Ranking en vivo, actualizado cada 2 días

Mejor LLM para prompts de programación

A fecha de 8 de octubre de 2026, el modelo mejor clasificado en la clasificación de texto de LMArena, categoría de programación es gemini-4-argon-high de Google con una puntuación de 1562, 11 puntos por delante de claude-fable-5-high de Anthropic.

Actualizado el 13 de octubre de 2026. Se muestra la última copia guardada del ranking, con fecha 8 de octubre de 2026, porque no se pudo acceder a la fuente en vivo.

Ranking: los 10 mejores modelos

Las puntuaciones proceden de votos ciegos en enfrentamientos directos sobre la clasificación de texto de LMArena, categoría de programación. El puesto es el publicado por LMArena, que tiene en cuenta los intervalos de confianza, por lo que varios modelos pueden compartir puesto. Abajo se muestran los 10 primeros, y los puestos del 11 al 40 aparecen en la lista desplegable.

Modelos ordenados por puntuación de la arena
PuestoModeloLaboratorioPuntuaciónVotosLicencia
1gemini-4-argon-highGoogle1562 ±171233Propietario
2claude-fable-5-highAnthropic1551 ±710.404Propietario
3claude-opus-4-7-highAnthropic1550 ±618.591Propietario
4claude-opus-4-6-highAnthropic1550 ±620.617Propietario
5claude-opus-5.5-highAnthropic1550 ±161444Propietario
6claude-opus-4-6Anthropic1548 ±523.351Propietario
7claude-opus-4-7Anthropic1546 ±618.816Propietario
8gpt-6.1-sol-maxOpenAI1545 ±20911Propietario
9gpt-6-astra-maxOpenAI1542 ±122424Propietario
10kimi-k3-maxMoonshot AI1540 ±77775Pesos abiertos
Ver puestos del 11 al 40
PuestoModelo                               Laboratorio     Puntuación    Licencia
11   mimo-v2.6-pro                        Xiaomi          1539 ±18      Pesos abiertos
12   muse-spark-1.3-max                   Meta            1538 ±10      Propietario
13   gpt-5.6-sol-xhigh                    OpenAI          1535 ±7       Propietario
14   claude-opus-5-high                   Anthropic       1534 ±6       Propietario
15   claude-fable-5.1-max                 Anthropic       1534 ±12      Propietario
16   claude-opus-4-8-high                 Anthropic       1533 ±6       Propietario
17   muse-spark-1.1                       Meta            1533 ±7       Propietario
18   claude-sonnet-5.5-xhigh              Anthropic       1532 ±17      Propietario
19   muse-spark-1.2 (xHigh)               Meta            1531 ±15      Propietario
20   claude-opus-4-5-20251101-high-32k    Anthropic       1531 ±7       Propietario
21   gemini-3.8-flash-high                Google          1530 ±8       Propietario
22   claude-opus-5-max                    Anthropic       1530 ±8       Propietario
23   claude-opus-4-8                      Anthropic       1529 ±6       Propietario
24   muse-spark                           Meta            1529 ±10      Propietario
25   claude-sonnet-4-6                    Anthropic       1528 ±6       Propietario
26   deepseek-v4.1-flash-max              DeepSeek        1528 ±11      Pesos abiertos
27   glm-5.3-flash                        Z.ai (Zhipu)    1525 ±8       Pesos abiertos
28   qwen3.7-max-preview                  Alibaba (Qwen)  1524 ±18      Propietario
29   qwen3.8-max                          Alibaba (Qwen)  1524 ±8       Propietario
30   claude-opus-4-5-20251101             Anthropic       1523 ±5       Propietario
31   mimo-v2.5-pro                        Xiaomi          1522 ±6       Pesos abiertos
32   gemini-3.1-pro-preview               Google          1522 ±5       Propietario
33   gpt-5.4-high                         OpenAI          1521 ±6       Propietario
34   glm-5.3-max                          Z.ai (Zhipu)    1520 ±9       Pesos abiertos
35   claude-sonnet-4-5-20250929-high-32k  Anthropic       1519 ±5       Propietario
36   claude-sonnet-5-high                 Anthropic       1519 ±6       Propietario
37   gpt-6-sol-max                        OpenAI          1519 ±12      Propietario
38   gpt-5.5-high                         OpenAI          1519 ±6       Propietario
39   gemini-3.6-flash-high                Google          1518 ±7       Propietario
40   gemini-3-pro                         Google          1517 ±7       Propietario

Mostrando los 40 primeros de 409 modelos de este ranking. Datos del 8 de octubre de 2026.

Mejor modelo por laboratorio

El modelo mejor clasificado de cada laboratorio en este ranking y su distancia respecto al primero.

LaboratorioMejor modeloPuestoPuntuaciónDetrás del #1
Googlegemini-4-argon-high11562Líder
Anthropicclaude-fable-5-high2155111 pts
OpenAIgpt-6.1-sol-max8154517 pts
Moonshot AIkimi-k3-max10154022 pts
Xiaomimimo-v2.6-pro11153923 pts
Metamuse-spark-1.3-max12153824 pts
DeepSeekdeepseek-v4.1-flash-max26152834 pts
Z.ai (Zhipu)glm-5.3-flash27152537 pts

¿Qué laboratorio de IA lidera?

El laboratorio con más modelos en la cima del ranking es el de mayor fondo de armario, no solo el que tiene el mejor modelo.

Anthropic tiene 6 de los 10 mejores modelos (60%).

