Los mejores modelos de IA para programar en 2026: guía práctica para elegir tu copiloto

Febrero de 2026. Tienes delante un proyecto con plazos ajustados, un repositorio con más archivos de los que puedes retener en tu cabeza y la sensación de que “algo ha cambiado” en el mundo de los asistentes de IA para escribir código.

Y ha cambiado. Mucho.

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TL;DR — Las 4 conclusiones principales ¶

• Claude Sonnet 4.5 es la mejor relación calidad-precio para el día a día. Con un 77,2 % en SWE-Bench (82 % con computación paralela) y un coste cinco veces inferior al de Opus, cubre la gran mayoría de tareas de desarrollo sin arruinarte.
• Los modelos open source ya compiten de tú a tú. Kimi K2.5 (76,8 % en SWE-Bench, 85 % en LiveCodeBench) y GLM-4.7 y GLM-5 han estrechado la distancia con los modelos propietarios hasta hacerla casi irrelevante en muchos escenarios.
• Gemini 3 Pro promete mucho en benchmarks pero decepciona en la práctica. Tras un primer mes de entusiasmo, la comunidad reporta regresiones, pérdida de contexto y un modo agente poco fiable para tareas de programación reales.
• Opus 4.6 y GPT-5.3-Codex pelean por el trono de los proyectos complejos. Opus destaca por autonomía y comprensión de intención; Codex por potencia bruta y versatilidad más allá del código. Si tu proyecto es ambicioso, la decisión entre ambos dependerá de tu flujo de trabajo.

Google Gemini 3 Pro: la promesa que se queda a medias ¶

Google lanzó Gemini 3 Pro entre noviembre y diciembre de 2025 con un ruido mediático considerable. “Google ha vuelto a la cabeza”, decían los titulares. Y los números en benchmarks lo respaldaban: un 76,2 % en SWE-Bench, un Elo de 2439 en LiveCodeBench (unos 200 puntos por encima de GPT-5.1) y un 100 % en AIME 2025 con ejecución de código (Vellum AI).

¿El problema? Que los benchmarks no programan por ti.

Tras un mes de uso real, las opiniones en los foros de desarrolladores de Google pintan un panorama muy distinto. Un usuario resumía la situación así: “Gemini 3 Pro es terrible para programar. La versión 2.5 era mejor… Es prácticamente inutilizable” (Google AI Developers Forum). Y no es un caso aislado. Las quejas más repetidas incluyen pérdida de contexto en conversaciones largas, el modo agente ignorando las herramientas disponibles y una sensación generalizada de regresión respecto a la versión anterior.

Lo bueno: Gemini 3 Pro sigue siendo sólido en razonamiento matemático y en tareas multimodales (81 % en MMMU-Pro, capacidad de interpretar bocetos de diseño y convertirlos en código). JetBrains lo integró en sus IDEs con resultados interesantes para generación de interfaces (JetBrains AI Blog).

Lo malo: para escribir y mantener código en proyectos grandes, la fiabilidad se resiente. Un usuario le daba un 6 sobre 10: “bueno en matemáticas, mediocre en código, horrible en escritura con matices y recuerdo de contexto”.

🎯 ¿Para quién es Gemini 3 Pro? Para developers que trabajan con tareas multimodales (visión + código), generación de interfaces frontend o problemas que requieren razonamiento matemático avanzado. No es la mejor opción si tu día a día es mantener un backend complejo o trabajar con repositorios extensos.

Z.AI GLM-4.7: el modelo local que cambió las reglas ¶

Si alguien te dice que necesitas un modelo de 100.000 millones de parámetros para tener un asistente de código decente, mándale a probar GLM-4.7-Flash.

Este modelo de Zhipu AI (ahora Z.AI) utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts de 30.000 millones de parámetros, pero solo activa unos 3.000 millones por cada token generado. Traducido: puede funcionar en una GPU de 24 GB de VRAM y generar a unos 28 tokens por segundo (Medium - Cheng Zhang).

