Comparativa de modelos de IA — texto, imagen y vídeo
Los principales modelos de IA de EE.UU., Europa y China — generación de texto, imagen y vídeo — comparados por calidad (benchmarks de mercado), coste y si son open source, separando siempre modelos remotos (API) y locales (en tu hardware).
Datos a 2026-10-27 · investigación automática (Artificial Analysis, LMArena, precios oficiales) — verificar antes de decidir.
📊 Cómo se mide la calidad — tres índices
Mostramos la calidad de tres formas complementarias. Así se compone cada índice antes de ver las gráficas:
① Calidad de Zendoric (0-100) = media a tercios de SWE-bench-Pro (33% · desarrollo de software real, cotejado con el fabricante) + LMArena (33% · preferencia humana, Elo normalizado) + Terminal-Bench (33% · capacidad agéntica en terminal). Si a un modelo le falta una de las tres, su peso se reparte entre las presentes (se exigen al menos dos).
② AA Index (Artificial Analysis Intelligence Index, 0-100) = índice compuesto y más amplio (razonamiento, ciencia, código, matemáticas). Ofrece una segunda lectura: según cómo se mida, el orden de los fabricantes cambia.
③ Ciberseguridad (0-100) = capacidad en tareas cyber expert (protocolo duro «unguided pass@1»: vuln-research y explotación realista). Usamos una métrica no saturada (el top ronda 71, no 100, y deja ver el recorrido), no el Cybench «pass@k» que la frontera ya satura. Fuentes: UK AISI, NIST-CAISI, CVE-Bench. La encuadramos como capacidad y riesgo, no como ranking ofensivo; donde no hay eval directa se estima «est.».
📈 Evolución de la Calidad de Zendoric (fabricantes frontera)
Índice de calidad (0-100) de los fabricantes punteros (su mejor modelo), últimos 24 meses. Línea punteada = calidad estimada por AA Index (labs sin SWE-bench-Pro). Se actualiza cada día.
📈 Evolución del AA Index (fabricantes frontera)
AA Index (Artificial Analysis Intelligence Index, 0-100) de los fabricantes punteros (su mejor modelo), últimos 24 meses. Es un índice compuesto y más amplio (razonamiento, ciencia, código, matemáticas) que nuestro índice. La serie histórica está reconstruida anclando la trayectoria de cada fabricante a su AA actual. Se actualiza cada día.
🛡️ Evolución en ciberseguridad (fabricantes frontera)
Índice de ciberseguridad del mejor modelo de cada fabricante, relativo a la frontera de EE.UU. (= 100). Desde octubre de 2026 la escala ya no es el CTF experto de UK AISI —saturado: GPT-5.6 Sol hace 95 %— sino la distancia a la frontera en las MISMAS pruebas que usan los evaluadores públicos (UK AISI y US CAISI-NIST: ExploitBench, SEC-Bench Pro, ExploitGym, campo de tiro). La serie anterior se reescaló para seguir siendo comparable. Confianza → alta: Anthropic, OpenAI, Zhipu AI · media: Google, Moonshot AI, xAI · baja: Alibaba, DeepSeek, Meta, Mistral AI. Sin dato del modelo (no se pinta): Microsoft. Toda la serie es estimada («est.»). Lo encuadramos como capacidad y RIESGO a gobernar, no como ranking ofensivo. Revisado el 2026-10-15; se revisa al publicarse nuevas evaluaciones.
💰 Calidad de Zendoric frente a coste
Modelos punteros de los fabricantes con mejor calidad (un fabricante puede tener varios, p.ej. Anthropic: Opus 5, Opus 4.8 y Fable 5). Más ARRIBA = más calidad; más a la IZQUIERDA = más barato (eje log). Lo ideal, arriba-izquierda. Punto hueco = calidad estimada (AA Index). Color por fabricante.
💰 AA Index frente a coste
Mismo formato que el de calidad/coste, pero el eje vertical es el AA Index. Más ARRIBA = más capacidad; más a la IZQUIERDA = más barato (eje log). Punto hueco = AA estimado (Terminal-Bench/SWE-Pro). Color por fabricante.
🏁 Frontera eficiente — calidad frente a coste
Todos los modelos cloud con datos. Eje Y = AA Index; eje X = coste de salida, log e INVERTIDO: cuanto más a la DERECHA, más barato — la esquina superior derecha es la ideal. La línea verde une la frontera eficiente: modelos para los que no existe otro mejor y más barato a la vez; elegir fuera de esa línea solo se justifica por factores ajenos al precio (ecosistema, contexto, open source). Punto hueco = AA estimado. Pasa el ratón por un punto para ver el detalle.
