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Los mejores modelos de IA para código en 2026: comparativa técnica

(actualizado )

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. Y sigue cambiando cada semana.

En las últimas dos semanas han salido tres actualizaciones de modelos que han reconfigurado el panorama: Claude Sonnet 4.6 ha dejado obsoleto a su predecesor, Gemini 3.1 Pro ha dado un salto brutal en razonamiento y GLM-5 se ha coronado como el líder open-weights. Lo que era cierto hace quince días ya no es del todo preciso.

Así que toca actualizar.

TL;DR — Las 4 conclusiones principales

  • Claude Sonnet 4.6 es el “daily driver” que casi todo developer necesita. Con un 79,6 % en SWE-Bench, un salto enorme en computer use (72 % en OSWorld) y un coste de 3/15 dólares por millón de tokens, ha dejado atrás a Sonnet 4.5 y compite de tú a tú con modelos que cuestan el triple. Los propios testers de Anthropic lo prefirieron sobre Opus 4.5 en un 59 % de las ocasiones.
  • Los modelos open source ya compiten al mismo nivel. GLM-5 ha alcanzado un 77,8 % en SWE-Bench (frente al 59,2 % de GLM-4.7) y Kimi K2.5 (76,8 %, 85 % en LiveCodeBench) consolidan una generación de modelos abiertos que hacen irrelevante la brecha con los propietarios en muchos escenarios.
  • Gemini 3.1 Pro ha resucitado. Donde Gemini 3 Pro decepcionaba en fiabilidad, la versión 3.1 duplica el rendimiento en razonamiento (77,1 % en ARC-AGI-2 vs 31,1 %), alcanza un 80,6 % en SWE-Bench y lo hace a un precio de 2/12 dólares por millón de tokens. Menos de la mitad que Opus.
  • Opus 4.8 y GPT-5.5 se reparten el trono de los proyectos complejos. Opus destaca por autonomía, honestidad sobre su propio trabajo y comprensión de intención; GPT-5.5 por dominio de la terminal y ejecución agéntica de largo recorrido. Si tu proyecto es ambicioso, la decisión entre ambos dependerá de tu flujo de trabajo.

Google Gemini 3.1 Pro: la resurrección que nadie esperaba

Hace unas semanas escribí aquí que Gemini 3 Pro era “la promesa que se queda a medias”. Los benchmarks eran buenos, pero la experiencia real era frustrante: pérdida de contexto, modo agente poco fiable y una sensación generalizada de regresión respecto a versiones anteriores.

Todo eso ha cambiado el 19 de febrero de 2026.

Google ha lanzado Gemini 3.1 Pro y esta vez el salto no es solo en los números. Es la primera vez que Google publica una versión “.1”, lo que indica que no es un modelo desde cero sino una iteración profunda. Han cogido lo aprendido con Deep Think (su modelo de razonamiento profundo) y lo han integrado en el modelo principal.

Los resultados son difíciles de ignorar. En ARC-AGI-2, el benchmark de razonamiento abstracto, pasa de un 31,1 % a un 77,1 %. En SWE-Bench Verified alcanza un 80,6 %, a solo dos décimas de Opus 4.6. Y en Terminal-Bench 2.0 marca un 68,5 %, superando al propio Opus (65,4 %).

Pero lo que más interesa a tu cartera es esto: cuesta 2 dólares por millón de tokens de entrada y 12 de salida. Menos de la mitad que Opus 4.6 (5/25) y por debajo incluso de Sonnet 4.6 (3/15).

El sistema de thinking levels

Gemini 3.1 Pro trae un sistema de tres niveles de pensamiento que marca diferencia:

  • LOW: respuestas rápidas, pensamiento mínimo. Para preguntas directas y autocompletado.
  • MEDIUM: equilibrio entre velocidad y profundidad. Para la mayoría del trabajo diario.
  • HIGH: pensamiento profundo, al estilo de un “mini Deep Think”. Puede tardar minutos, pero los resultados en tareas complejas son otra liga.

Un usuario probó un problema de la Olimpiada Internacional de Matemáticas con el nivel HIGH. El modelo tardó más de 8 minutos en responder, pero dio la solución correcta. Con nivel LOW fue más rápido… y la respuesta fue incorrecta.