¿Es comparable a Claude o GPT? No en cifras absolutas. Su 59,2 % en SWE-Bench está lejos del 80 % de los modelos premium. Pero hay que ponerlo en contexto: otros modelos open source de tamaño similar (20-30B) rondaban el 22-35 % en esa misma prueba. GLM-4.7 casi triplica el rendimiento de Qwen-30B en esas tareas (Z.AI Developer Docs).

Lo que más sorprende es su capacidad para generar código de frontend. Un desarrollador lo describía así: “GLM-4.7 me dejó flipando… tiene lo que Z.AI llama ‘Vibe Coding’, una comprensión estética de las interfaces que a veces supera incluso a Claude”. No es una declaración menor.

Características técnicas que importan:

• Contexto de 200K tokens y hasta 128K de salida, suficiente para generar proyectos completos de varios archivos.
• Multi-Latent Attention (MLA): comprime la caché KV para que manejar 128K tokens de contexto ocupe solo ~16 GB de memoria en lugar de los ~60 GB habituales. Una reducción del 73 %.
• Modos de pensamiento configurables: modo rápido para preguntas sencillas, modo profundo para problemas complejos.
• Llamadas a funciones y herramientas integradas de serie.

La comunidad de modelos locales en Reddit lo ha adoptado con entusiasmo. En hilos sobre el mejor modelo de programación para una sola GPU de 16 GB, GLM-4.7 Flash aparece una y otra vez como la referencia (Reddit r/LocalLLM).

Y el precio no puede ser más agresivo: plan de suscripción desde 3 dólares al mes o uso libre con los pesos descargables.

💡 ¿Para quién es GLM-4.7? Para developers que quieren un asistente de código potente sin depender de APIs externas. Ideal si valoras la privacidad, trabajas sin conexión o tienes un presupuesto ajustado. También es una opción fantástica para iterar rápido en local antes de pasar a un modelo más grande para las tareas pesadas.

Moonshot Kimi K2.5: el titán open source con enjambre de agentes ¶

Kimi K2.5 llegó el 27 de enero de 2026 y puso a la comunidad open source patas arriba. Un billón de parámetros. Arquitectura MoE con solo 32.000 millones activos por inferencia. Preentrenado con 15 billones de tokens de texto e imagen a la vez, no como un “parche” multimodal añadido después. Y publicado bajo licencia MIT (WaveSpeed AI).

Los números hablan por sí solos:

• 76,8 % en SWE-Bench — a solo 4 puntos de Claude Opus 4.5
• 85,0 % en LiveCodeBench — aplastando el 64 % de Opus 4.5 en programación algorítmica
• 96,1 % en AIME 2025 — competición matemática de alto nivel
• 92,3 % en tareas de OCR — leer texto en imágenes con una precisión brutal

Pero la función estrella es el Agent Swarm. Kimi puede desplegar hasta 100 sub-agentes trabajando en paralelo, coordinados por un agente orquestador. Imagina que le das un proyecto de software: un agente se encarga del código de base de datos, otro del frontend, otro escribe tests, y todos trabajan a la vez. Hasta 1.500 llamadas a herramientas en paralelo. El resultado es una reducción de hasta 4,5 veces en el tiempo de ejecución de tareas grandes.

# Ejemplo conceptual del flujo de Agent Swarm
# El orquestador descompone la tarea y asigna sub-agentes

task = "Build a REST API with auth, CRUD and tests"

# Kimi despliega agentes especializados en paralelo
agents = orchestrator.spawn([
    Agent(role="backend", focus="auth + routes"),
    Agent(role="database", focus="models + migrations"),
    Agent(role="testing", focus="unit + integration tests"),
    Agent(role="docs", focus="API documentation"),
])

# Ejecución paralela — no secuencial
results = orchestrator.run_parallel(agents)  # Hasta 4.5x más rápido

El precio por API es agresivo: unos 0,60 dólares por millón de tokens de entrada y entre 2,50 y 3,00 dólares por millón de salida. Eso es 5 veces más barato que Sonnet 4.5 y 25 veces menos que Opus 4.5 en salida.

