Mejores modelos de IA de razonamiento de 2026

De las 21 opciones de modelos de IA de razonamiento que hemos analizado, ahora mismo las mejores son Gemini 4 Argon, MiMo-V2.6-Pro y Claude Fable 5.1. Cada una aparece según nuestra nota, con su precio, nuestro veredicto y para quién es.

Por Andrew Miller · Actualizado el 1 nov 2026 · Cómo analizamos

Cómo clasificamos: por nuestra nota sobre 5, a partir de reseñas basadas en los precios, la documentación y las políticas de cada producto, además de benchmarks independientes cuando existen, todo comprobado en la fecha que indica cada reseña. No cobramos comisiones de afiliación.

1
Gemini 4 Argon
Google vuelve a la vanguardia con Argon, y su entrada nativa de vídeo y audio es algo que los modelos insignia de Claude y GPT todavía no pueden igualar.
Ideal para: Equipos que trabajan con vídeo, audio o colecciones de documentos muy grandes y quieren un modelo de razonamiento de primer nivel.
Precio: API: $2 de entrada / $10 de salida por 1M de tokens hasta el 30 nov 2026, después $4 / $20; Batch y Flex a mitad de precio; entrada en caché $0,10 (después $0,20). Sin nivel gratuito.
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4.5/5
2
MiMo-V2.6-Pro
Xiaomi fabrica ahora el modelo de pesos abiertos con mejor puntuación, a una fracción del precio de los modelos cerrados; la pega es que alojarlo por cuenta propia es un trabajo de 16 GPU.
Ideal para: Equipos que quieren el modelo de pesos abiertos más potente para agentes y programación, ya sea alojado a bajo coste en la API de Xiaomi o por cuenta propia en un clúster de GPU.
Precio: Pesos abiertos bajo MIT. API de Xiaomi: Pro $0,435 de entrada / $0,87 de salida por 1M de tokens, entrada en caché $0,004; Flash $0,14 / $0,28; Pro UltraSpeed $4,35 / $8,70; Batch API a mitad de precio.
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4.5/5
3
Claude Fable 5.1
Tres semanas después del lanzamiento, el propio Opus 5.5 de Anthropic, más barato, superó a Fable 5.1 en la mayoría de los benchmarks publicados, lo que lo deja como un modelo de especialista con precio de buque insignia generalista.
Ideal para: Equipos con tareas largas de agentes científicos o de investigación en las que Opus 5.5 a esfuerzo alto se ha probado y se ha quedado corto.
Precio: API: $10 por 1M de tokens de entrada, $50 por 1M de tokens de salida; escrituras en caché $12,50 (5 min) o $20 (1 hora); lecturas de caché $0,25; Batch API con un 50 % de descuento.
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4.3/5
4
DeepSeek-V4-Pro
DeepSeek-V4-Pro ofrece razonamiento de primer nivel bajo licencia MIT a cerca de una cuarta parte del precio por token de Opus 5.5, siempre que tus datos puedan ir a China o tengas un rack de H200.
Ideal para: Equipos que quieren pesos abiertos de primer nivel para programación y razonamiento, ya sea en su propio servidor de ocho GPU o a través de una API muy barata para trabajo no sensible.
Precio: Pesos gratuitos con licencia MIT. API de DeepSeek: 0,66 $ de entrada / 1,98 $ de salida por 1M de tokens en horas valle, 1,32 $ / 3,96 $ en horas punta; aciertos de caché desde 0,022 $.
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4.3/5
5
Gemini 4 Carbon
Carbon es el modelo más potente que ha creado Google y, en el nuevo índice de Artificial Analysis, el más potente de cualquiera, pero casi nadie puede usarlo todavía.
Ideal para: Hoy, equipos de seguridad verificados del programa Fairwind de Google; equipos de la Gemini API que planifican su próxima actualización cuando Google abra el acceso.
Precio: Aún no está a la venta. Anunciado: 2 $ entrada / 10 $ salida por 1M de tokens como tarifa introductoria (entrada en caché 0,10 $), después 4 $ / 20 $ (caché 0,20 $). No se ha anunciado el fin de la tarifa introductoria.
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4.3/5
6
Kimi K3
Kimi K3 encabeza la tabla de agentes de la propia Moonshot, pero a $2 por tarea de Artificial Analysis cuesta siete veces lo que GLM-5.3-Flash por dos puntos más en el índice.
Ideal para: Equipos que crean agentes de navegación e investigación, quieren pesos abiertos y pueden autoalojar o pagar precios de API casi de primera línea.
Precio: Pesos abiertos bajo una licencia MIT modificada. API de Kimi: $3 de entrada / $15 de salida por 1M de tokens; entrada en caché $0,30.
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4.3/5
7
GPT-6 Astra
Un modelo de matemáticas y ciencia que bate récords y cuesta cuatro veces y media más por tarea que un hermano que puntúa un punto menos.
