Ranking de modelos IA

Cómo leer el ranking de modelos de IA

El ranking ordena los modelos lingüísticos según cuatro ejes que en la práctica deciden la elección de la herramienta.Inteligenciaes el índice Artificial Analysis Intelligence Index, es decir, un resultado compuesto de muchos benchmarks (razonamiento, código, matemáticas, conocimiento), reducido a un solo número: cuanto más alto, mejor. Es un buen punto de partida, pero no un oráculo, porque un modelo con índice más bajo puede ganar en una tarea concreta y específica.

Precio por 1M de tokensindica cuánto pagarás por un millón de tokens procesados (eso son más o menos 700 mil palabras). A gran escala, la diferencia entre un modelo de tres y uno de veinte dólares puede pesar más en el presupuesto del proyecto que unos cuantos puntos de índice.Velocidad(tokens por segundo) y el tiempo hasta el primer token importan en todos los casos donde el usuario espera una respuesta en vivo: en el chat, en el asistente de voz, en el editor de código.Contextoes cuánto texto acepta el modelo de una vez; una ventana grande permite meter toda la documentación o un archivo largo sin dividirlo en trozos.

No hay un modelo "mejor" en absoluto, solo el mejor para tu tarea y presupuesto. Para procesamiento masivo y económico de texto elegirás algo distinto que para razonamiento difícil o generación de código, y algo diferente aún si te importa ejecutar el modelo en tu propio hardware (columna con indicación open-weights). Por eso, en lugar de memorizar un solo nombre, vale la pena volver a la comparativa actualizada, porque las posiciones cambian con cada nuevo lanzamiento.