🏆 Calidad de Zendoric (desarrollo SW + arena + agéntica)
| Modelo | Calidad Zendoric | SWE-bench-Pro | DeepSWE | LMArena | Terminal-Bench | LiveCodeBench | GPQA | ARC-AGI-2 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 🇺🇸 Claude Fable 5.1Anthropic · USA | 90.1 | 80.3 | 69.7 | 1515 | — | 91.7 | 93.7 | — |
| 🇺🇸 Claude Opus 5.5Anthropic · USA | 81.3 | 89.9 | 73.6 | 1509 | 53.94 | 86.4 | 93.2 | — |
| 🇺🇸 Claude Mythos 5.1 (acceso restringido)Anthropic · USA | 80.3 | 80.0 | — | 1507 | 60.9 | 91.7 | 94.1 | — |
| 🆕 🇺🇸 Gemini 4 ArgonGoogle · USA | 78.8 | — | — | 1525 | 57.58 | — | — | — |
| 🇨🇳 GLM-5.3Zhipu AI · China | 76.9 | 62.1 | 69.0 | 1475 | 81.0 | 80.2 | 78 | 7 |
| 🆕 🇺🇸 Muse WonderMeta · USA | 74.7 | — | 78.8 | 1509 | 49.49 | — | — | — |
| 🇨🇳 Qwen3.8-MaxAlibaba · China | 72.6 | 60.6 | 57.5 | 1475 | 69.7 | 91.6 | 81 | 7 |
| 🇺🇸 Claude Sonnet 5.5Anthropic · USA | 71.5 | 63.2 | 53.8 | 1442 | 80.4 | — | 83 | 12 |
| 🆕 🇨🇳 Qwen3.7-PlusAlibaba · China | 68.5 | 57.6 | — | 1455 | 70.3 | — | 90.3 | — |
| 🇨🇳 DeepSeek-V4.1-FlashDeepSeek · China | 66.1 | 55.4 | 62.8 | 1450 | 67.9 | 93.5 | 82 | 9 |
| 🇺🇸 Gemini 4 ArgonGoogle · USA | 65.8 | 43.3 | 11.7 | 1501 | 54.2 | 82.9 | 84 | 15 |
| 🆕 🇺🇸 GPT-6.1 SolOpenAI · USA | 64.8 | — | 75.2 | 1443 | 58.18 | — | — | — |
| 🆕 🇺🇸 GPT-6 AstraOpenAI · USA | 64.3 | — | 73.2 | 1441 | 58.18 | — | 96.0 | — |
| 🆕 🇺🇸 Gemini 3.5 Flash-LiteGoogle · USA | 60.8 | 54.2 | — | 1435 | — | — | — | 10.3 |
| 🇨🇳 GLM-5.3-FlashZhipu AI · China | 60.6 | — | 63.4 | 1471 | 35.76 | — | 91.2 | — |
| 🇺🇸 Gemini 3.8 FlashGoogle · USA | 59.3 | — | 73.8 | 1499 | 19.09 | — | 95.3 | — |
| 🆕 🇨🇳 DeepSeek-V4.1-Flash-1017DeepSeek · China | 56.9 | — | — | 1464 | 31.82 | — | 90.9 | — |
| 🆕 🇺🇸 Muse Spark 1.3 (preview)Meta · USA | 54.8 | — | — | 1490 | 14.55 | — | — | — |
| 🆕 🇨🇳 Step 5 PreviewStepFun · China | 54.4 | — | — | 1454 | 31.82 | — | 93.5 | — |
| 🇨🇳 Kimi K3Moonshot AI · China | 52.6 | — | 68.5 | 1476 | 17.17 | 68.0 | 93.5 | — |
| 🇺🇸 Grok 4.7xAI · USA | 51.3 | — | 71.0 | 1430 | 37.58 | 79.0 | 84 | 16 |
| 🆕 🇺🇸 Claude Haiku 5.5Anthropic · USA | 50.6 | 64.8 | — | — | 36.36 | — | — | — |
| 🇺🇸 MAI-Thinking-1 (preview)Microsoft · USA | 49.4 | 52.8 | — | — | 46 | 87.7 | 84.2 | — |
| 🆕 🇪🇺 Mistral Large 4 (preview)Mistral AI · Europa | 46.6 | — | — | 1431 | 27.78 | — | — | — |
| 🆕 🇨🇳 MiniMax-M3MiniMax · China | 43.5 | 59.0 | — | 1441 | 1.01 | — | — | — |
| 🆕 🇺🇸 GPT-6 LunaOpenAI · USA | 30.4 | — | — | 1389 | 16.36 | — | — | — |