Ideal para: Equipos de investigación, matemáticas y ciencia que necesitan el razonamiento más fuerte que ofrece OpenAI y pueden justificar el precio.
Precio: API: $10 por 1M de tokens de entrada, $50 de salida; entrada en caché $1; Batch/Flex a mitad de precio; los prompts de más de 272K tokens de entrada cuestan 2 veces la entrada y 1,5 veces la salida.
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4.2/5
8
Kimi K3.1 Pro
El índice v5.0 de Artificial Analysis, más duro, baja a K3.1 Pro del cuarto puesto al 22.º, empatado con GPT-6.1 Sol con esfuerzo medio por diez veces el coste por tarea, así que su argumento depende ahora de los pesos prometidos para el 4 de noviembre.
Ideal para: Equipos con agentes largos de terminal y programación que toleran una salida lenta y quieren un modelo de pesos abiertos para alojar ellos mismos cuando salgan los pesos.
Precio: Kimi API: $2 de entrada / $10 de salida por 1M de tokens, entrada en caché $0,20; Highspeed $4 / $20. Batch al 60 % del precio de lista. Un tercio menos que Kimi K3. Pesos abiertos prometidos para el 4 de noviembre de 2026.
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4.2/5
9
Qwen3.8-Max
Un insignia abierto que sigue instrucciones y reproduce investigaciones mejor que Claude o GPT según las cifras de Qwen, aunque pocos ejecutarán los pesos por su cuenta.
Ideal para: Equipos que hacen investigación, redacción muy sujeta a especificaciones y trabajo multilingüe mediante una API y quieren una alternativa de pesos abiertos de reserva.
Precio: Pesos abiertos bajo la licencia Qwen3.8-Max. API de Qwen Cloud: 2 $ de entrada / 6 $ de salida por 1M de tokens; lecturas de caché a 0,17 $ (explícita) o 0,25 $ (implícita).
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4.2/5
10
Step 5 Preview
La puntuación de Kimi K3 a la mitad de su coste por tarea y con cuatro GPU para alojarlo uno mismo, pero flojea en las pruebas de agentes que la propia StepFun pone por delante.
Ideal para: Equipos que quieren un modelo de pesos abiertos casi puntero para documentos largos e investigación que quepa en un solo servidor de GPU.
Precio: Pesos abiertos bajo la StepFun Model License 1.0. API de StepFun: 1,00 $ de entrada / 2,70 $ de salida por 1 millón de tokens, 90% de descuento en la entrada en caché; mismo precio en OpenRouter y DeepInfra.
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4.2/5
11
GPT-5.6-Cyber
Para equipos de seguridad verificados, elimina los rechazos que hacen inútiles a los modelos generales para trabajar con exploits; nadie más puede obtenerlo, y su calidad no se ha medido de forma independiente.
Ideal para: Equipos de seguridad, consultoras y proveedores consolidados que hacen investigación de vulnerabilidades y pruebas de penetración autorizadas y pueden superar la verificación de OpenAI.
Precio: API de OpenAI (solo Daybreak Red): $12,50 de entrada / $75 de salida por 1M de tokens hasta 272K tokens de entrada, entrada en caché $1,25; un 10 % más en endpoints con residencia de datos. También en Amazon Bedrock para clientes inscritos.
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4.0/5
12
gpt-oss-120b
Catorce meses después, gpt-oss-120b ya no es el modelo abierto más potente, pero sigue ofreciendo la licencia más sencilla y el soporte más amplio para razonar en una sola GPU de 80 GB.
Ideal para: Equipos que necesitan un modelo de razonamiento con licencia permisiva que puedan ejecutar en privado en una sola GPU, con herramientas maduras.
Precio: Pesos gratuitos bajo Apache 2.0; los precios alojados varían según el proveedor.
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4.0/5
13
GPT-Rosalind
Mediblemente mejor que los modelos generales de OpenAI en sus propias pruebas de ciencias de la vida, pero todas las cifras son de OpenAI y el acceso está limitado a organizaciones verificadas.
Ideal para: Equipos de investigación farmacéutica, biotecnológica y académica aprobados que quieren un asistente de investigación con IA ajustado para biología y química.
Precio: OpenAI API (organizaciones aprobadas): gpt-rosalind-research 5 $ de entrada / 25 $ de salida por 1 M de tokens, entrada en caché 0,50 $; facturación desde el 5 de octubre de 2026. Laboratorios académicos de Estados Unidos: hasta 30 puestos Business gratuitos durante 12 meses, sujetos a aprobación.
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4.0/5
14
Granite 4.2
Granite 4.2 es la familia abierta que un comité de riesgos aprobará más rápido, con un razonamiento bueno para su tamaño y muy lejos de la vanguardia.
Ideal para: Empresas y desarrolladores que quieren modelos de razonamiento pequeños y con licencia permisiva para agentes locales o en sus propias instalaciones.