La integración con GitHub Copilot ya está disponible. Y Google ha publicado dos variantes: el modelo estándar y una versión customtools optimizada para flujos con function calling. Si tu aplicación depende de herramientas (bases de datos, pipelines de CI/CD, ticketing), la segunda variante puede darte mejores resultados.

⚠️ Dato importante: los tokens de pensamiento cuentan como tokens de salida. Con thinking level HIGH, la factura se puede disparar. Empieza con MEDIUM y sube solo cuando el resultado no te convenza.

¿El punto débil? Es un modelo recién lanzado. Simon Willison reportó que un simple “hola” tardó 104 segundos en responder el día del lanzamiento, y varios tests devolvieron errores de capacidad. Problemas de estabilidad del día 1 que deberían resolverse en días, pero que aconsejan prudencia antes de meterlo en producción.

🎯 ¿Para quién es Gemini 3.1 Pro? Para developers que necesitan rendimiento de primer nivel a precio agresivo. Si trabajas con flujos agénticos con herramientas MCP (donde lidera con un 69,2 %), programación competitiva (2887 Elo en LiveCodeBench Pro) o tareas que combinan diseño visual y código, Gemini 3.1 Pro es la mejor opción calidad-precio del mercado ahora mismo.

🔥 Análisis en profundidad: Gemini 3.1 Pro: Google compite a mitad de precio con Opus 4.6 y, si quieres saber qué cambia con la siguiente generación, el análisis de Gemini 3.5 Flash frente a Opus 4.7 y GPT-5.5 repasa benchmarks, precios y cuándo conviene usar el Flash en flujos agénticos.

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Z.AI GLM-5: de modelo local a flagship open-weights

Si en la versión anterior de este artículo hablábamos de GLM-4.7 como “el modelo local que cambió las reglas”, GLM-5 es un salto de categoría. Ya no hablamos de un modelo para una GPU de 24 GB. Hablamos de un flagship de 744.000 millones de parámetros que compite cara a cara con los modelos propietarios.

Z.AI (antes Zhipu) lo ha bautizado como el modelo del Agentic Engineering: no es para pedirle funciones sueltas, sino para planificar proyectos complejos, encadenar herramientas y ejecutar tareas de ingeniería de principio a fin.

Los números hablan solos. En SWE-Bench Verified alcanza un 77,8 %, frente al 59,2 % de GLM-4.7. Ese salto de casi 19 puntos lo coloca como el modelo open-weights con mejor puntuación en esa prueba. También marca un 56,2 % en Terminal-Bench 2.0 y lo que Artificial Analysis describe como la menor tasa de alucinación en su set de pruebas.

La arquitectura es una Mixture of Experts con 744.000 millones de parámetros totales pero solo ~40.000 millones activos por token. Tiene 256 expertos (frente a 160 en la versión anterior), y ha sido preentrenado con 28,5 billones de tokens. Sebastian Raschka destaca dos decisiones técnicas relevantes: la adopción de multi-head latent attention para reducir la latencia en contextos largos, y DeepSeek Sparse Attention para mejorar la eficiencia sin sacrificar rendimiento.

curl -X POST "https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer tu-api-key" \
-d '{
    "model": "glm-5",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Explica la diferencia entre MoE y un transformer denso"
        }
    ],
    "thinking": {
        "type": "enabled"
    },
    "max_tokens": 4096,
    "temperature": 1.0
}'

Capacidades técnicas que importan

  1. Contexto de 200K tokens y hasta 128K de salida.
  2. Thinking mode con tres variantes: interleaved (razona entre llamadas a herramientas), preserved (retiene razonamiento de turnos anteriores) y turn-level (activa o desactiva turno a turno).
  3. Function calling y tool streaming — recibe argumentos de tool calls en tiempo real mientras se generan. Ideal para agentes que encadenan herramientas.
  4. Context caching — los tokens cacheados se facturan a 0,20 dólares por millón en lugar de 1 dólar. En flujos agénticos con muchos turnos, el ahorro es considerable.
  5. Salida estructurada — soporte dedicado para respuestas en JSON con esquema concreto.

Los precios por millón de tokens: 1 dólar de entrada, 0,20 con caché y 3,20 de salida. También existe GLM-5-Code a 1,20/0,30/5 dólares. Más caro que GLM-4.7, pero bastante más barato que los flagship propietarios.