| 🆕 🇨🇳 Qwen3.8-Omni-FlashAlibaba · China | — | 63.3 | — | — | — | — | 91.0 | — |
| 🆕 🇨🇳 Qwen3.8-FlashAlibaba · China | — | 62.5 | — | — | — | — | 91.7 | — |
| 🆕 🇺🇸 MAI-Code-1.1-Flash (preview)Microsoft · USA | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 🆕 🇪🇺 Mistral Medium 3.5Mistral AI · Europa | — | — | — | 1421 | — | — | — | — |
| 🆕 🇪🇺 Mistral Small 4Mistral AI · Europa | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 🆕 🇨🇳 Doubao-Seed-2.1-ProByteDance · China | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 🆕 🇺🇸 Grok Build 0.1xAI · USA | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 🆕 🇺🇸 Muse Spark Open (816B-A42B)Meta · USA | — | — | — | — | 6.57 | — | — | — |
| 🆕 🇨🇳 Kimi K2.7 CodeMoonshot AI · China | — | — | 30.5 | — | — | — | — | — |
| 🆕 🇨🇳 GLM-5.3-FlashXZhipu AI · China | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 🆕 🇨🇳 MiniMax-M3.1-FlashMiniMax · China | — | — | — | — | 25.25 | — | — | — |
| 🆕 🇨🇳 Qwen3.7-FlashAlibaba · China | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 🆕 🇨🇳 Kimi K3.1 ProMoonshot AI · China | — | — | — | — | 67.2 | — | 94.2 | — |
| 🆕 🇺🇸 Claude Mythos 5.1Anthropic · USA | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 🆕 🇺🇸 Gemini 3.1 Flash-LiteGoogle · USA | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 🆕 🇺🇸 GPT-6.1 TerraOpenAI · USA | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 🆕 🇺🇸 Gemini 3.6 FlashGoogle · USA | — | — | 46.7 | — | — | — | — | — |
Calidad de Zendoric = media a tercios de SWE-bench-Pro (desarrollo de SW) + LMArena (preferencia humana) + Terminal-Bench (capacidad agéntica), las tres con fuente fiable; si falta alguna se reparte su peso entre las presentes (mínimo dos; si no, «—»). LiveCodeBench y GPQA se muestran como referencia (orientativas, pueden estar incompletas) pero NO entran en el índice; ARC-AGI-2 (arcprize.org) mide progreso hacia AGI: los modelos puntúan MUY bajo → aún lejos de AGI. %, salvo LMArena (Elo).
💵 Economía (USD / 1M tokens)
| Modelo | Input | Cache | Output |
|---|---|---|---|
| 🇺🇸 Claude Fable 5.1Anthropic · USA | $10.0 | $0.25 | $50.0 |
| 🇺🇸 Claude Opus 5.5Anthropic · USA | $4.0 | $0.2 | $20.0 |
| 🇺🇸 Claude Mythos 5.1 (acceso restringido)Anthropic · USA | $10.0 | $0.25 | $50.0 |
| 🆕 🇺🇸 Gemini 4 ArgonGoogle · USA | $2.0 | $0.1 | $10.0 |
| 🇨🇳 GLM-5.3Zhipu AI · China | $1.4 | $0.26 | $4.4 |
| 🆕 🇺🇸 Muse WonderMeta · USA | $4.0 | $0.2 | $20.0 |
| 🇨🇳 Qwen3.8-MaxAlibaba · China | $2.0 | $0.2 | $6.0 |
