Comparación de capacidades de modelos de IA
Ingeniería de ML
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.
— means no published score for this candidate in this source, not zero.
| N.º | Modelo | 4/11 recent-year models have scores |
|---|---|---|
| 1 | 49.3OpenCode, 10h, H100Claude Opus 5.5 | |
| 2 | 44.3OpenCode, 10h, H100GPT-6 Astra | |
| 3 | — | |
| 4 | 40.2OpenCode, 10h, H100Claude Fable 5.1 | |
| 5 | 45.3OpenCode, 10h, H100Gemini 4 Argon | |
| 6 | — | |
| 7 | — | |
| 8 | — | |
| 9 | — | |
| 10 | — | |
| 11 | — |
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 ↗
PostTrainBench v1.1 · 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.
- PostTrainBench v1.1Benchmark de postentrenamiento v1.1
- Evalúa si un agente puede mejorar un modelo base mediante post-entrenamiento bajo un presupuesto de cómputo. La puntuación resume los modelos resultantes en evaluaciones posteriores. Metodología de evaluación ↗
Lea las puntuaciones dentro del mismo benchmark, fuente y versión. Los valores más altos indican un mejor rendimiento en la métrica reportada, pero diferentes columnas no comparten una escala común.