Ranking en vivo, actualizado cada 2 días

Mejores modelos de IA para alemán

A fecha de 8 de octubre de 2026, el modelo mejor clasificado en el ranking de texto de LMArena para prompts en alemán es gemini-3-pro de Google con una puntuación de 1521, 3 puntos por delante de muse-spark-1.3-max de Meta.

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 el ranking de texto de LMArena para prompts en alemán. 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-3-proGoogle1521 ±22813Propietario
2muse-spark-1.3-maxMeta1518 ±39219Propietario
3glm-5.3-maxZ.ai (Zhipu)1514 ±31330Pesos abiertos
4muse-sparkMeta1511 ±40237Propietario
5deepseek-v4.1-flash-maxDeepSeek1509 ±40191Pesos abiertos
6claude-opus-4-6-highAnthropic1507 ±171274Propietario
7gpt-5.6-sol-xhighOpenAI1505 ±24609Propietario
8claude-opus-5-maxAnthropic1505 ±27513Propietario
9claude-opus-4-7-highAnthropic1504 ±191022Propietario
10kimi-k3-maxMoonshot AI1502 ±25599Pesos abiertos
Ver puestos del 11 al 40
PuestoModelo                             Laboratorio     Puntuación    Licencia
11   claude-fable-5-high                Anthropic       1501 ±24      Propietario
12   gemini-3-flash                     Google          1499 ±25      Propietario
13   claude-opus-4-7                    Anthropic       1498 ±19      Propietario
14   gemini-3.7-flash-high              Google          1494 ±31      Propietario
15   gemini-3.1-pro-preview             Google          1494 ±15      Propietario
16   claude-opus-4-8-high               Anthropic       1492 ±19      Propietario
17   claude-opus-4-6                    Anthropic       1491 ±17      Propietario
18   grok-4.20-beta1                    xAI             1490 ±28      Propietario
19   gpt-5.5                            OpenAI          1490 ±19      Propietario
20   gemini-3.5-flash-medium            Google          1490 ±23      Propietario
21   claude-fable-5.1-max               Anthropic       1489 ±37      Propietario
22   claude-opus-5-high                 Anthropic       1488 ±20      Propietario
23   gemini-3.8-flash-high              Google          1487 ±26      Propietario
24   qwen3.8-max                        Alibaba (Qwen)  1487 ±29      Propietario
25   gemini-3.5-flash-high              Google          1484 ±22      Propietario
26   gpt-5.2-chat-latest-20260210       OpenAI          1482 ±25      Propietario
27   gemini-3.6-flash-high              Google          1481 ±25      Propietario
28   claude-opus-4-5-20251101           Anthropic       1478 ±18      Propietario
29   gpt-5.6-terra-xhigh                OpenAI          1478 ±24      Propietario
30   muse-spark-1.1                     Meta            1478 ±23      Propietario
31   gpt-4.5-preview-2025-02-27         OpenAI          1477 ±32      Propietario
32   claude-opus-4-5-20251101-high-32k  Anthropic       1477 ±23      Propietario
33   glm-5.3-flash                      Z.ai (Zhipu)    1477 ±27      Pesos abiertos
34   gpt-5.4-high                       OpenAI          1476 ±19      Propietario
35   gemini-3-flash (thinking-minimal)  Google          1476 ±16      Propietario
36   gpt-5.6-luna-xhigh                 OpenAI          1476 ±23      Propietario
37   glm-5.2-max                        Z.ai (Zhipu)    1475 ±21      Pesos abiertos
38   grok-4.20-multi-agent-beta-0309    xAI             1474 ±19      Propietario
39   gpt-6-astra-max                    OpenAI          1473 ±47      Propietario
40   ernie-5.1                          Baidu           1472 ±22      Propietario

Mostrando los 40 primeros de 312 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-3-pro11521Líder
Metamuse-spark-1.3-max215183 pts
Z.ai (Zhipu)glm-5.3-max315147 pts
DeepSeekdeepseek-v4.1-flash-max5150911 pts
Anthropicclaude-opus-4-6-high6150714 pts
OpenAIgpt-5.6-sol-xhigh7150516 pts
Moonshot AIkimi-k3-max10150219 pts
xAIgrok-4.20-beta118149031 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 3 de los 10 mejores modelos (30%).

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 3, Meta 2, DeepSeek 1, Google 1, Moonshot AI 1, OpenAI 1, Z.ai (Zhipu) 1.Anthropic3Meta2DeepSeek1Google1Moonshot AI1OpenAI1Z.ai (Zhipu)1
Mostrar tabla de datos
LaboratorioTop 10
Anthropic3
Meta2
DeepSeek1
Google1
Moonshot AI1
OpenAI1
Z.ai (Zhipu)1

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

El mejor modelo de pesos abiertos es glm-5.3-max de Z.ai (Zhipu), con 1514, 7 puntos por detrás del mejor modelo propietario, gemini-3-pro de Google, con 1521. Sus intervalos de confianza del 95% se solapan, así que los datos no permiten separarlos.

2 modelos propietarios se sitúan por encima del mejor modelo de pesos abiertos, y 3 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 a los prompts escritos en alemán. Mide qué modelo prefieren las personas cuando preguntan en ese idioma, algo que puede diferir del ranking en inglés.

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 german, 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 alemán?

A fecha de 8 de octubre de 2026, gemini-3-pro de Google ocupa el primer puesto en el ranking de texto de LMArena para prompts en alemán con una puntuación de 1521. 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 alemán?

Anthropic tiene 3 de los 10 mejores modelos (30%), por delante de Meta (2), DeepSeek (1) y Google (1).

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

El mejor modelo de pesos abiertos es glm-5.3-max de Z.ai (Zhipu), con 1514, 7 puntos por detrás del mejor modelo propietario, gemini-3-pro de Google, con 1521. 2 modelos propietarios se sitúan por encima del mejor modelo de pesos abiertos, y 3 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 a los prompts escritos en alemán. Mide qué modelo prefieren las personas cuando preguntan en ese idioma, algo que puede diferir del ranking en inglés.

¿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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