| 🇺🇸 Claude Sonnet 5.5Anthropic · USA | hasta 31 ago 2026 $2.0 desde 1 sep 2026 $3.0 | hasta 31 ago 2026 $0.2 desde 1 sep 2026 $0.3 | hasta 31 ago 2026 $10.0 desde 1 sep 2026 $15.0 |
| 🆕 🇨🇳 Qwen3.7-PlusAlibaba · China | $0.4 | $0.04 | $1.6 |
| 🇨🇳 DeepSeek-V4.1-FlashDeepSeek · China | $0.3 | $0.01 | $1.2 |
| 🇺🇸 Gemini 4 ArgonGoogle · USA | $2.0 | $0.1 | $10.0 |
| 🆕 🇺🇸 GPT-6.1 SolOpenAI · USA | $2.0 | $0.1 | $10.0 |
| 🆕 🇺🇸 GPT-6 AstraOpenAI · USA | $10.0 | $1.0 | $50.0 |
| 🆕 🇺🇸 Gemini 3.5 Flash-LiteGoogle · USA | $0.3 | $0.03 | $2.5 |
| 🇨🇳 GLM-5.3-FlashZhipu AI · China | $0.15 | $0.03 | $0.5 |
| 🇺🇸 Gemini 3.8 FlashGoogle · USA | $0.75 | $0.07 | $3.75 |
| 🆕 🇨🇳 DeepSeek-V4.1-Flash-1017DeepSeek · China | $0.15 | $0.0 | $0.6 |
| 🆕 🇺🇸 Muse Spark 1.3 (preview)Meta · USA | $1.25 | $0.15 | $4.25 |
| 🆕 🇨🇳 Step 5 PreviewStepFun · China | $1.0 | $0.05 | $2.7 |
| 🇨🇳 Kimi K3Moonshot AI · China | $3.0 | $0.3 | $15.0 |
| 🇺🇸 Grok 4.7xAI · USA | $2.0 | $0.5 | $6.0 |
| 🆕 🇺🇸 Claude Haiku 5.5Anthropic · USA | $0.1 | $0.01 | $0.5 |
| 🇺🇸 MAI-Thinking-1 (preview)Microsoft · USA | $2.0 | $0.2 | $8.0 |
| 🆕 🇪🇺 Mistral Large 4 (preview)Mistral AI · Europa | $1.36 | $0.14 | $4.18 |
| 🆕 🇨🇳 MiniMax-M3MiniMax · China | $0.3 | $0.06 | $1.2 |
| 🆕 🇺🇸 GPT-6 LunaOpenAI · USA | $0.1 | $0.01 | $0.5 |
| 🆕 🇨🇳 Qwen3.8-Omni-FlashAlibaba · China | $0.15 | $0.02 | $0.47 |
| 🆕 🇨🇳 Qwen3.8-FlashAlibaba · China | $0.15 | $0.01 | $0.47 |
| 🆕 🇺🇸 MAI-Code-1.1-Flash (preview)Microsoft · USA | $0.2 | $0.02 | $1.2 |
| 🆕 🇪🇺 Mistral Medium 3.5Mistral AI · Europa | $1.5 | $0.15 | $7.5 |
| 🆕 🇪🇺 Mistral Small 4Mistral AI · Europa | $0.15 | $0.01 | $0.6 |
| 🆕 🇨🇳 Doubao-Seed-2.1-ProByteDance · China | $0.84 | $0.17 | $4.22 |
| 🆕 🇺🇸 Grok Build 0.1xAI · USA | $1.0 | $0.2 | $2.0 |
| 🆕 🇺🇸 Muse Spark Open (816B-A42B)Meta · USA | $1.25 | $0.15 | $4.25 |
| 🆕 🇨🇳 Kimi K2.7 CodeMoonshot AI · China | $0.95 | $0.19 | $4.0 |
| 🆕 🇨🇳 GLM-5.3-FlashXZhipu AI · China | $0.37 | $0.07 | $1.25 |
| 🆕 🇨🇳 MiniMax-M3.1-FlashMiniMax · China | $0.15 | $0.01 | $0.6 |
| 🆕 🇨🇳 Qwen3.7-FlashAlibaba · China | $0.03 | $0.0 | $0.13 |
| 🆕 🇨🇳 Kimi K3.1 ProMoonshot AI · China | $2.0 | $0.2 | $10.0 |
| 🆕 🇺🇸 Claude Mythos 5.1Anthropic · USA | $10.0 | $0.25 | $50.0 |
| 🆕 🇺🇸 Gemini 3.1 Flash-LiteGoogle · USA | $0.25 | $0.03 | $1.5 |
| 🆕 🇺🇸 GPT-6.1 TerraOpenAI · USA | $1.0 | $0.05 | $5.0 |
| 🆕 🇺🇸 Gemini 3.6 FlashGoogle · USA | $0.75 | $0.07 | $3.75 |
Claude Sonnet 5: subida de tarifas programada (mismo modelo) — precio reducido hasta el 31 ago 2026 y tarifa estándar desde el 1 sep 2026.
