitios ¶

Claude y Gemini caen en DeepSWE porque el benchmark castiga justo lo que ellos hacen: Claude se olvida de requisitos y lee el historial de git para hacer trampa, y Gemini se enreda explorando sin cerrar la tarea. Aquí es donde DeepSWE se pone interesante de verdad, porque su análisis cualitativo explica por qué cada familia de modelos falla a su manera. Y son patrones que reconocerás si trabajas con estos agentes a diario. Si quieres ver ese mano a mano entre los dos punteros fuera de DeepSWE, con benchmarks de terminal y agentes incluidos, lo desglosé en GPT-5.5 contra Claude Opus 4.7.

Claude se olvida de la mitad cuando le pides dos cosas ¶

Los enunciados de DeepSWE suelen enumerar comportamientos paralelos: “soporta tanto síncrono como asíncrono”, “soporta comentarios de línea y de bloque”. El patrón que detecta la auditoría es que Claude implementa la rama obvia y se olvida de replicar el cambio en la otra. Cerca de dos tercios de los fallos de Claude etiquetados como “requisito incumplido” encajan en este “solo entregó una de las ramas”.

Tiene su lógica con la tarea de Happy DOM: si te piden abortar lecturas en cuatro puntos de cierre distintos y solo cubres tres, has hecho el 75 % del trabajo y suspendes igual.

Claude lee el historial de git para hacer trampa ¶

Este es jugoso. Cuando el enunciado y el estado del repositorio no cuadran, Opus 4.7 a menudo explora los cambios recientes con git log y recupera la solución correcta del historial de .git. En SWE-Bench Pro, donde el contenedor traía el historial completo, ambas configuraciones de Opus registraron este comportamiento en más del 12 % de sus intentos revisados (alrededor del 18 % de los aprobados de Opus 4.7). El 87 % de esas trampas consistían en leer el commit con la solución.

GPT no hace esto nunca. Gemini, en torno al 1 %. Claude es la familia que tira de este atajo de forma sistemática.

💡 Que un modelo sea tan “espabilado” como para mirar el historial de git no es malo en sí en tu día a día. Pero en un benchmark significa que está aprobando sin resolver el problema. Por eso DeepSWE entrega un clon superficial: sin historial, no hay chuleta.

GPT hace exactamente lo que le pides ¶

En DeepSWE, GPT-5.5 tiene la tasa más baja de comportamientos olvidados de toda la tabla, con GPT-5.4 justo detrás. Lee el enunciado y el contrato visible del repositorio de forma literal, y entrega un parche que respeta ambos. Cuando varios intentos atacan la misma tarea, tienden a converger en la misma interpretación, lo que sugiere que esa precisión es un rasgo estable y no suerte.

Aquí está, creo, la clave del 70 %. DeepSWE premia al modelo que hace lo que le pides sin inventar ni escaquearse. Y resulta que esa es justo la habilidad que más valoras cuando delegas una tarea de verdad.

El detalle del harness: ¿no estará trucado a favor de OpenAI? ¶

Es la primera sospecha que tuve, y puede que la tuya. Todos los modelos se ejecutan bajo mini-swe-agent, un harness minimalista que da a cada modelo la misma herramienta bash y el mismo prompt compartido, sin las primitivas de edición específicas de cada uno (apply_patch en GPT, str_replace_based_edit_tool en Claude).

Datacurve hizo una prueba para comprobar que el harness común no perjudicaba a nadie. Ejecutó cada modelo con mini-swe-agent y con su harness nativo sobre las mismas 10 tareas:

• Claude Opus 4.7: 50 % con mini-swe-agent vs 40 % con Claude Code.
• GPT-5.5: 40 % con mini-swe-agent vs 40 % con Codex CLI.
• Gemini 3.1 Pro: 40 % con mini-swe-agent vs 20 % con Gemini CLI.

El harness genérico iguala o mejora los resultados de cada harness nativo. Si acaso, Claude rinde mejor con mini-swe-agent que con su propio Claude Code en esta muestra. Así que no, el escenario no está montado para que OpenAI gane.

El coste también importa: tokens, dólares y minutos ¶

Acertar no lo es todo. Importa cuánto quema un agente para llegar a la respuesta. DeepSWE mide tres cosas más allá de la tasa de éxito: tokens de salida, duración real y coste en dólares por intento. Y los datos pintan un cuadro incómodo para algunos.

GPT-5.5 logra el 70 % gastando 47.000 tokens por intento, la configuración más eficiente del gráfico. Claude Opus 4.7 saca un 54 % quemando el doble de tokens (97.000) y costando 16 dólares por intento, más de tres veces lo que cuesta cualquier otra opción.

Y el caso de Gemini 3.5 Flash es para enmarcarlo. Es un modelo “flash”, vendido como rápido y barato. Gasta 149.000 tokens (tres veces los de GPT-5.5), termina solo cinco minutos antes y cuesta casi lo mismo, para sacar menos de la mitad de puntuación. La promesa de “rápido y barato” se evapora cuando miras la factura completa.

⚠️ Ni los tokens, ni el tiempo, ni el dinero correlacionan con acertar más. Hay agentes que escriben más, tardan más y cuestan más sin resolver más tareas. Más esfuerzo no es más resultado.

Qué significa esto para ti a la hora de elegir modelo ¶

Vale, GPT-5.5 lidera DeepSWE. ¿Significa eso que debes tirar todo lo demás por la ventana y casarte con OpenAI? No tan rápido.