¿La contrapartida? 1,51 TB de pesos en Hugging Face. No es un modelo para tu portátil. Para la mayoría de equipos, el acceso vía API o plataformas como OpenRouter será la opción más viable. Pero la licencia MIT sigue ahí: si tienes el hardware, puedes desplegarlo donde quieras.

Raschka lo sitúa “on par” con los flagships en benchmarks, pero advierte algo que merece la pena repetir: buenos benchmarks no garantizan rendimiento real en producción. El modelo lleva apenas unos días en la calle y necesita semanas de uso real para que emerjan sus fortalezas y debilidades reales.

Reuters, por su parte, cubre un dato significativo: Z.AI ha subido los precios de su plan de programación justo después del lanzamiento. Cuando una empresa sube precios tras un lanzamiento, es porque cree que tiene algo sólido entre manos.

💡 ¿Para quién es GLM-5? Para developers y equipos que buscan un modelo de primer nivel sin depender de APIs propietarias. Si trabajas con agentes que ejecutan tareas complejas de ingeniería, si valoras la privacidad o el self-hosting, o si necesitas un modelo con thinking mode y function calling a precio competitivo, GLM-5 merece entrar en tu lista de pruebas. Y si necesitas algo más ligero para iterar en local, GLM-4.7 Flash sigue siendo una opción fantástica para una sola GPU.

🔥 Análisis en profundidad: GLM-5: el nuevo modelo open source que quiere jugar en la liga de Claude y GPT

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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.

Los números hablan por sí solos:

  • 76,8 % en SWE-Bench — a solo 4 puntos de Claude Opus 4.5 (dato de lanzamiento, antes de las actualizaciones de Sonnet y Opus)
  • 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. Es el modelo más barato de esta comparativa si miramos la relación rendimiento/precio en modo API.

Con la llegada de GLM-5, Kimi K2.5 ya no está solo en el olimpo open-weights. GLM-5 lo supera en SWE-Bench (77,8 % vs 76,8 %) y trae thinking mode nativo. Pero Kimi conserva ventajas claras: la capacidad multimodal nativa, el Agent Swarm con 100 sub-agentes y el rendimiento en programación algorítmica (85 % en LiveCodeBench) siguen siendo imbatibles.

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

🔥 Análisis en profundidad: Kimi K2.5: el titán open source con enjambre de agentes

Más allá de elegir modelo

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Claude Sonnet 4.6: el modelo que ha dejado atrás a Opus 4.5

El 17 de febrero de 2026, apenas doce días después de Opus 4.6, Anthropic lanzó Sonnet 4.6 con un dato que debería hacer reflexionar: en las pruebas con Claude Code, los testers prefirieron Sonnet 4.6 sobre Sonnet 4.5 en un 70 % de las ocasiones. Y sobre Opus 4.5 (el modelo insignia anterior) en un 59 %.

Un modelo de gama media superando al tope de gama de la generación anterior. Eso no es una mejora incremental.

Las cifras cuentan una historia clara. Un 79,6 % en SWE-Bench Verified, subiendo desde el 77,2 % de Sonnet 4.5. Un 72 % en OSWorld (tareas de uso real de ordenador), frente al 61,4 % de su predecesor — un avance enorme si recordamos que el primer modelo con esta capacidad marcaba un 14,9 % en octubre de 2024. Y soporte para hasta 1 millón de tokens de contexto en beta, igualando a Opus.

Pero lo que de verdad importa para tu bolsillo sigue igual: 3 dólares por millón de tokens de entrada y 15 de salida. El mismo precio que Sonnet 4.5, con un rendimiento que se ha acercado tanto a Opus que la diferencia es de apenas un punto en SWE-Bench (79,6 % vs 80,9 %).

Dónde brilla Sonnet 4.6

Los que lo probaron con acceso anticipado destacaron mejoras concretas: lee mejor el contexto antes de modificar código, consolida la lógica compartida en lugar de duplicarla y es menos propenso a la “sobreingeniería” que hacían modelos anteriores. También reportaron menos afirmaciones falsas de éxito y menos alucinaciones.