🔓 Open source y variedad
| Modelo | Open source | Licencia | Variedad |
|---|---|---|---|
| 🇺🇸 Claude Fable 5.1Anthropic · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🇺🇸 Claude Opus 5.5Anthropic · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🇺🇸 Claude Mythos 5.1 (acceso restringido)Anthropic · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇺🇸 Gemini 4 ArgonGoogle · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🇨🇳 GLM-5.3Zhipu AI · China | Sí | GLM-5.3 (propia) | Open-weight (pesos abiertos) |
| 🆕 🇺🇸 Muse WonderMeta · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🇨🇳 Qwen3.8-MaxAlibaba · China | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🇺🇸 Claude Sonnet 5.5Anthropic · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇨🇳 Qwen3.7-PlusAlibaba · China | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🇨🇳 DeepSeek-V4.1-FlashDeepSeek · China | Sí | MIT | Open-weight (pesos abiertos) |
| 🇺🇸 Gemini 4 ArgonGoogle · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇺🇸 GPT-6.1 SolOpenAI · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇺🇸 GPT-6 AstraOpenAI · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇺🇸 Gemini 3.5 Flash-LiteGoogle · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🇨🇳 GLM-5.3-FlashZhipu AI · China | Sí | MIT | Open-weight (pesos abiertos) |
| 🇺🇸 Gemini 3.8 FlashGoogle · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇨🇳 DeepSeek-V4.1-Flash-1017DeepSeek · China | Sí | MIT | Open-weight (pesos abiertos) |
| 🆕 🇺🇸 Muse Spark 1.3 (preview)Meta · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇨🇳 Step 5 PreviewStepFun · China | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🇨🇳 Kimi K3Moonshot AI · China | Sí | Kimi K3 License | Open-weight (pesos abiertos) |
| 🇺🇸 Grok 4.7xAI · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇺🇸 Claude Haiku 5.5Anthropic · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🇺🇸 MAI-Thinking-1 (preview)Microsoft · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇪🇺 Mistral Large 4 (preview)Mistral AI · Europa | Sí | — | Open-weight (pesos abiertos) |
| 🆕 🇨🇳 MiniMax-M3MiniMax · China | Sí | MiniMax Community License | Open-weight (pesos abiertos) |
| 🆕 🇺🇸 GPT-6 LunaOpenAI · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇨🇳 Qwen3.8-Omni-FlashAlibaba · China | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇨🇳 Qwen3.8-FlashAlibaba · China | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇺🇸 MAI-Code-1.1-Flash (preview)Microsoft · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇪🇺 Mistral Medium 3.5Mistral AI · Europa | Sí | Modified MIT | Open-weight (pesos abiertos) |
| 🆕 🇪🇺 Mistral Small 4Mistral AI · Europa | Sí | Apache-2.0 | Open-weight (pesos abiertos) |
| 🆕 🇨🇳 Doubao-Seed-2.1-ProByteDance · China | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇺🇸 Grok Build 0.1xAI · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇺🇸 Muse Spark Open (816B-A42B)Meta · USA | Sí | Muse Model License | Open-weight (pesos abiertos) |
| 🆕 🇨🇳 Kimi K2.7 CodeMoonshot AI · China | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇨🇳 GLM-5.3-FlashXZhipu AI · China | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇨🇳 MiniMax-M3.1-FlashMiniMax · China | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇨🇳 Qwen3.7-FlashAlibaba · China | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇨🇳 Kimi K3.1 ProMoonshot AI · China | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇺🇸 Claude Mythos 5.1Anthropic · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇺🇸 Gemini 3.1 Flash-LiteGoogle · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇺🇸 GPT-6.1 TerraOpenAI · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