¿La contrapartida? Necesitas hardware serio para el modelo completo. Pero existen versiones Flash más ligeras y la posibilidad de usarlo por API sin preocuparte del hierro.

🔥 ¿Para quién es Kimi K2.5? Para equipos que necesitan procesar proyectos grandes a toda velocidad, para quienes valoran el open source por encima de todo, y para developers que trabajan con código y contenido visual a la vez (diseños, capturas, diagramas). El Agent Swarm es un cambio de paradigma si gestionas tareas complejas que se pueden paralelizar.

Claude Sonnet 4.5: el mejor modelo de código por precio del mercado ¶

Anthropic lanzó Sonnet 4.5 el 29 de septiembre de 2025 con una declaración que levantó ampollas: “el mejor modelo de código del mundo”. Cuatro meses después, los datos le siguen dando bastante razón (Anthropic, Simon Willison).

Las cifras hablan claro. Un 77,2 % en SWE-Bench Verified en ejecución estándar, que sube al 82 % con computación paralela. Un 50 % en Terminal-Bench, la prueba que mide la capacidad de trabajar como agente en un terminal. Y un 61,4 % en OSWorld (tareas de uso real de ordenador), frente al 42,2 % de su predecesor Sonnet 4 (InfoQ, Leanware).

Pero lo que de verdad importa para tu bolsillo es esto: cuesta una quinta parte de lo que cuesta Opus. Estamos hablando de 3 dólares por millón de tokens de entrada y 15 por millón de salida, frente a los 15 y 75 de Opus. Y rinde al 90 % o más de la capacidad de Opus en la mayoría de tareas de programación (claudefa.st).

Simon Willison, uno de los desarrolladores independientes más respetados del ecosistema, lo probó en preview y fue directo: “Mis primeras impresiones fueron que se sentía como un modelo mejor para código que GPT-5-Codex, que había sido mi modelo de programación preferido desde su lanzamiento hace unas semanas” (simonwillison.net).

Replit reportó que la tasa de error en edición de código pasó del 9 % con Sonnet 4 al 0 % con Sonnet 4.5 en su benchmark interno. Cognition (los creadores de Devin) vieron un salto del 18 % en rendimiento de planificación y del 12 % en evaluaciones end-to-end (InfoQ).

Las capacidades técnicas que marcan la diferencia:

1. Razonamiento híbrido — alterna entre un modo rápido para consultas sencillas y un modo de “pensamiento extendido” para problemas complejos. No gasta tokens extra cuando no hace falta.
2. Contexto de 200K tokens (con opción beta de 1M) y hasta 64K tokens de salida, suficiente para generar proyectos de varios archivos de una vez.
3. Sub-agentes paralelos — puede lanzar un agente para el frontend y otro para el backend a la vez, igual que un equipo humano repartiendo trabajo (Cirra AI).
4. Autonomía de más de 30 horas en tareas complejas de desarrollo, con checkpoints, memoria y edición de contexto para mantenerse coherente durante sesiones largas.
5. Integración nativa con Claude Code y extensión de VS Code con diffs en tiempo real mientras el modelo escribe código.

CodeRabbit analizó su rendimiento en revisión de código frente a Opus 4.1 y Sonnet 4. El resultado: Sonnet 4.5 encuentra bugs que Sonnet 4 no detectaba y se acerca a Opus en cobertura, aunque con un tono más “exploratorio” — sugiere cambios en lugar de imponerlos (CodeRabbit). Para algunos equipos esto es una virtud; para otros, un defecto menor.

¿El único pero? Para las tareas de razonamiento más duras y los proyectos de arquitectura más complejos, Opus sigue teniendo ventaja. Para el otro 90 % del trabajo diario, Sonnet 4.5 es la opción más inteligente.

