Mejores grandes modelos de lenguaje (LLMs) de 2026

De las 30 opciones de grandes modelos de lenguaje (LLMs) que hemos analizado, ahora mismo las mejores son Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5 y GPT-6.1 Sol. Cada una aparece según nuestra nota, con su precio, nuestro veredicto y para quién es.

Por Andrew Miller · Actualizado el 31 oct 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
Claude Opus 5.5
El nuevo modelo predeterminado de Anthropic se gana el título: primero en el índice independiente de Artificial Analysis y una quinta parte más barato por token que el Opus al que sustituye.
Ideal para: Equipos que ejecutan agentes de programación largos, auditorías de código o investigación con muchos documentos, donde terminar la tarea importa más que el coste de cada llamada.
Precio: API: $4 por 1M de tokens de entrada, $20 por 1M de salida; lecturas de caché $0,20, 5 dólares las escrituras en caché de 5 minutos; Batch API con un 50 % de descuento; modo rápido $8/$40; inferencia solo en EE. UU. 1,1x.
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4.7/5
2
Claude Sonnet 5.5
A dos puntos de Opus 5.5 en la prueba de trabajo intelectual de Anthropic y a mitad de precio, lo que convierte a Opus en una mejora deliberada y no en la opción por defecto.
Ideal para: Equipos que ejecutan agentes de programación, automatización de soporte o trabajo documental a gran escala y quieren una calidad cercana a Opus a mitad de precio por token.
Precio: API: $2 por 1M de tokens de entrada, $10 por 1M de tokens de salida; lecturas de caché $0,10; Batch API con un 50 % de descuento.
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4.6/5
3
GPT-6.1 Sol
Para la mayoría de clientes de OpenAI este es el modelo insignia que importa: un punto por detrás de Astra en el índice de Artificial Analysis por una quinta parte del precio por token.
Ideal para: Equipos que crean agentes y flujos de trabajo empresariales sobre OpenAI, quieren resultados cercanos a Astra a coste de gama media y pueden convivir con una salida más lenta.
Precio: API: $2 por 1M de tokens de entrada, $10 por 1M de salida; entrada en caché $0,10; Batch/Flex a mitad de precio; los prompts de más de 272K tokens de entrada pagan 2 veces la entrada y 1,5 veces la salida en toda la petición.
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4.6/5
4
Claude Haiku 5.5
Haiku 5.5 supera a Gemini 3.8 Flash en pruebas independientes a una sexta parte del coste por tarea, lo que cambia lo que cabe esperar de un modelo económico.
Ideal para: Clasificación, extracción, atención al cliente y trabajo de subagentes en gran volumen con prompts cortos.
Precio: API: $0,10 de entrada / $0,50 de salida por 1M de tokens para prompts de hasta 100K tokens; $0,50 / $2,50 por encima; lecturas de caché $0,01; Batch API con un 50 % de descuento.
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4.5/5
5
Qwen3.8-27B
Un modelo de 27B con licencia Apache que, según las cifras de la propia Alibaba, supera por poco a Claude Opus 4.6 Max en programación y cabe en una sola tarjeta de 24 GB a 4 bits.
Ideal para: Desarrolladores que quieren el modelo con licencia permisiva más fuerte que quepa en una GPU de gama alta, sobre todo para agentes de programación y de uso del ordenador.
Precio: Pesos gratuitos bajo Apache 2.0. Qwen Cloud: 0,50 $ de entrada / 3,00 $ de salida por 1M de tokens (0,10 $ en caché). Proveedores de terceros en OpenRouter desde unos 0,04 $ / 1,25 $.
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4.5/5
6
GLM-5.3-Flash
GLM-5.3-Flash ofrece la mayor parte de la capacidad de programación de GLM-5.3 por una décima parte del precio por token, y su licencia MIT no deja nada que leer a un abogado.
Ideal para: Equipos que ejecutan agentes de programación o multimodales a gran volumen y quieren un modelo abierto sin condiciones de licencia y con costes de API muy bajos.