Precio: Pesos gratuitos bajo Apache 2.0; el alojamiento en watsonx y en terceros se factura aparte.
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4.0/5
15
Ling-3.1-flash
Rápido y con licencia MIT, con puntuaciones cercanas a las de los mejores modelos abiertos, pero gasta muchos tokens razonando y sus condiciones de datos no están publicadas.
Ideal para: Equipos que quieren un modelo abierto rápido y con licencia permisiva para chat y agentes sensibles a la latencia, autoalojado o a través de OpenRouter.
Precio: Pesos abiertos bajo MIT. API de inclusionAI: $0,30 de entrada / $0,90 de salida por 1M de tokens, caché $0,06, según Artificial Analysis; OpenRouter indica $0,075 / $0,225.
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4.0/5
16
Kolibri 1
Kolibri es hasta ahora el mejor argumento a favor de un modelo abierto hecho en Europa, aunque el mejor modelo abierto en las propias pruebas en alemán de Aleph Alpha es de Alibaba.
Ideal para: Organismos públicos alemanes y empresas reguladas que necesitan un modelo abierto auditable y entrenado en Europa para trabajo con documentos y recuperación en sus propias GPU.
Precio: Gratuito bajo Apache 2.0. Sin API alojada pública; despliegue empresarial a través del equipo de ventas de Aleph Alpha, con precios no publicados.
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3.9/5
17
Sage-A1.5
Sage-A1.5 convierte una base Qwen en un agente de investigación abierto creíble con subagentes integrados, aunque sus grandes victorias llegan en benchmarks que pocos más publican.
Ideal para: Equipos que construyen agentes de investigación o navegación autoalojados y quieren el reparto en subagentes y la autocomprobación en el modelo, no en código propio del arnés.
Precio: Pesos abiertos bajo Apache 2.0; prueba gratuita en el plan de tokens Intern Discovery de Shanghai AI Lab; precios de la API de pago no publicados.
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3.9/5
18
Sakana Fugu (Fugu, Max and Ultra v2)
Una forma ingeniosa de obtener respuestas casi punteras sin depender de un solo laboratorio, pero no puedes ver qué modelos trataron tus datos y las mejores puntuaciones son las de la propia Sakana.
Ideal para: Equipos fuera de la UE que quieren resultados casi punteros en investigación y programación de varios pasos sin depender de un único proveedor de modelos.
Precio: Fugu Max 2 $ de entrada / 6 $ de salida por 1 millón de tokens (0,25 $ en caché); Fugu Ultra v2 5 $ / 30 $ (0,50 $ en caché), 10 $ / 45 $ por encima de 272K de contexto; Fugu básico a la tarifa del modelo más caro usado. Suscripciones de 20 $, 100 $ o 200 $ al mes. Herramientas web a 0,007 $ por llamada.
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3.9/5
19
Beam
Beam es el modelo abierto estadounidense más potente con una licencia realmente abierta, y su ahorro de tokens es real, pero los modelos abiertos chinos con los que se le compara siguen puntuando muy por encima.
Ideal para: Equipos que quieren un gran modelo de razonamiento de un laboratorio estadounidense bajo Apache 2.0, sobre todo para destilarlo en modelos más pequeños o para ejecutar agentes sensibles al coste en los que los tokens de salida dominan la factura.
Precio: Pesos gratuitos bajo Apache 2.0. API de Reflection gratuita en beta pública con límites diarios. Alojado: Together AI y Baseten 0,40 $ de entrada / 0,04 $ en caché / 1,20 $ de salida por 1 millón de tokens; OpenRouter desde 0,24 $ / 0,98 $.
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3.8/5
20
Falcon-H1R-7B
Falcon-H1R-7B logra resultados en matemáticas muy por encima de su tamaño, pero casi nadie lo ha adoptado y las pruebas independientes aún están por llegar.
Ideal para: Equipos que necesitan un razonamiento matemático sólido de nivel de competición en un modelo lo bastante pequeño para un portátil, y cuyos abogados aceptan una licencia propia.
Precio: Pesos gratuitos bajo la licencia Falcon LLM (libre de regalías; se exigen atribución y una política de uso aceptable). Artificial Analysis no registra ninguna API alojada pública.
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3.6/5
21
Phi-4-Reasoning-Vision-15B
Phi-4-Reasoning-Vision-15B es un modelo de visión con licencia MIT que pierde frente a un Qwen de 8B en la propia tabla de Microsoft.
Ideal para: Equipos con una GPU de centro de datos que necesitan un modelo de visión en inglés con licencia MIT para gráficos, diagramas y capturas de pantalla, y que están dispuestos a compararlo antes con Qwen3-VL.
Precio: Pesos gratuitos bajo MIT; el alojamiento en Microsoft Foundry se factura aparte.
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3.4/5