💰 ¿Para quién es Sonnet 4.5? Para casi todo developer. Es el modelo que recomendaría por defecto a cualquiera que necesite un asistente de código fiable, rápido y asequible. Freelances, startups, equipos medianos… si tu presupuesto no es ilimitado pero necesitas calidad de primera línea, este es tu modelo. Es el “daily driver” que la mayoría de usuarios de Claude Code configura como predeterminado y rara vez cambia.

🔥 Ya tenemos una comparativa entre los dos modelos siguientes: Comparativa Opus 4.6 vs GPT-5.3 Codex. ¿Cuál es el mejor para programadores?

Claude Opus 4.6: autonomía sin supervisión ¶

Hablemos del buque insignia. Claude Opus 4.6 se presentó el 5 de febrero de 2026 como el primer modelo Opus con una ventana de contexto de 1 millón de tokens. Un repositorio entero, con sus dependencias, su documentación y sus archivos de configuración, cabe en una sola conversación (Anthropic).

En SWE-Bench alcanza el 80,8 %, por encima del Sonnet 4.5 (77,2 %), pero donde Opus marca la diferencia es en otro sitio: tareas largas, complejas y autónomas. En Terminal-Bench 2.0 (que mide la capacidad de operar como agente en un terminal) lidera con un 65,4 %. Y en ARC-AGI-2, un test de razonamiento abstracto, sube de 37,6 % (Opus 4.5) a un 68,8 %. Casi el doble (Vellum AI).

Pero las cifras frías no capturan lo que hace especial a Opus 4.6. Lo que lo distingue es la experiencia como developer al usarlo.

Los primeros testers lo describen como un modelo que “toma peticiones complicadas y las ejecuta de verdad, descomponiéndolas en pasos concretos y produciendo trabajo pulido incluso cuando la tarea es ambiciosa”. Otro usuario lo resumía así: “se siente menos como una herramienta y más como un colaborador con criterio” (Anthropic).

Opus 4.6 piensa más profundo. Revisita su propio razonamiento. Eso le hace más lento en tareas triviales, pero le da una ventaja clara en problemas duros donde otros modelos se pierden o necesitan que les lleves de la mano.

Funcionalidades clave:

• Controles /effort para ajustar la profundidad de razonamiento según la tarea
• “Adaptive thinking” para decidir cuánto razonar de forma dinámica
• Integración nativa con herramientas — llama a APIs, navega, gestiona archivos, coordina sub-agentes

El análisis de Interconnects AI lo sitúa ~144 puntos Elo por encima de GPT-5.2 en una evaluación amplia de trabajo del conocimiento (Interconnects AI).

🧠 ¿Para quién es Opus 4.6? Para developers senior y tech leads que gestionan proyectos complejos, repositorios grandes y necesitan un agente que trabaje de forma autónoma con mínima supervisión. Si tu trabajo implica refactorizaciones masivas, arquitectura de sistemas o exploración de codebases legacy, Opus es el modelo que mejor entiende tu intención sin que tengas que explicarle cada detalle.

OpenAI GPT-5.3-Codex: potencia bruta y ambición total ¶

OpenAI contraatacó a principios de febrero de 2026 con GPT-5.3-Codex, un modelo que fusiona la inteligencia general de GPT-5.2 con las capacidades agénticas de Codex, afinado para flujos de trabajo de desarrollo de software (OpenAI).

El dato más llamativo: GPT-5.3-Codex lideró SWE-Bench Pro, una versión más exigente y multilenguaje del benchmark clásico. También superó a todos en Terminal-Bench 2.0 según las cifras de OpenAI, y lo hizo “con menos tokens que cualquier modelo anterior”, lo que indica generaciones más concisas y eficientes (OpenAI).

En HumanEval+ alcanzó un 94,2 %, por encima de Gemini 3 (89,1 %) y Claude Opus 4.5 (91,5 %). Resuelve casi todos los problemas estándar de programación a la primera (WaveSpeed AI).