Precio: Pesos abiertos bajo MIT. API de Z.ai: $0,15 de entrada / $0,50 de salida por 1M de tokens ($0,03 en caché); FlashX $0,37 / $1,25.
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4.3/5
7
GPT-6 Luna
Luna puntúa cinco puntos menos que Claude Haiku 5.5 en el índice de Artificial Analysis y cuesta un tercio por tarea, y eso resume toda la decisión en una línea.
Ideal para: Apps basadas en OpenAI que hacen clasificación, extracción o chat a muy gran volumen.
Precio: API: $0,10 por 1M de tokens de entrada, $0,50 por 1M de tokens de salida; entrada en caché $0,01; los prompts largos de más de 272K cuestan más.
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4.3/5
8
DeepSeek-V4.1-Flash
Resultados de agente de programación cercanos a la vanguardia por 0,15 $ por millón de tokens de entrada, siempre que aceptes un tratamiento de datos con sede en China o alojes tú mismo un checkpoint de 763B parámetros.
Ideal para: Equipos atentos al coste que ejecutan agentes de programación y automatización y pueden usar una API alojada en China o un proveedor externo, o tienen servidores con varias GPU para los pesos abiertos.
Precio: Pesos gratuitos con licencia MIT. API de DeepSeek: 0,15 $ de entrada / 0,60 $ de salida por 1M de tokens en horas valle, 0,30 $ / 1,20 $ en horas punta de días laborables; aciertos de caché de 0,003 $ a 0,006 $.
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4.2/5
9
Qwen3.8-Flash-Next
Buenas puntuaciones en agentes y programación para 6.000 millones de parámetros activos, con una licencia más estricta que la del propio modelo insignia de Qwen.
Ideal para: Equipos con cargas internas de programación o de agentes que se quedan grandes para un modelo de 27B, y desarrolladores que quieren una API multimodal alojada muy barata.
Precio: Pesos abiertos bajo la Qwen Community License 1.0 (licencia aparte para negocios de alojamiento y de asistentes de IA). API de Qwen3.8-Flash: 0,15 $ de entrada / 0,47 $ de salida por 1M de tokens; aciertos de caché a 0,016 $.
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4.2/5
10
Doubao Seed 2.1 Pro
El modelo chino más fuerte en comprensión de vídeo e imagen según las cifras de la propia ByteDance, pero cerrado, sin evaluación independiente y difícil de comprar fuera de China.
Ideal para: Equipos que necesitan una buena comprensión de vídeo e imagen y pueden comprar a través de Volcano Engine de ByteDance en China, o usar Seed 2.1 Turbo a nivel internacional.
Precio: Volcano Engine Ark (China): Pro 6 ¥ de entrada / 30 ¥ de salida por 1M de tokens, en caché 1,20 ¥, batch 3 ¥ / 15 ¥; Turbo, la mitad. BytePlus ModelArk (internacional): Turbo 0,50 $ / 2,50 $ por 1M de tokens; Pro no figura en la lista publicada.
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4.1/5
11
Gemini 3.5 Flash-Lite
Rápido al transmitir y amplio en lo que lee, pero Haiku 5.5 y GPT-6 Luna cobran ahora un tercio de su precio de entrada y una quinta parte del de salida.
Ideal para: Equipos en Google Cloud que hacen extracción de gran volumen o comprensión de audio y vídeo, donde el tiempo hasta el primer token no importa.
Precio: API: 0,30 $ de entrada / 2,50 $ de salida por 1M de tokens; entrada en caché 0,03 $; Batch y Flex 0,15 $ / 1,25 $; nivel gratuito (los prompts pueden usarse para entrenamiento).
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4.1/5
12
Gemini 3.8 Flash
La variedad de entradas y el nivel gratuito mantienen útil Gemini 3.8 Flash, pero ahora gasta más por tarea que rivales que puntúan más alto, y su precio se duplica en enero.
