Anthropic
Claude Fable 5
Modelo de frontera de Anthropic para razonamiento exigente, agentes de largo recorrido y trabajo con contexto amplio.
Revisión octubre 2026 · metodología v0.2
Prioriza la puntuación de valor, con calidad como contrapeso. El coste final depende de los tokens, caché, proveedor y configuración elegida.
Las fichas contienen capacidades, límites y precios publicados. La clasificación de rendimiento está pendiente de evaluaciones con el mismo protocolo, muestra y configuración. Por ahora, los modelos siguientes se presentan en orden alfabético.
Para coste y valor, comprueba que el modelo acepte tus entradas, respete el formato esperado y complete la tarea con el mismo presupuesto y criterio de éxito.
Anthropic
Modelo de frontera de Anthropic para razonamiento exigente, agentes de largo recorrido y trabajo con contexto amplio.
Anthropic
Versión de Anthropic para razonamiento exigente, agentes de largo recorrido y trabajo con contexto amplio. Mantiene una ficha técnica separada de la preferencia de producto.
Anthropic
Modelo rápido y económico de Anthropic para respuestas interactivas, procesamiento de alto volumen y subagentes.
Anthropic
Modelo compacto de Anthropic orientado a baja latencia, alto volumen, agentes y tareas de código que necesitan una respuesta rápida.
Anthropic
Modelo de Anthropic para razonamiento, trabajo autónomo y programación agéntica con contextos de hasta un millón de tokens.
Anthropic
Modelo insignia de Anthropic para razonamiento profundo, código y trabajo prolongado con contexto.
Anthropic
Modelo de frontera de Anthropic para programación agéntica, análisis de documentos y tareas de conocimiento prolongadas, con razonamiento adaptativo.
Anthropic
Modelo Sonnet de Anthropic para programación, uso de herramientas y trabajo agéntico, conservado como referencia de la familia anterior frente a Sonnet 5.5.
Anthropic
Modelo de Anthropic que combina velocidad e inteligencia para programación, agentes y trabajo profesional cotidiano, con razonamiento adaptativo.
DeepSeek
Alias legado de DeepSeek que ahora enruta a V4.1 Flash en la API. Se conserva para no romper URLs históricas y para explicar la diferencia entre el nombre antiguo y el ID vigente.
DeepSeek
Versión experimental de DeepSeek V4 Flash con entrada de imagen para documentos, capturas y agentes multimodales.
DeepSeek
Variante Pro de DeepSeek V4 para tareas de razonamiento y agentes que necesitan más capacidad manteniendo una tarifa competitiva.
DeepSeek
Nueva generación Flash de DeepSeek con entrada nativa de texto e imagen, modos thinking y non-thinking y una tarifa orientada a cargas de alto volumen.
Modelo preview de Google para resolución de problemas complejos, ingeniería de software y flujos agénticos con herramientas.
Modelo estable de Google optimizado para tareas agénticas, programación y flujos multimodales de largo recorrido.
Modelo multimodal de baja latencia de Google para subagentes, extracción y procesamiento de documentos a gran escala.
Modelo Flash de Google para código, razonamiento multimodal y flujos agénticos de varios pasos.
Modelo estable de Google para programación, agentes y entradas multimodales. El precio del catálogo refleja la tarifa introductoria anunciada para 2026 y se revisará cuando cambie.
OpenAI
Variante de GPT-5.6 orientada a cargas de alto volumen en las que el coste por tarea es una restricción principal.
OpenAI
Modelo generalista de alta capacidad, orientado a trabajos complejos, herramientas y flujos de razonamiento.
OpenAI
Variante equilibrada de GPT-5.6 para combinar razonamiento, herramientas y coste en flujos profesionales cotidianos.
OpenAI
Modelo de frontera de OpenAI para razonamiento, programación y agentes de largo recorrido. La ficha separa las especificaciones oficiales de cualquier puntuación propia de IA Versus.
OpenAI
Variante eficiente de GPT-6 para automatizaciones, extracción y cargas de alto volumen en las que el coste por tarea importa tanto como la calidad.
OpenAI
Modelo de frontera de OpenAI para tareas complejas, programación y flujos con herramientas, con entrada de texto e imagen y una ventana de contexto de 1,05 millones de tokens.
OpenAI
Modelo de OpenAI cercano a GPT-6 Astra en tareas complejas, con un coste menor para programación, computer use y trabajo profesional.
Inception Labs
Modelo de lenguaje por difusión de Inception Labs, disponible en API compatible con OpenAI y orientado a combinar velocidad de generación con calidad generalista.
MiniMax
Modelo Flash de MiniMax para tareas agénticas, programación, uso del ordenador y ciberseguridad, con contexto de un millón de tokens.
Mistral AI
Modelo multimodal de 14B parámetros de Mistral para código, agentes y recuperación de documentos con despliegue flexible.
Mistral AI
Modelo compacto multimodal de Mistral para ejecutar en local, en edge o mediante la API con una tarifa baja y predecible.
Mistral AI
Modelo multimodal de 8B parámetros de Mistral para asistentes locales, documentos y automatizaciones con contexto largo.
Mistral AI
Modelo generalista multimodal de pesos abiertos. La ficha conserva los datos comerciales y técnicos publicados por el proveedor.
Mistral AI
Modelo multimodal de Mistral en preview con un millón de tokens de contexto, orientación a código y agentes y publicación de pesos anunciada para final de octubre.
Mistral AI
Modelo multimodal de frontera de Mistral, orientado a uso agéntico y programación con pesos disponibles.
Mistral AI
Modelo híbrido de Mistral que reúne instrucciones, razonamiento y código en un modelo eficiente de pesos abiertos.
Alibaba
Modelo especializado de Qwen para diálogo con personalidad, roleplay y conversaciones multilingües consistentes. No debe interpretarse como sustituto general de Qwen3.8.
Alibaba
Modelo multimodal de QwenCloud para tareas de alto volumen, programación, agentes y análisis de texto, imagen y vídeo con contexto de un millón de tokens.
Alibaba
Snapshot del modelo Qwen3.8 Max publicado el 2 de septiembre, con foco en ingeniería de software, desarrollo autónomo, herramientas y percepción de documentos.
Pesos del perfil: calidad 22%, programación 7%, valor 67% y velocidad 4%. Los votos de usuarios se muestran por separado y no entran en esta fórmula.