Comparación de capacidades de modelos de IA

Uso de computadora

Only models released within the past year are shown. Only benchmarks covering at least 3 of these models are shown. Unknown release dates are excluded; historical data is retained.

Agent's Last Exam — Pass rateExamen final del agente — tasa de aprobación

— means no published score for this candidate in this source, not zero.3/11 recent-year models have scores

N.ºModelo
1Google DeepMindGemini 4 ArgonGemini 4 Argon39.5Pass rate
2AnthropicClaude Opus 5.5Claude Opus 5.538.2Pass rate
3OpenAIGPT-6 AstraGPT-6 Astra34.2Pass rate

Google DeepMind (model card)

Fuente: Google DeepMind (model card) ↗

Tarjeta del modelo de Google: resultados del publicador y puntuaciones de terceros republicadas, con fecha de octubre de 2026. Consulta la metodología para conocer la configuración de evaluación; no todas son evaluaciones independientes. Metodología de evaluación ↗

Agent's Last Exam — Pass rate · Source date unknown

PandaNpc Actualizado 21 oct 2026, 06:01 UTC

Fuente: Epoch AI, CC BY 4.0 · Vals.ai · Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)

Guía de columnas

N.º
Solo orden de visualización. El ordenamiento cambia este número; no es un ranking de capacidad publicado.
Modelo
El nombre del modelo evaluado y el icono de su proveedor. Un guion en una columna de puntuación significa que no hay una puntuación publicada disponible aquí, no un cero.
Puntuación
Prueba trabajo profesional de horizonte largo en entornos de software reales. La tasa de aprobación cuenta las tareas que cumplen el resultado requerido, no solo el progreso parcial. Metodología de evaluación ↗
Cobertura
Solo se muestran los resultados publicados para las familias de modelos seleccionadas. OSWorld 2.x, Verified y Pro actualmente proporcionan configuraciones de Claude Opus 5; esto no es una cobertura completa de todos los modelos. Windows Agent Arena, MacArena, ScreenSpot-Pro, OSWorld-Human, WebArena-Verified, VisualWebArena, Online-Mind2Web y WorkArena++ aún no están integrados aquí. SafeArena mide la seguridad por separado y no se fusiona en las puntuaciones de finalización de tareas. Los resultados faltantes nunca se rellenan con cero.