Ideal para: Equipos que procesan audio, vídeo y PDF largos dentro del ecosistema de Google y toleran primeras respuestas lentas.
Precio: API: $0,75 de entrada / $3,75 de salida por 1M de tokens hasta el 31 dic 2026, después $1,50 / $7,50; Batch y Flex a mitad de precio; nivel gratuito con límites.
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4.1/5
13
Muse Glimmer
Glimmer es el modelo abierto mejor ajustado a la tarjeta gráfica que la gente tiene, y Qwen3.8-27B lo superó en los benchmarks en cuestión de semanas.
Ideal para: Desarrolladores que crean agentes locales siempre activos en una sola GPU de consumo y quieren una licencia permisiva de un laboratorio estadounidense.
Precio: Pesos gratuitos bajo Apache 2.0; sin API de Meta. Alojado en OpenRouter desde $0,30 por 1M de tokens de entrada y $1,20 por 1M de tokens de salida (DeepInfra).
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4.1/5
14
Muse Wonder
Wonder cuesta lo mismo que Claude Opus 5.5 y gana solo cinco de las catorce filas que Meta eligió publicar frente a él.
Ideal para: Equipos que ya usan la API de Meta y necesitan un modelo más potente que Muse Spark para programación larga en varios archivos o trabajo con documentos jurídicos.
Precio: API: $4 de entrada, $0,20 de entrada en caché, $20 de salida por 1M de tokens; sin modo Contributor. Wonder Full solo en Muse Code Power ($50/mes) y Maximum ($200/mes).
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4.1/5
15
MiniMax-M3.1-Flash
Cerca de lo más alto de la tabla de pesos abiertos por una fracción de céntimo por tarea, siempre que nada de lo que diga salga sin revisar.
Ideal para: Equipos con trabajo de agentes y automatización a gran volumen, o con entradas multimodales largas, que pueden verificar los resultados y aceptan las condiciones de la licencia de MiniMax.
Precio: Pesos abiertos bajo la licencia comunitaria de MiniMax. API de MiniMax por 1M de tokens, con tarifa plana para cualquier longitud de prompt: $0,15 de entrada, $0,60 de salida, $0,015 de entrada en caché.
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4.0/5
16
Muse Spark 1.3
Barato, con contexto largo y de buenos modales en bucles de agente, pero presionado desde arriba por Muse Wonder y desde un lado por un Spark abierto al mismo precio.
Ideal para: Equipos que quieren un modelo barato y de contexto largo para subagentes y bucles de herramientas y no tienen problema en enviar sus prompts a la API de Meta.
Precio: Standard: $1,25 de entrada, $0,15 de entrada en caché, $4,25 de salida por 1M de tokens. Modo Contributor: $0,10 / $0,002 / $0,20, y Meta puede entrenar con tu contenido.
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4.0/5
17
Muse Spark Open
Un modelo de agentes de pesos abiertos serio y con resultados de seguridad inusualmente buenos, lastrado por precios alojados iguales a los del Spark cerrado y una licencia que te pide la fecha de nacimiento.
Ideal para: Organizaciones que necesitan un modelo de agentes capaz en su propio hardware, con un comportamiento de rechazo más firme que otros modelos abiertos, y pueden convivir con la cláusula de atribución de Meta.
Precio: Pesos gratuitos bajo la Muse Model License (atribución obligatoria; umbral de 20M de dólares de ingresos para el modelo como servicio). Alojado en OpenRouter a $1,25 de entrada, $0,15 en caché y $4,25 de salida por 1M de tokens.
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4.0/5
18
MiniMax-M3
Potente para su precio con entradas largas y de medios mixtos, lastrado por una licencia que obliga a los abogados a leer dos veces.
Ideal para: Equipos sensibles al coste que procesan documentos largos o vídeo, quieren un modelo abierto y pueden aceptar las condiciones de su licencia.