  1. Programación ágil e iterativa. Si tu flujo de trabajo implica cambiar código, ver resultados y volver a cambiar, Sonnet 4.6 es el compañero que necesitas. Responde rápido, sigue instrucciones con precisión y no “se pasa de listo” añadiendo cosas que no has pedido.
  2. Computer use a nivel humano. Un 72 % en OSWorld. Tareas como navegar hojas de cálculo complejas o rellenar formularios web de varios pasos ya funcionan a un nivel comparable al de una persona.
  3. Agentes en paralelo a coste razonable. Cognition, los creadores de Devin, confirmaron que Sonnet 4.6 ha cerrado la brecha con Opus en detección de bugs, permitiéndoles lanzar más revisores en paralelo sin aumentar el coste.
  4. Diseño frontend con gusto. Triple Whale lo resumió así: tiene “gusto perfecto” al construir páginas frontend e informes de datos. Rakuten señaló que generó el mejor código iOS que han probado, con arquitectura sólida en un solo intento.
  5. Razonamiento híbrido — alterna entre modo rápido y “pensamiento extendido”. Soporta tres modos: thinking desactivado (la experiencia clásica), extended thinking (más tiempo para razonar, mejores resultados) y adaptive thinking (el modelo decide cuánto pensar según la complejidad).

Replit reportó que la tasa de error en edición de código pasó del 9 % con Sonnet 4 al 0 % con Sonnet 4.5, y Sonnet 4.6 ha mantenido esa fiabilidad añadiendo más capacidad.

Un dato que pasa desapercibido: Sonnet 4.6 tiene un knowledge cutoff más reciente que Opus (agosto 2025 vs mayo 2025) y un training cutoff más nuevo (enero 2026 vs agosto 2025). Si trabajas con librerías o frameworks que cambian rápido, Sonnet puede tener información más actualizada.

Las sombras

Un benchmarker independiente (KingBench) encontró que en tareas “one-shot” (una sola pregunta sin iteración), Sonnet 4.6 bajó un 3 % respecto a Sonnet 4.5, y el conocimiento general cayó del 40 % al 25 % en esas pruebas. La hipótesis es que Anthropic ha optimizado el modelo para flujos agénticos a costa de la inteligencia “en frío”. Menos enciclopedia, más obrero cualificado.

También cuesta más en tokens por ejecución. El modelo parece compensar con más “pensamiento interno” lo que le falta en conocimiento bruto.

💰 ¿Para quién es Sonnet 4.6? 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 con los tres modos de pensamiento, puedes ajustar el balance entre velocidad y profundidad según la tarea.

🔥 Tenemos una comparativa dedicada entre los dos Claudes: Comparativa Sonnet 4.6 vs Opus 4.6

🔥 Y otra entre los dos grandes: Comparativa Opus 4.6 vs GPT-5.3 Codex. ¿Cuál es el mejor para programadores?

🔥 Y cómo asignar el modelo correcto según el tipo de tarea con GPT, Claude y Gemini: Routing de modelos de IA para programación con matrices de decisión y el patrón planifica-caro-ejecuta-barato

Claude Opus 4.8: autonomía sin supervisión

Hablemos del buque insignia. La línea Opus arrancó el año en 4.6 (5 de febrero de 2026, el primer Opus con 1 millón de tokens de contexto), pero va hoy por Claude Opus 4.8, lanzado el 28 de mayo de 2026 y el modelo público más capaz de Anthropic hasta la fecha, al mismo precio de 5/25 dólares por millón de tokens. Sigue con ese millón de tokens de contexto: un repositorio entero, con sus dependencias, su documentación y sus archivos de configuración, cabe en una sola conversación.

En SWE-bench Verified se mueve en el entorno del 87,6 % o por encima (igual o mejor que Opus 4.7), muy por delante del 80,9 % con el que la línea arrancó en 4.6. Pero donde Opus 4.8 marca la diferencia de verdad es en tareas largas, complejas y autónomas, y sobre todo en algo que no cabe en una sola cifra: es alrededor de cuatro veces menos propenso que Opus 4.7 a dejar pasar defectos en el código sin avisar, según las evaluaciones internas publicadas por Anthropic. Menos «ya está hecho» cuando no lo está.