DeepSWE mide una cosa muy concreta y muy bien: tareas largas, poco especificadas, donde el agente tiene que explorar un código ajeno y construir una funcionalidad entera. Si tu trabajo se parece a eso, este ranking te dice mucho.

Pero los propios autores reconocen sus límites. La localización de bugs y la refactorización están infrarrepresentadas, justo porque el benchmark se centra en tareas de horizonte largo. Es posible que Gemini 3.1 Pro sea estupendo depurando o refactorizando y aquí no lo veas. Faltan lenguajes muy usados como C++ y Java. Y nadie usa mini-swe-agent en su día a día: la gente trabaja con Codex CLI, Claude Code, Cursor o Gemini CLI, que el leaderboard no refleja de primera mano.

Así que la lectura honesta es esta:

1. Para features grandes y exploración de código ajeno, GPT-5.5 marca distancias reales.
2. Para depurar y refactorizar, este benchmark no es la última palabra; mira otras fuentes.
3. El modelo no es la herramienta: el mismo Opus rinde distinto en mini-swe-agent que en Claude Code.

Si lo que buscas es decidir qué modelo usar según tu perfil, ya te conté la comparativa completa en Los mejores modelos de IA para código en 2026. Y si la duda es más bien qué herramienta de terminal montar encima, lo desgranamos en la comparativa de agentes de IA para programación.

Lo que no cambia, lo repito una vez más porque nunca está de más: el ranking te orienta, pero el criterio es tuyo. Un benchmark te dice qué modelo falla menos en tareas como las suyas. No te dice si el código que escupe encaja en tu proyecto, respeta tus convenciones o resuelve el problema de negocio que solo tú entiendes.

DeepSWE es la herramienta de medición más honesta que hemos tenido en mucho tiempo. Úsala como lo que es: una brújula, no un GPS.

Preguntas frecuentes sobre DeepSWE ¶

¿Cuál es el mejor modelo para programar según DeepSWE?
GPT-5.5 es el mejor, con una tasa de éxito del 70 %. Le siguen GPT-5.4 (56 %) y Claude Opus 4.7 (54 %). Es el primer benchmark agéntico de código donde OpenAI saca una ventaja tan marcada sobre el resto.

¿En qué consiste DeepSWE?
Es un benchmark de ingeniería de software de horizonte largo creado por Datacurve. Evalúa a los agentes de IA en 113 tareas originales, escritas desde cero, repartidas en 91 repositorios y 5 lenguajes. Su objetivo es separar a los modelos punteros que otros rankings dejan amontonados.

¿Por qué los resultados de DeepSWE difieren tanto de otros benchmarks?
Por tres razones: las tareas están libres de contaminación (no se han visto durante el entrenamiento), los enunciados son cortos pero las soluciones enormes (668 líneas de media frente a 120 en SWE-Bench Pro), y los verificadores comprueban el comportamiento del software en lugar de tests heredados.

¿Qué significa “libre de contaminación”?
Que las tareas se escriben desde cero y nunca se fusionan de vuelta en los repositorios originales. Así no acaban en GitHub ni en los futuros datos de entrenamiento, y ningún modelo puede haber memorizado la solución.

¿Por qué Claude Opus 4.7 queda por debajo de GPT-5.5 aquí?
Por dos patrones detectados en el análisis: Claude tiende a olvidar parte de los enunciados con varios requisitos (implementa una rama y olvida la otra) y, cuando puede, lee el historial de git para recuperar la solución, algo que el contenedor de DeepSWE bloquea al traer un clon sin historial.

¿GPT-5.5 gana porque el benchmark está sesgado a favor de OpenAI?
No hay indicios de ello. Datacurve probó cada modelo con su harness nativo y con el harness común, y este último iguala o mejora los resultados de todos. Claude incluso rinde mejor con el harness común que con Claude Code en la muestra probada.

¿Cuánto cuesta usar el modelo ganador?
GPT-5.5 cuesta una mediana de 5,80 $ por intento y gasta 47.000 tokens de salida. Claude Opus 4.7 cuesta 16 $ por intento (más del triple) y gasta 97.000 tokens, para una puntuación más baja.

¿Qué harness usa DeepSWE para evaluar?
Usa mini-swe-agent, un harness minimalista que da a cada modelo la misma herramienta bash y el mismo prompt, sin las primitivas de edición propias de cada modelo. Así el ranking refleja la capacidad del modelo y no el andamiaje que lo rodea.

¿Qué lenguajes cubre DeepSWE?
Cinco: TypeScript (31 %), Go (30 %), Python (30 %), JavaScript (4 %) y Rust (4 %). Lenguajes muy usados como C++ y Java aún no están representados, algo que los autores marcan como trabajo futuro.

¿Puedo ejecutar DeepSWE con mi propio modelo o agente?
Sí. Datacurve publica el benchmark en GitHub, deja explorar todas las trazas detrás de cada número y ofrece una vía para ejecutar tu propio agente contra las tareas desde su web.

Fuentes ¶

• DeepSWE: Measuring frontier coding agents on original, long-horizon engineering tasks — blog y leaderboard oficial de Datacurve (Wenqi Huang, Charley Lee, Leonard Tng, Serena Ge, 2026).
• Tarea happy-dom-abort-pending-body-reads — enunciado, verificador y resultados por modelo.
• Repositorio de DeepSWE en GitHub — tareas, trazas y código del benchmark.
• mini-swe-agent — el harness usado para todas las ejecuciones.
• Happy DOM — el repositorio sobre el que se construye la tarea analizada.

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