Precio: Pesos abiertos bajo la licencia comunitaria de MiniMax. API por 1M de tokens en prompts de hasta 512K: $0,30 de entrada, $1,20 de salida, $0,06 en caché; el doble por encima de 512K; nivel prioritario 1,5x.
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3.9/5
19
Mistral Large 4
Europa tiene por fin un modelo propio de un billón de parámetros; las pruebas independientes lo sitúan en la zona media alta del pelotón, no en la frontera.
Ideal para: Organizaciones europeas que necesitan un modelo de nivel frontera con soberanía de datos y un camino hacia el alojamiento propio.
Precio: API en vista previa: $1,36 por 1M de tokens de entrada ($0,14 en caché), $4,18 por 1M de salida; batch con un 50 % de descuento. Pesos abiertos prometidos para finales de octubre de 2026.
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3.9/5
20
Command A+
Los pesos Apache 2.0, el alojamiento en dos H100 y todas las lenguas de la UE hacen que Command A+ sea fácil de aprobar, pero Cohere sigue sin publicar resultados de benchmarks con los que juzgarlo.
Ideal para: Empresas que construyen sistemas privados de RAG multilingüe y de agentes y quieren un modelo con licencia permisiva que puedan alojar en dos GPU.
Precio: Pesos gratuitos bajo Apache 2.0. Tarifa de la API de Cohere no publicada; OpenRouter indica 0,30 $ de entrada / 1,50 $ de salida por 1M de tokens. Despliegue privado bajo presupuesto.
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3.8/5
21
Grok 4.7
Barato en la tarifa y caro en la práctica: Grok 4.7 razona tanto tiempo que su coste por tarea está entre los más altos medidos.
Ideal para: Desarrolladores que necesitan búsqueda en directo en X dentro de un agente y toleran tiempos de razonamiento largos, o equipos ya comprometidos con la plataforma de SpaceXSI.
Precio: API: $2 de entrada / $6 de salida por 1M de tokens con prompts de menos de 200K tokens, $4 / $12 a partir de ahí; entrada en caché $0,50; endpoint de EE. UU. un 10 % más caro.
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3.8/5
22
Ling-3.0-flash-Sante
Un especialista médico barato y con licencia MIT que supera a Claude Opus 4.8 en la prueba de HealthBench Professional hecha por la propia Ant, aunque solo Ant lo ha medido y sigue por detrás de GPT-5.6 Sol.
Ideal para: Equipos de tecnología sanitaria e investigación que quieren un modelo médico abierto y con licencia permisiva para autoalojarlo con revisión humana.
Precio: Pesos abiertos bajo MIT. Vercel AI Gateway: $0,07 entrada / $0,22 salida por 1M de tokens (fila de Novita: $0,08 entrada, $0,02 en caché).
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3.8/5
23
Mistral Medium 3.5
Un modelo de programación capaz que funciona en cuatro GPU, cuya licencia excluye a las grandes empresas y cuyo precio de API ahora pierde frente al propio Large 4 de Mistral.
Ideal para: Empresas con menos de 20 millones de dólares de ingresos mensuales que quieren alojar un modelo potente de programación y agentes en un servidor de cuatro GPU.
Precio: Pesos abiertos bajo una licencia MIT modificada (sin derechos para empresas con más de 20M de dólares de ingresos mensuales). API: $1,50 por 1M de tokens de entrada, $7,50 por 1M de salida; batch con un 50 % de descuento.
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3.8/5
24
ERNIE 5.1
Barato de entrenar y bueno en respuestas apoyadas en búsquedas y en matemáticas, pero cerrado, solo de texto en la API y todavía difícil de comprar fuera de China.
Ideal para: Equipos que construyen para usuarios de habla china en la nube de Baidu y quieren respuestas sólidas apoyadas en búsquedas a un precio por token bajo.
