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La competencia por el liderazgo en inteligencia artificial se intensifica a nivel global. Un análisis reciente ubica a dos modelos como los más avanzados en capacidad de razonamiento y procesamiento. Se trata de Gemini 3.1 Pro, de Google, y GPT-5.4, de OpenAI.
El estudio fue elaborado por el sitio especializado Artificial Analysis. La evaluación comparó 431 modelos mediante pruebas estandarizadas con los mismos prompts. El objetivo fue medir desempeño en áreas clave como inteligencia, velocidad, latencia, costo y tamaño de contexto.
Los modelos con mayor capacidad de razonamiento
En el apartado de inteligencia, los resultados colocan a Gemini 3.1 Pro y GPT-5.4 en la cima. Ambos destacan por su capacidad para procesar información compleja y resolver tareas avanzadas.
Detrás de ellos aparecen GPT-5.3 Codex y Claude Opus 4.6, este último desarrollado por Anthropic. Estos modelos también muestran alto rendimiento, aunque con menor puntaje en comparación con los líderes.
Velocidad: los sistemas que responden más rápido
Cuando se analiza la velocidad de generación de texto, el ranking cambia. El modelo más rápido es Mercury 2, con cerca de 732 tokens por segundo.
En segundo lugar se ubica Granite 4.0 H Small, de IBM, con aproximadamente 452 tokens por segundo. También destacan los modelos Qwen 3.5, creados por Alibaba, que mantienen un alto nivel de eficiencia.
Latencia: respuestas casi inmediatas
La latencia mide el tiempo que tarda un sistema en comenzar a responder. En este indicador lidera Gemini 2.5 Flash-Lite, con unos 0,33 segundos.
Muy cerca aparece Qwen 3.5 0.8B, con 0,34 segundos. También figura el modelo Apriel-v1.5-15B-Thinker, lo que evidencia avances en la rapidez de respuesta por parte de distintos desarrolladores.
Modelos más baratos para empresas
El costo por uso es clave para empresas y desarrolladores. En este rubro, el modelo más económico es Qwen 3.5 0.8B, con un precio cercano a $0,02 por millón de tokens.
Entre las opciones de bajo costo también destaca Gemma 3n E4B, desarrollado por Google, como alternativa accesible.
Tamaño de contexto: mayor capacidad de “memoria”
El tamaño de contexto define cuánta información puede manejar un modelo en una sola interacción. Aquí sobresale Llama 4 Scout, de Meta, con hasta 10 millones de tokens.
Le sigue Grok 4.20 Beta 0309, de xAI, con cerca de 2 millones de tokens. También aparece Gemini 2.0 Pro Experimental entre los modelos con mayor capacidad.
Una industria en rápida transformación
El análisis refleja una competencia tecnológica cada vez más diversa. Algunos modelos priorizan razonamiento avanzado. Otros se enfocan en velocidad o reducción de costos.
Este escenario anticipa una evolución hacia sistemas más especializados. Las herramientas se orientan a tareas como programación, análisis de datos y generación de contenido.
*La creación de este contenido contó con la asistencia de inteligencia artificial. La fuente de esta información es de un medio del Grupo de Diarios América (GDA) y revisada por un editor para asegurar su precisión. El contenido no se generó automáticamente.