| 🆕 🇺🇸 Gemini 3.6 FlashGoogle · USA | No | Propietario | Propietario (solo API) |
🖥️ Open source para tu hardware
Pequeños/medianos que corren en un equipo propio (portátil/PC/Mac). Calidad = Artificial Analysis Intelligence Index (0-100; calidad del output), la medida con mejor cobertura en modelos open pequeños (LMArena no lista los sub-32B). Memoria estimada en cuantización 4-bit (Q4) y 8-bit (Q8); en Apple Silicon es memoria UNIFICADA (RAM=VRAM).
| Modelo | Calidad (AA Index) | GPQA | Params | RAM Q4 | RAM Q8 | GPU | CPU / Mac | Licencia |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 31BGoogle | 39 | 84.3 | 31B | 19 GB | 36 GB | ≥24 GB | Limitado (mejor GPU/Mac ≥32 GB) | Gemma |
| 🆕 🇨🇳 Qwen3.8-27BAlibaba | 34 | 89.2 | 27B | 16 GB | 31 GB | ≥16 GB | Limitado (mejor GPU/Mac ≥32 GB) | Apache-2.0 |
| Gemma 4 26B A4BGoogle | 31 | 82.3 | 26B | 16 GB | 30 GB | ≥16 GB | Limitado (mejor GPU/Mac ≥32 GB) | Gemma |
| Nemotron Cascade 2 30B A3BNVIDIA | 28 | 75.8 | 30B | 18 GB | 34 GB | ≥24 GB | Limitado (mejor GPU/Mac ≥32 GB) | NVIDIA Open Model |
| gpt-oss-20bOpenAI | 24 | 71.5 | 20B | 13 GB | 25 GB | ≥16 GB | Limitado (mejor GPU/Mac ≥32 GB) | Apache-2.0 |
| Gemma 4 12BGoogle | 22 | 78.8 | 12B | 8 GB | 15 GB | ≥8 GB | Sí (CPU lento · Mac 16 GB) | Gemma |
| Gemma 4 E4BGoogle | 19 | 58.6 | 4B | 4 GB | 6 GB | ≥8 GB | Sí (CPU/Mac, fluido) | Gemma |
| 🆕 🇨🇳 Qwen3.6-35B-A3BAlibaba | 18 | 86.0 | 35B | 21 GB | 40 GB | ≥24 GB | Limitado (mejor GPU/Mac ≥32 GB) | Apache-2.0 |
| 🆕 Muse Glimmer 30BMeta | 17 | — | 30B | 18 GB | 34 GB | ≥24 GB | Limitado (mejor GPU/Mac ≥32 GB) | Apache-2.0 |
| Gemma 4 E2BGoogle | 15 | 43.4 | 2B | 3 GB | 4 GB | ≥8 GB | Sí (CPU/Mac, fluido) | Gemma |
| 🆕 🇪🇺 Ministral 3 14B (v25.12)Mistral AI | 6 | 71.2 | 14B | 9 GB | 17 GB | ≥12 GB | Sí (CPU lento · Mac 16 GB) | Apache-2.0 |
| 🆕 🇪🇺 Ministral 3 8B (v25.12)Mistral AI | 5 | — | 8B | 6 GB | 10 GB | ≥8 GB | Sí (CPU/Mac, fluido) | Apache-2.0 |
| 🆕 🇪🇺 Ministral 3 3B (v25.12)Mistral AI | 5 | — | 3B | 3 GB | 5 GB | ≥8 GB | Sí (CPU/Mac, fluido) | Apache-2.0 |
🗄️ Open source grande (servidor / multi-GPU)
Modelos open potentes pero que necesitan servidor o varias GPU. Calidad = LMArena Elo (preferencia humana sobre el output, fuente lmarena.ai), que sí cubre los modelos grandes. En MoE la memoria cuenta el total de parámetros (todos los expertos se cargan). Memoria estimada en cuantización 4-bit (Q4) y 8-bit (Q8); en Apple Silicon es memoria UNIFICADA (RAM=VRAM).
| Modelo | Calidad (LMArena) | GPQA | Params | RAM Q4 | RAM Q8 | GPU | CPU / Mac | Licencia |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 🆕 Kimi K3Moonshot AI | 1476 | 93.5 | 2800B | 1542 GB | 3082 GB | 20× 80 GB (servidor) | No (servidor GPU) | Kimi K3 License |
| 🆕 GLM-5.3Zhipu AI | 1474 | — | 753B | 416 GB | 830 GB | 6× 80 GB (servidor) | No (servidor GPU) | GLM-5.3 License (custom) |
| 🆕 DeepSeek-V4.1-Flash-1017DeepSeek | 1464 | 90.9 | 552B | 305 GB | 609 GB | 4× 80 GB (servidor) | No (servidor GPU) | MIT |
| Mistral Large 3 (v25.12)Mistral AI | 1416 | 68.0 | 675B | 373 GB | 744 GB | 5× 80 GB (servidor) | No (servidor GPU) | Apache-2.0 |
| gpt-oss-120bOpenAI | 1366 | 80.1 | 117B | 66 GB | 130 GB | ≥80 GB | No (servidor GPU) | Apache-2.0 |
| 🆕 Qwen3.8-2.4T-A95BAlibaba | — | 92.6 | 2400B | 1322 GB | 2642 GB | 17× 80 GB (servidor) | No (servidor GPU) | Qwen3.8-Max License |
| 🆕 Hy4 (preview)Tencent | — | 92.3 | 770B | 425 GB | 849 GB | 6× 80 GB (servidor) | No (servidor GPU) | Apache-2.0 |
🎨 Generación de imagen
Los principales modelos de generación de IMAGEN, separados entre servicios remotos (pagas por imagen vía API) y modelos abiertos que puedes ejecutar en tu propio hardware.