Pero las cifras frías no capturan lo que hace especial a Opus 4.8. Lo que lo distingue es la experiencia como developer al usarlo: pregunta más antes de actuar, frena ante un plan flojo y reconoce sus propios errores en lugar de tirar hacia delante.

Anthropic construye Claude con Claude: sus propios ingenieros programan con Claude Code cada día. Con Opus 4.8 encontraron un modelo que se centra en las partes más difíciles de una tarea sin que se lo pidan, llama herramientas con menos pasos y mantiene la coherencia en sesiones largas sin desconectarse. Tom Pritchard, de Sourcegraph, lo resume en la nota oficial: «pide las preguntas adecuadas, detecta sus propios errores y empuja hacia atrás cuando un plan no es sólido».

Funcionalidades clave:

  • Dynamic workflows — la gran novedad de 4.8 en Claude Code. Claude coordina de forma nativa decenas o cientos de subagentes en paralelo desde un único hilo: escribe él mismo el script de orquestación, reparte la tarea, comprueba resultados y consolida la respuesta. El modo ultracode lo activa en planes Max, Team y Enterprise. (Jarred Sumner lo usó para portar Bun de Zig a Rust: 750.000 líneas y el 99,8 % de los tests pasando en once días.)
  • Control de esfuerzo con cinco niveles (low, medium, high por defecto, extra y max), ahora visible también en claude.ai y Cowork, no solo en Claude Code
  • Tool calling más eficiente — menos pasos para llegar al mismo resultado, según el testimonio de Cursor
  • Salida máxima de 128K tokens — el doble que Sonnet (64K)
  • Integración nativa con herramientas — llama a APIs, navega, gestiona archivos y orquesta subagentes

¿La sombra? Las dynamic workflows consumen muchísimos más tokens que una sesión normal (empieza con tareas acotadas antes de soltarlo sobre tu monorepo entero), y a 5/25 dólares por millón de tokens sigue siendo un 67 % más caro que Sonnet. Con esfuerzo alto en sesiones largas, la factura escala rápido. Si el coste es un factor clave para ti, la decisión entre Claude Code y un agente abierto como OpenCode puede marcar la diferencia: aquí tienes una comparativa detallada entre Claude Code y OpenCode con datos reales de gasto.

🧠 ¿Para quién es Opus 4.8? 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, migraciones grandes (donde brillan las dynamic workflows), arquitectura de sistemas, debugging profundo o revisión de seguridad en codebases legacy, Opus es el modelo que mejor entiende tu intención —y el que menos te miente sobre lo que ha hecho. Tienes el desglose completo en el análisis de Claude Opus 4.8 frente a Opus 4.7, Sonnet 4.6 y GPT-5.5. Y por encima de Opus, Anthropic ha presentado Claude Mythos, un modelo frontier con capacidades de ciberseguridad sin precedentes, aunque de momento solo accesible dentro de Project Glasswing.

Elegir entre Opus, Sonnet o Gemini es solo una de las decisiones que tomamos cada semana. En la newsletter compartimos lo que vamos descubriendo sobre adopcion de IA en desarrollo, con las aportaciones de +6.700 developers que estan en lo mismo que tu.

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OpenAI GPT-5.5: ejecución larga y dominio de la terminal

OpenAI ha seguido apretando desde aquel febrero. Tras GPT-5.3-Codex y GPT-5.4, la respuesta más seria llegó el 23 de abril de 2026 con GPT-5.5, el modelo que hoy lleva la bandera de OpenAI para coding agéntico de largo recorrido. Anthropic había publicado Opus 4.7 una semana antes; el calendario no es casualidad.

El dato más llamativo: GPT-5.5 lidera el Artificial Analysis Intelligence Index con 60 puntos (frente a los 57 de Opus 4.7 y Gemini 3.1 Pro) y arrasa en Terminal-Bench 2.0 con un 82,7 %, muy por encima del 69,4 % de Opus 4.7. Si tu trabajo es sobre todo de terminal, scripts y automatización de consola, OpenAI tiene la delantera y la amplía. Además consume alrededor de un 40 % menos de tokens de salida que GPT-5.4 para las mismas tareas.