Modelos en el top 10 por laboratorio

Modelos en el top 10 por laboratorioGráfico de barras con cuántos de los 10 mejores modelos tiene cada laboratorio: Anthropic 6, OpenAI 2, Google 1, Moonshot AI 1.Anthropic6OpenAI2Google1Moonshot AI1
Mostrar tabla de datos
LaboratorioTop 10
Anthropic6
OpenAI2
Google1
Moonshot AI1

Abiertos frente a propietarios: ¿qué tan grande es la brecha?

El mejor modelo de pesos abiertos es kimi-k3-max de Moonshot AI, con 1540, 22 puntos por detrás del mejor modelo propietario, gemini-4-argon-high de Google, con 1562. Sus intervalos de confianza del 95% se solapan, así que los datos no permiten separarlos.

9 modelos propietarios se sitúan por encima del mejor modelo de pesos abiertos, y 2 de los 20 primeros son de pesos abiertos.

Aquí, pesos abiertos significa cualquier licencia distinta de Propietaria, incluidas las licencias con límites de uso. Es una definición más amplia que la de la OSI.

Otras clasificaciones

LMArena organiza arenas independientes para distintas tareas. El mejor modelo para una suele no serlo para otra.

Otras arenas

Arena de texto por categoría

Arena de texto por idioma

Cómo leer esta clasificación

Esta categoría filtra la arena de texto con prompts que implican escribir, explicar o corregir código. Mide qué modelo prefieren las personas para preguntas de programación, no cuál supera un conjunto de pruebas.

Las puntuaciones salen de votos a ciegas
LMArena muestra a una persona dos respuestas anónimas al mismo prompt y le pregunta cuál es mejor. Esos votos cara a cara se ajustan con un modelo Bradley-Terry, el sucesor estadístico de Elo, para asignar a cada modelo una puntuación de arena. En la escala Elo que usa LMArena, una ventaja de 100 puntos implica que el modelo superior ganaría en torno al 64% de los enfrentamientos.
Los intervalos de confianza deciden los empates
Cada puntuación incluye un intervalo de confianza del 95%. Cuando dos intervalos se solapan, el orden entre esos dos modelos no está definido. La columna de posición de LMArena ya lo tiene en cuenta, por eso más de un modelo puede ocupar el mismo puesto.
Por qué difiere de la cuota de uso
Un puesto alto no significa que mucha gente use un modelo. El uso depende del precio, la distribución y el hábito. Para conocer la adopción en lugar de la calidad, consulta la cuota de mercado de la IA.

Metodología y fuente

Todos los rankings se leen del conjunto de datos del leaderboard de LMArena en Hugging Face, publicado por LMArena (antes Chatbot Arena) bajo la licencia Creative Commons Attribution 4.0. El crédito por los votos, las puntuaciones y los intervalos de confianza corresponde a LMArena. Essentras no está afiliada a LMArena.

Esta página lee el subconjunto text_style_control, categoría coding, de la división más reciente del conjunto de datos. Las puntuaciones, los intervalos, los puestos, el número de votos y las etiquetas de licencia se muestran tal como se publican. Essentras añade la agrupación por laboratorio y las cifras derivadas de esta página: diferencias, cuotas por laboratorio, abiertos frente a propietarios y, en la página principal, el historial de quién ocupó el #1.

Los datos se actualizan automáticamente cada 2 días. Si no se puede acceder a la fuente, la página recurre a la última copia guardada y lo indica en la parte superior. Los modelos nunca se fusionan ni se renombran; los nombres de modelos y laboratorios aparecen exactamente como los publica LMArena.

Open-weight significa cualquier licencia distinta de Proprietary. El historial se limita a lo que registra el conjunto de datos: el leaderboard de texto con control de estilo desde 28 de agosto de 2024. No extraemos datos de ningún otro sitio de rankings.

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Preguntas frecuentes

¿Cuál es el mejor modelo de IA para programación?

A fecha de 8 de octubre de 2026, gemini-4-argon-high de Google ocupa el primer puesto en la clasificación de texto de LMArena, categoría de programación con una puntuación de 1562. Las clasificaciones cambian a medida que se añaden modelos y votos, así que consulta la tabla de arriba para ver el orden actual.

¿Qué laboratorio de IA lidera en programación?

Anthropic tiene 6 de los 10 mejores modelos (60%), por delante de OpenAI (2), Google (1) y Moonshot AI (1).

¿Está el mejor modelo de código abierto cerca del mejor modelo propietario?

El mejor modelo de pesos abiertos es kimi-k3-max de Moonshot AI, con 1540, 22 puntos por detrás del mejor modelo propietario, gemini-4-argon-high de Google, con 1562. 9 modelos propietarios se sitúan por encima del mejor modelo de pesos abiertos, y 2 de los 20 primeros son de pesos abiertos. Sus intervalos de confianza del 95% se solapan, así que los datos no permiten separarlos. «Abierto» aquí significa cualquier licencia distinta de Proprietary, una definición más amplia que la de la OSI.

¿Qué mide esta clasificación?

Esta categoría filtra la arena de texto con prompts que implican escribir, explicar o corregir código. Mide qué modelo prefieren las personas para preguntas de programación, no cuál supera un conjunto de pruebas.

¿Con qué frecuencia se actualiza esta clasificación?

Esta página vuelve a leer el conjunto de datos de LMArena cada 2 días. LMArena publica una nueva instantánea cuando reúne suficientes votos o añade modelos, por lo que la fecha de la parte superior muestra los datos publicados más recientes.

Los modelos se clasifican a sí mismos. ¿Y qué dicen de ti?

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