☁️ Remotos (API / cloud)
| Modelo | Calidad (arena) | Precio (por imagen) | Notas |
|---|---|---|---|
| GPT Image 2OpenAI · USA | AA t2i v2.1: 1186 nº3/106 (2.5 Sunburst 1222 nº1, Flare 1207 nº2). AA edit v2.1 1133 nº6. arena.ai 1383 nº3 (sin reverificar) | $0,211/img high 1024² (OpenAI $30/M tok img out); fal.ai $0,006/img low 1024² a $0,401/img high 4K | Nº3 AA t2i. Lanzado 21-abr-2026; superado por GPT Image 2.5 (8-sep-26, mismo precio). Sin deprecación OpenAI; Azure la retira 21-oct-27 |
| MAI-Image-2.5Microsoft · USA | AA t2i v2.1: 1118 nº12/106 (GPT Image 1.5 1123 nº9; MAI-2.6 1166 nº5). AA edit 1125 nº9. arena.ai 1254 nº14 | Azure Foundry $47/M tok img out ($5 txt in, $8 img in); AA ~$0,048/img; fal.ai ~$0,05/img | Microsoft. Retirada Foundry fechada 1-oct-26 pero aún listada Preview. Sucesor MAI-2.6: nº5 t2i, nº3 edit (1151), $38/M tok |
| Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)Google · USA | AA t2i v2.1: 1118 nº11/106; superada por Nano Banana 2.1 (1176 nº4). AA edit v2.1 1109 nº14/69. arena.ai 1248 nº16 | Gemini API: $0,134/img 1-2K · $0,24/img 4K (Batch: $0,067 / $0,12/img) | = Gemini 3 Pro Image. GA 28-may-26; preview apagado 25-jun-26. Sin retiro anunciado. Nano Banana 2.1 GA 6-oct-26 |
| Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite)Google · USA | AA t2i v2.1: 1107 nº15/106; AA edit v2.1 1050 nº27/69; arena.ai 1250 nº15 | Gemini API $0,0336/img (1K); Batch $0,0168/img | = Gemini 3.1 Flash Lite Image. GA 30-jun-26. Sin retiro; sustituye a 2.5 Flash Image (retiro 15-mar-2027) |
| GPT Image 1.5OpenAI · USA | AA t2i v2.1: 1123 nº9/106, sobre MAI-Image-2.5 (1118 nº12). AA edit v2.1 1116 nº12. arena.ai 1237 nº17 | $0,009/img low · $0,034 medio · $0,133 high (1024²; $32/M tok img out, OpenAI) | RETIRO OpenAI 1-dic-2026 (aviso 2-jun-26) con gpt-image-1-mini y chatgpt-image-latest; Azure 16-dic-26. Reemplazo oficial: gpt-image-2 |
| Grok ImaginexAI · USA | AA t2i v2.1: 2.0 nº6 (1166); quality nº20 (1049); base nº34 (1022). AA edit 2.0 nº13 (1112). arena.ai 2.0 nº8 (1294) | docs.x.ai: image $0,02/img · image-quality $0,05/img · image-2.0 $0,04/img; vídeo 1.5 $0,08/s, Lite $0,02/s | xAI. Retiro image-quality 2-nov-26. Vídeo 1.5: AA t2v nº12 (1057), i2v nº9 (1067) |
| Cosmos 3 SuperNVIDIA · USA | AA t2i v2.1: agentic 993 (nº50), base 985 (nº58), 4-step 970 (nº65) de 106. arena.ai 1152 (#33) | Pesos abiertos OpenMDW-1.1 (self-host gratis); fal $0,04/img (+$0,02 prompt expansion), i2v $0,05/s | NVIDIA, pesos 31-may-2026 (GTC Taipéi). MoT 64B omnimodal. Ya no es nº1 open en AA v2.1: FLUX 3 Image Klein 1043, Qwen-Image-2.1 1042 |
💻 Locales (open-weight, en tu hardware)
| Modelo | Licencia | Hardware | Notas |
|---|---|---|---|
| FLUX.2Black Forest Labs | open-weight + API | GPU dedicada (variantes dev/FP8) | Lanz. 25-nov-2025; klein 15-ene-26. Superado por FLUX 3 Image (1-oct-26, cerrado, $0,048/img 1K); FLUX 3 Klein nº1 open AA v2.1 (1043) |
| Qwen-Image 2.0Alibaba | Apache-2.0 | 7B — GPU 16GB+ | Lanz. 10-feb-2026, 2K nativo. 3.0 (21-jul-26) cerrado sin pesos. Último abierto: 2.1 (20-sep-26, lic. research); nº1 en AA open v2.0 (1036) |
| Z-Image TurboAlibaba (Tongyi) | open-weight | ~1 s/imagen en H100; corre en Mac (MLX) | Alibaba Tongyi-MAI, 6B S3-DiT, 8 pasos. Turbo 26-nov-2025, Base 27-ene-2026; Edit y Omni-Base aún sin publicar |
| Stable Diffusion 3.5Stability AI | Stability Community | GPU 8-16GB | Sigue 'current' en Stability, no retirado; Azure lo retiró 31-jul-2026. Flagship actual: Stable Image Ultra $0,08/img |
| HiDream-O1-Image-1.5HiDream | open-weight | GPU dedicada | v1.5 cerrada (jun-2026), 2K pixel-native sin VAE. Base/Dev MIT 8-may-2026. Debutó nº3 en AA, hoy nº38 |
Datos a 2026-10-27 · fuentes: Artificial Analysis Image/Video Arena · arena.ai · llm-stats.com · Pixazo · documentación de fabricantes · el Elo de arena es preferencia humana a ciegas sobre el resultado; precios orientativos — verificar antes de decidir.
🎬 Generación de vídeo
Los principales modelos de generación de VÍDEO, separados entre servicios remotos (pagas por segundo generado vía API) y modelos abiertos para tu propio hardware.