Pero GPT-5.5 no gana en todo, y ahí está lo interesante:

  • En SWE-Bench Pro (la variante dura y anti-contaminación) Opus 4.7 sigue por delante: 64,3 % frente al 58,6 % de GPT-5.5. Para parches finos en repos grandes, Anthropic gana.
  • En orquestación MCP (MCP Atlas) Opus también lidera: 79,1 % frente al 75,3 % de GPT-5.5.
  • Y un matiz que pesa: en AA-Omniscience, GPT-5.5 logra la mayor precisión registrada (57 %) pero con una tasa de alucinación del 86 % frente al 36 % de Opus. Para trabajo legal, financiero o sanitario, eso no es una nota al pie.

Donde GPT-5.5 brilla de verdad es en lo que OpenAI llama trabajo de extremo a extremo: coding agéntico de largo recorrido, cambios multi-fichero, computer use e investigación web. GPT-5.5 Pro marca un 90,1 % en BrowseComp Pro, otra liga para agentes que leen decenas de páginas y sintetizan informes.

El precio sube: 5 $ de entrada y 30 $ de salida por millón de tokens, el doble que GPT-5.4. Pero como consume menos tokens, el aumento real por tarea ronda el 20 %, no el 100 %. Está disponible en ChatGPT, Codex y, desde el 24 de abril de 2026, en GitHub Copilot.

¿Dónde flaquea respecto a Claude? Más allá de SWE-Bench Pro y MCP, en factualidad: si una respuesta falsa dicha con seguridad te sale cara, Opus sigue siendo más fiable. No son sustitutos, son herramientas distintas.

⚡ ¿Para quién es GPT-5.5? Para developers cuyo trabajo vive en la terminal, en flujos agénticos largos o en investigación web intensiva, y para quienes ya están integrados en el ecosistema ChatGPT/Codex. Si necesitas factualidad crítica con baja alucinación, revisa antes de mover nada. El cara a cara completo está en GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7.

Tabla comparativa

Las columnas de Claude y OpenAI han avanzado desde entonces (Opus 4.6 → 4.8 y Codex 5.3 → GPT-5.5, como cuento arriba), pero los números de esta tabla son los de aquel momento y siguen sirviendo para situar al resto de modelos.

Característica Gemini 3.1 Pro GLM-5 Kimi K2.5 Sonnet 4.6 Opus 4.6 GPT-5.3-Codex
SWE-Bench 80,6 % 77,8 % 76,8 % 79,6 % 80,9 % Líder SWE-Bench Pro
Terminal-Bench 2.0 68,5 % 56,2 % — 59,1 % 65,4 % 77,3 %
ARC-AGI-2 77,1 % — — 58,3 % 68,8 % 52,9 %
LiveCodeBench Elo 2887 — 85,0 % — — Líder estimado
Contexto máximo 1M tokens 200K tokens 256K tokens 1M (beta) 1M tokens 400K tokens
Salida máxima 64K tokens 128K tokens — 64K tokens 128K tokens 128K tokens
Multimodal ✅ Visión + audio + vídeo ❌ Solo texto ✅ Nativo ❌ Solo texto ❌ Solo texto ❌ Solo texto
Open source ❌ ✅ MIT ✅ MIT ❌ ❌ ❌
Thinking levels ✅ (LOW/MED/HIGH) ✅ (3 modos) ❌ ✅ (3 modos) ✅ (3 modos) ❌
Multi-agente ❌ ❌ ✅ (100 agentes) ✅ (sub-agentes) ✅ (Agent Teams) ✅ (interactivo)
Coste API (input/1M) $2 $1 $0,60 $3 $5 ~$7-8 estimado
Coste API (output/1M) $12 $3,20 $2,50-3,00 $15 $25 ~$35-40 estimado
Punto fuerte Razonamiento, precio, MCP Open-weights líder, agéntico Open source, swarm, multimodal Daily driver, computer use Autonomía, largo recorrido Terminal, potencia bruta
Punto débil Recién lanzado, estabilidad Hardware exigente, muy nuevo Hardware exigente Conocimiento one-shot inferior Coste premium, más lento Requiere más guía

¿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 4.6 como modelo principal. Gemini 3.1 Pro como alternativa a precio incluso menor. GLM-4.7 Flash en local para iteraciones rápidas y privadas. Esta combinación te da cobertura total sin arruinarte.