Precio: Qianfan (China continental): 0,004 ¥ de entrada / 0,018 ¥ de salida por 1.000 tokens hasta 32K, 0,006 ¥ / 0,022 ¥ de 32K a 128K. Sin precio oficial en dólares; el catálogo internacional incluye ERNIE 5.0 a 1,40 $ / 5,60 $ por 1M de tokens. Gratis en el asistente ERNIE.
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3.7/5
25
Hy-Memory-30B-A3B
Un modelo estrecho con una idea sólida, que escribe la memoria de un agente tan bien como Claude Opus 5 en las pruebas de Tencent por una fracción del coste, aunque solo Tencent lo ha medido.
Ideal para: Equipos que ejecutan Mem0, MemOS o capas de memoria similares a gran volumen y quieren sustituir un modelo de frontera de pago en la ruta de escritura por pesos autoalojados.
Precio: Pesos abiertos bajo Apache 2.0; sin API alojada.
Lee nuestra reseña de Hy-Memory-30B-A3B
3.7/5
26
Mistral Small 4
Barato, rápido y con una licencia limpia, pero las pruebas independientes lo sitúan muy por detrás de los modelos abiertos con los que comparte servidor.
Ideal para: Equipos que quieren un modelo barato con licencia Apache para chat, documentos e imágenes, en la API de Mistral o en sus propias GPU.
Precio: Pesos gratuitos bajo Apache 2.0. API: $0,15 de entrada / $0,60 de salida por 1M de tokens; batch con un 50 % de descuento; entrada en caché hasta un 90 % más barata.
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3.7/5
27
Clover-35B-A3B-Preview
Según las cifras de sus creadores, Clover es el modelo de lenguaje de difusión abierto más capaz hasta ahora, pero como versión preliminar, con mejoras de velocidad modestas y sin pruebas externas, es para quien quiera experimentar.
Ideal para: Investigadores e ingenieros de inferencia que evalúan la decodificación por difusión en un modelo MoE moderno antes de que alcance calidad de producción.
Precio: Pesos abiertos bajo Apache 2.0; sin API alojada.
Lee nuestra reseña de Clover-35B-A3B-Preview
3.6/5
28
Qwen3.5-397B-A17B
Sigue siendo un caballo de batalla capaz con Apache 2.0, pero Alibaba vende ahora el mismo modelo alojado por menos de lo que cobra cualquier tercero por ejecutar los pesos abiertos.
Ideal para: Equipos que necesitan el Qwen con Apache 2.0 más grande en su propio hardware y ya tienen un servidor con varias GPU o una máquina de 256 GB para ejecutarlo.
Precio: Pesos gratuitos bajo Apache 2.0; Qwen3.5-Plus en Alibaba Cloud y el alojamiento de terceros se facturan aparte.
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3.6/5
29
Sakana Namazu
Un Kimi K2.6 ajustado para japonés y razonable, con herramientas integradas, pero cuesta más que modelos abiertos más recientes que ya manejan bien el japonés.
Ideal para: Empresas japonesas que valoran un proveedor nacional y un modelo ajustado para japonés con herramientas integradas por encima del precio por token más bajo.
Precio: Pago por uso: 0,95 $ de entrada / 4,00 $ de salida por 1 millón de tokens, entrada en caché 0,15 $; búsqueda web 7,00 $ por 1.000 llamadas; ejecución de código 0,12 $ la hora. Gratis en Sakana Chat (Japón).
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3.6/5
30
Xing4.0-29B-A4B
Xing4.0 demuestra que China puede entrenar un modelo de agentes útil sin NVIDIA, y es un programador barato razonable, pero no es motivo para dejar Qwen.
Ideal para: Equipos con hardware Huawei Ascend, o que quieren un modelo de agentes pequeño con licencia Apache para ajustarlo a tareas de un sector.
Precio: Pesos gratuitos bajo Apache 2.0. Sin API propia; OpenRouter ofrece un endpoint gratuito (alojado por Phala) con los topes de peticiones de sus modelos gratuitos.
Lee nuestra reseña de Xing4.0-29B-A4B
3.6/5