☁️ Remotos (API / cloud)
| Modelo | Calidad (arena) | Precio (por segundo) | Notas |
|---|---|---|---|
| Kling 3.0 / TurboKuaishou · China | AA t2v v2.1: Omni 1080p 1020 #17, 3.0 Pro 1000 (ancla) #18 de 30; i2v v1.1: Omni 1004 #17, Pro 1000 #18 de 23. arena.ai i2v 1354 #19 | Turbo con audio $0,14/s 1080p, $0,112/s 720p; 3.0 sin audio $0,112/$0,084/s, 4K $0,42/s. fal v3 Pro audio $0,168/s | Kuaishou 5-feb-26; Turbo 17-jun-26. Kling 4.0 en app desde 15-oct-26; API oficial 'coming soon' (1,0/1,5 uds/s); reventa $0,113-0,235/s |
| Veo 3.1Google · USA | AA t2v v2.1: 3.1 961 #21, Fast 958 #22, Lite 951 #23 de 30. AA i2v v1.1: 3.1 1028 #13, Fast 1017 #15 de 23. arena.ai 1364 #12 | Gemini API: Lite $0,05/s 720p ($0,08 1080p) · Fast $0,10/s ($0,30 4K) · Std $0,40/s 720p-1080p, $0,60/s 4K | veo-3.1-*-preview: apagado desde 22-oct-2026 (fecha mínima) → gemini-omni-1.1-flash. fal depreca Veo 3.1 el 17-nov-26. Sin Veo 4 |
| Gemini Omni FlashGoogle · USA | AA t2v v2.1: Omni Flash 1.1 1128 #10 (#1 Wan 3.0 1174). AA i2v v1.1 1132 #4/23. arena.ai Omni 1.1 1516 #1, Flash 1513 #2 | $0,10/s 720p ($17,50/M tok vídeo). 360p $0,03/s · 1080p $0,15/s · 4K $0,30/s (fuentes secundarias) | gemini-omni-1.1-flash GA 27-ago-2026, sin retiro (hasta 40s, 4K upscalado). Preview gemini-omni-flash se apaga 22-oct-2026 |
| Seedance 2.0 (Dreamina)ByteDance · China | AA t2v v2.1: 1136 #9 (2.5 = 1156 #5). AA i2v v1.1: 1121 #7 (2.5 = 1138 #3). arena.ai t2v 1479 #5; i2v 1475 #5 | Dreamina promo expirada 9-oct-26. Super anual: 2.0 $0,086/s, Fast $0,041/s, 2.5 $0,047/s | ByteDance 12-feb-2026, 15s+audio. Superado por Seedance 2.5 (31-jul-26): 30s, 50 refs. API 2.5 BytePlus ≤1080p (terceros); 4K solo enterprise |
| Sora 2OpenAI · USA | Fuera de AA t2v v2.1 y AA i2v v1.1. arena.ai: Pro 1368 #11, Sora 2 1343 #17 (21-sep-2026) | RETIRADO: sin precio vigente. Histórico $0,10/s 720p; Pro $0,30-0,70/s | OpenAI: app y sora.com cerradas 26-abr-26; Videos API y todos los alias sora-2/-pro apagados 24-sep-2026. Sin reemplazo oficial |
💻 Locales (open-weight, en tu hardware)
| Modelo | Licencia | Hardware | Notas |
|---|---|---|---|
| Wan 2.7Alibaba | open-weight | 16-24GB VRAM (14B) | Alibaba, 7-abr-2026. T2V/I2V/ref-to-video + edición, audio nativo, 2-15s. Superado por Wan 3.0 (GA 24-ago-26) |
| LTX-2.3Lightricks | open-weight | desde 12GB VRAM (FP8: flujos de 32GB) | Lightricks, 22B DiT, audio+vídeo, 5-mar-2026, hasta 4K/20s. Sucesor LTX-2.5 (11-ago-2026), pago si ≥$10M/año |
| HunyuanVideoTencent | open-weight | 16-24GB VRAM | Tencent 13B, open 3-dic-2024. Sucesor HunyuanVideo 1.5 (8,3B, ~14GB VRAM, 20-nov-2025) |
| Mochi 1Genmo | open-weight | fine-tune en 1×H100/A100 80GB | Genmo, 10B AsymmDiT, 22-oct-2024, Apache 2.0, 480p. Legacy en 2026 (superado por Wan 2.2, Hunyuan 1.5, MiniMax H3) |
| SkyReels V1Skywork | open-weight | GPU dedicada | Skywork, 18-feb-2025, fine-tune de HunyuanVideo. Superado: V2 abr-2025, V3 29-ene-2026, V4 25-feb-2026 |
Datos a 2026-10-27 · fuentes: Artificial Analysis Image/Video Arena · arena.ai · llm-stats.com · Pixazo · documentación de fabricantes · el Elo de arena es preferencia humana a ciegas sobre el resultado; precios orientativos — verificar antes de decidir.