Pero lo que define a GPT-5.3-Codex no son solo los benchmarks, sino su ambición de ser un agente de trabajo completo, no solo un asistente de código:

• Genera código, pero también actualiza documentación, crea tickets en Jira, produce presentaciones y gestiona configuraciones de sistemas.
• Trabaja de forma interactiva: puedes redirigirlo mientras opera sin perder contexto. OpenAI lo compara con “un colega al que puedes guiar mientras trabaja”.
• OpenAI usó versiones tempranas de Codex 5.3 para depurar sus propios scripts de entrenamiento. El modelo ayudó a construirse a sí mismo (Medium - Data Science Collective).

Su ventana de contexto es de 400K tokens (menor que el millón de Claude), pero incorpora un mecanismo de “Perfect Recall” que asegura un uso efectivo de todo ese contexto sin los típicos olvidos en las zonas intermedias. La salida soporta hasta 128K tokens.

¿Dónde flaquea respecto a Claude? Un ingeniero de IA lo explicaba en un análisis comparativo: “Codex 5.3 se siente mucho más parecido a Claude que las versiones anteriores, pero Claude sigue siendo algo más… intuitivo. Puedo confiar en que Claude entienda el contexto del fix y lo haga bien, mientras que Codex puede saltarse archivos o colocar cosas en sitios raros si no le guías” (Interconnects AI).

Sin embargo, en los problemas más difíciles — errores sutiles, codebases legacy enrevesadas — GPT-5.3-Codex parece tener una ligera ventaja en capacidad bruta de resolución. Es “un poquito mejor” encontrando bugs que solo aparecen cuando miras con lupa.

⚡ ¿Para quién es GPT-5.3-Codex? Para developers que necesitan el máximo rendimiento en problemas complejos y valoran un agente que vaya más allá del código: documentación, gestión de proyecto, operaciones DevOps. También para quienes ya están integrados en el ecosistema ChatGPT/Codex y buscan la mayor potencia posible en ese entorno.

Tabla comparativa ¶

¿Cuál elijo? Guía rápida por perfil ¶

No existe “el mejor modelo”. Existe el mejor modelo para ti, para tu proyecto y para tu presupuesto. Aquí van mis recomendaciones:

Freelance o developer individual con presupuesto limitado:
Sonnet 4.5 como modelo principal. GLM-4.7 en local para iteraciones rápidas y privadas. Esta combinación te da cobertura total sin arruinarte.

Equipo de startup que necesita moverse rápido:
Sonnet 4.5 para el grueso del trabajo. Kimi K2.5 si necesitas paralelizar tareas grandes o si la política de datos te obliga a self-hosting.

Tech lead o arquitecto en empresa grande:
Opus 4.6 para las tareas de arquitectura, refactorización y exploración de codebases complejas. Sonnet 4.5 para el trabajo diario del equipo. GPT-5.3-Codex como alternativa a Opus si además necesitas que el agente gestione documentación y flujos de trabajo no técnicos.

Developer frontend o diseñador técnico:
Gemini 3 Pro para tareas que combinen diseño visual y código. GLM-4.7 sorprende en generación de interfaces con buen criterio estético. Kimi K2.5 si trabajas con bocetos y mockups que necesitas convertir en código.

Defensor del open source y la privacidad:
Kimi K2.5 es tu modelo estrella. GLM-4.7 Flash si necesitas algo que funcione en tu máquina sin conexión a internet.

Developer competitivo o algorítmico:
Kimi K2.5 lidera en LiveCodeBench con un 85 %. GPT-5.3-Codex también destaca en programación algorítmica pura.

El panorama ha cambiado para siempre ¶

Hace un año, la pregunta era “¿uso ChatGPT o Claude?”. Hoy tienes seis modelos de primer nivel con capacidades agénticas reales, y dos de ellos son open source con rendimiento que habría sido impensable en 2024.