Equipo de startup que necesita moverse rápido:
Sonnet 4.6 para el grueso del trabajo. Kimi K2.5 si necesitas paralelizar tareas grandes o si la política de datos te obliga a self-hosting. Gemini 3.1 Pro si trabajas con flujos agénticos con herramientas MCP.

Tech lead o arquitecto en empresa grande:
Opus 4.8 para las tareas de arquitectura, refactorización y exploración de codebases complejas. Sonnet 4.6 para el trabajo diario del equipo. GPT-5.5 como alternativa a Opus si tu trabajo vive en la terminal o necesitas ejecución agéntica de largo recorrido. Rootly enrutaba así las consultas más complejas (IAM, S3) al Opus de turno y el resto a Sonnet. Para ver el cara a cara con números, tienes el análisis de Opus 4.8 frente a Opus 4.7, Sonnet 4.6 y GPT-5.5 y el duelo GPT-5.5 vs Opus 4.7, que reordena el tablero.

Developer frontend o diseñador técnico:
Gemini 3.1 Pro para tareas que combinen diseño visual y código (sigue siendo multimodal: texto, imágenes, audio, vídeo). Sonnet 4.6 para iterar componentes con “gusto perfecto”. GLM-5 si necesitas un modelo open-weights con buen criterio estético.

Defensor del open source y la privacidad:
GLM-5 es el nuevo líder open-weights en SWE-Bench. Kimi K2.5 si necesitas multimodal y Agent Swarm. 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 %. Gemini 3.1 Pro domina en LiveCodeBench Pro con Elo 2887. GPT-5.3-Codex también destaca en programación algorítmica pura.

🧩 El flujo de trabajo híbrido es el verdadero ganador. Los equipos que mejor aprovechan estas herramientas no se casan con un modelo. Usan Sonnet 4.6 como modelo por defecto, escalan a Opus cuando la tarea lo exige, y prueban Gemini 3.1 Pro o GLM-5 para tareas donde el precio o la privacidad importan. No te cases con una herramienta. Aprende a dirigir la orquesta.

El panorama ha cambiado para siempre

Hace un año, la pregunta era “¿uso ChatGPT o Claude?”. Hoy tienes siete modelos de primer nivel con capacidades agénticas reales, tres de ellos open source (GLM-5, Kimi K2.5, GLM-4.7 Flash), y la brecha entre propietarios y abiertos se ha reducido hasta hacerse irrelevante en muchos escenarios. El último en llegar con fuerza es Gemma 4 de Google DeepMind, que con su arquitectura MoE y licencia Apache 2.0 se ha colado en el top 3 de modelos open source del mundo.

Lo más llamativo de las últimas dos semanas es la compresión de precios. Gemini 3.1 Pro ofrece rendimiento comparable a Opus 4.6 a menos de la mitad del coste. Sonnet 4.6 te da el 99 % de lo que daba Opus 4.5 al precio de siempre. Y GLM-5, con licencia MIT, alcanza un 77,8 % en SWE-Bench por un dólar por millón de tokens de entrada.

Nunca ha habido tantas opciones buenas y tan bien de precio. Eso sí, un modelo por sí solo no programa: necesita una herramienta que lo envuelva. Si quieres saber qué diferencias hay entre Copilot, Cursor, Claude Code y el resto de asistentes que usan estos modelos, tenemos una comparativa de herramientas de IA para programar con precios, tareas reales y recomendaciones por perfil. Y cada fabricante empuja además su propio harness de agentes alrededor de su modelo: Google, por ejemplo, ha lanzado Antigravity 2.0, su app y CLI de agentes co-optimizada con Gemini Flash.

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 Sonnet 4.6

Claude Sonnet 4.5 (referencia histórica)

Google Gemini 3.1 Pro

Google Gemini 3 Pro (referencia histórica)

Z.AI GLM-5

Z.AI GLM-4.7 (referencia histórica)

Moonshot Kimi K2.5

OpenAI GPT-5.3-Codex

Imagen de Daniel Primo
Claude, IA de Anthropic

Escrito con la ayuda de la IA generativa de Claude, fuentes fidedignas y con un human in the loop:
Dani Primo.

CEO en pantuflas de Web Reactiva. Programador y formador en tecnologías que cambian el mundo y a las personas. Activo en linkedin, en substack y canal @webreactiva en telegram

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