La brecha entre los modelos propietarios y los abiertos se ha reducido tanto que ya no es una cuestión de “mejor o peor”, sino de qué encaja con tu flujo de trabajo. ¿Necesitas máxima autonomía? Opus. ¿Potencia bruta? Codex. ¿El mejor precio por token? Sonnet 4.5. ¿Control total sobre tus datos? Kimi o GLM.

Lo que no ha cambiado es lo de siempre: el código es tu responsabilidad. Estos modelos son el copiloto más capaz que hemos tenido nunca, pero el volante sigue siendo tuyo. La gran milla final es cosa tuya, del criterio que aplicas al revisar, del contexto de negocio que tú conoces y la máquina no, y de esa capacidad humana de saber cuándo un “funciona” no es suficiente.

Elige tu modelo. Pruébalo. Y luego, haz lo que siempre has hecho: construir cosas que importen.

Fuentes ¶

Claude Opus 4.6 ¶

• Claude Opus 4.6: our most capable model to date — Anthropic News, febrero 2026
• Claude Opus 4.6 Benchmarks (Explained) — Vellum AI Blog, 6 de febrero de 2026
• Opus 4.6, Codex 5.3, and the post-benchmark era — Interconnects AI (Nathan Lambert), 9 de febrero de 2026

Claude Sonnet 4.5 ¶

• Claude Sonnet 4.5 is probably the “best coding model in the world” — Simon Willison’s Weblog, 29 de septiembre de 2025
• Claude Sonnet 4.5 Tops SWE-Bench Verified — InfoQ, 11 de octubre de 2025
• Claude Sonnet 4.5: Better performance but a paradox — CodeRabbit Blog
• Claude Sonnet 4.5: Features, Benchmarks & Pricing Guide — Leanware
• Claude Sonnet 4.5: A Technical Analysis & Benchmarks — Cirra AI, 27 de octubre de 2025
• Claude Sonnet 4.5: The Best Coding Model Gets Better — claudefa.st
• Claude Sonnet 4.5 takes the lead in AI coding — BD Tech Talks, 2 de octubre de 2025
• Introducing Claude Sonnet 4.5 in Amazon Bedrock — Amazon Web Services, 29 de septiembre de 2025
• Anthropic: Claude Sonnet 4.5 is the best coding model in the world — Reddit r/programming

Google Gemini 3 Pro ¶

• Google Gemini 3 Benchmarks (Explained) — Vellum AI Blog, diciembre 2025
• Gemini 3 Pro Is Now Available in JetBrains IDEs — JetBrains AI Blog, noviembre 2025
• Gemini 3 review after 1 month: inconsistent at best, poor at worst — Google AI Developers Forum, enero 2026

Z.AI GLM-4.7 ¶

• GLM-4.7-Flash: The Ultimate 2026 Guide to Local AI Coding Assistant — Medium (Cheng Zhang), 20 de enero de 2026
• GLM-4.7 - Overview — Z.AI Developer Document
• GLM-4.7 Just Changed the Game — Stackademic Blog
• glm4.7 Model by Z-ai — NVIDIA NIM APIs
• Best coding model that can fit on a single GPU — Reddit r/LocalLLM, enero 2026

Moonshot Kimi K2.5 ¶

• Kimi K2.5: Everything We Know About Moonshot’s Visual Agentic Model — WaveSpeed AI Blog, 5 de febrero de 2026

OpenAI GPT-5.3-Codex ¶

• Introducing GPT-5.3-Codex — OpenAI News, febrero 2026
• GPT-5.3 Garlic: Everything We Know — WaveSpeed AI Blog, 5 de febrero de 2026
• GPT-5.3-Codex: The Model That Built Itself — Medium (Data Science Collective)
• GPT-5.3 Codex: From Coding Assistant to General Work Agent — DataCamp Blog, febrero 2026

Otras fuentes ¶

• Squeezing Value from Free and Low-Cost AI Coding Subscriptions — Pat’s Head Blog, enero 2026
• Claude Sonnet 5: Everything We Know — WaveSpeed AI Blog, 5 de febrero de 2026 (información sobre benchmarks comparativos)