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Mejores modelos de IA para japonés

A fecha de 8 de octubre de 2026, el modelo mejor clasificado en el ranking de texto de LMArena para prompts en japonés es claude-fable-5.1-max de Anthropic con una puntuación de 1534, 14 puntos por delante de claude-fable-5-high de Anthropic.

Actualizado el 13 de octubre de 2026. Datos del ranking del 8 de octubre de 2026.

Ranking: los 10 mejores modelos

Las puntuaciones proceden de votos ciegos en enfrentamientos directos sobre el ranking de texto de LMArena para prompts en japonés. 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
1claude-fable-5.1-maxAnthropic1534 ±43232Propietario
2claude-fable-5-highAnthropic1520 ±26582Propietario
3gemini-3.7-flash-highGoogle1513 ±32392Propietario
4claude-opus-5-highAnthropic1507 ±221039Propietario
5gemini-3-proGoogle1504 ±30475Propietario
6gpt-5.5-highOpenAI1504 ±22905Propietario
7claude-opus-5-maxAnthropic1502 ±29521Propietario
8kimi-k3-maxMoonshot AI1501 ±27556Pesos abiertos
9gemini-3.8-flash-highGoogle1500 ±28569Propietario
10gemini-3.1-pro-previewGoogle1497 ±181477Propietario
Ver puestos del 11 al 40
PuestoModelo                             Laboratorio     Puntuación    Licencia
11   claude-opus-4-6-high               Anthropic       1496 ±22      Propietario
12   gpt-5.6-sol-xhigh                  OpenAI          1495 ±27      Propietario
13   gemini-3-flash                     Google          1488 ±34      Propietario
14   claude-opus-4-7-high               Anthropic       1488 ±24      Propietario
15   muse-spark-1.3-max                 Meta            1485 ±41      Propietario
16   qwen3.5-max-preview                Alibaba (Qwen)  1484 ±44      Propietario
17   claude-opus-4-6                    Anthropic       1484 ±22      Propietario
18   gpt-5.4-high                       OpenAI          1479 ±25      Propietario
19   gemini-3.5-flash-high              Google          1478 ±24      Propietario
20   gpt-5.5                            OpenAI          1478 ±23      Propietario
21   gemini-3.6-flash-high              Google          1477 ±26      Propietario
22   grok-4.20-beta1                    xAI             1476 ±40      Propietario
23   gpt-5.6-terra-xhigh                OpenAI          1475 ±26      Propietario
24   claude-opus-4-7                    Anthropic       1473 ±23      Propietario
25   qwen3.8-max                        Alibaba (Qwen)  1472 ±30      Propietario
26   muse-spark-1.1                     Meta            1470 ±25      Propietario
27   glm-5.3-max                        Z.ai (Zhipu)    1462 ±32      Pesos abiertos
28   gpt-5.5-instant                    OpenAI          1462 ±37      Propietario
29   gpt-5.1-high                       OpenAI          1460 ±28      Propietario
30   gpt-6-sol-max                      OpenAI          1460 ±45      Propietario
31   gemini-3.5-flash-medium            Google          1460 ±25      Propietario
32   claude-opus-4-8                    Anthropic       1459 ±22      Propietario
33   claude-opus-4-8-high               Anthropic       1458 ±22      Propietario
34   deepseek-v4-pro                    DeepSeek        1455 ±24      Pesos abiertos
35   glm-5.2-max                        Z.ai (Zhipu)    1455 ±24      Pesos abiertos
36   gpt-5.2-chat-latest-20260210       OpenAI          1448 ±36      Propietario
37   gpt-5.4                            OpenAI          1446 ±24      Propietario
38   claude-opus-4-5-20251101-high-32k  Anthropic       1446 ±32      Propietario
39   gemini-3.5-flash-lite              Google          1445 ±27      Propietario
40   gemini-2.5-pro                     Google          1444 ±15      Propietario

Mostrando los 40 primeros de 278 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
Anthropicclaude-fable-5.1-max11534Líder
Googlegemini-3.7-flash-high3151322 pts
OpenAIgpt-5.5-high6150430 pts
Moonshot AIkimi-k3-max8150134 pts
Metamuse-spark-1.3-max15148549 pts
Alibaba (Qwen)qwen3.5-max-preview16148450 pts
xAIgrok-4.20-beta122147658 pts
Z.ai (Zhipu)glm-5.3-max27146273 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 4 de los 10 mejores modelos (40%).

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 4, Google 4, Moonshot AI 1, OpenAI 1.Anthropic4Google4Moonshot AI1OpenAI1
Mostrar tabla de datos
LaboratorioTop 10
Anthropic4
Google4
Moonshot AI1
OpenAI1

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

El mejor modelo de pesos abiertos es kimi-k3-max de Moonshot AI, con 1501, 34 puntos por detrás del mejor modelo propietario, claude-fable-5.1-max de Anthropic, con 1534. Sus intervalos de confianza del 95% se solapan, así que los datos no permiten separarlos.

7 modelos propietarios se sitúan por encima del mejor modelo de pesos abiertos, y 1 de los 20 primeros es 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 japonés. 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 japanese, 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 japonés?

A fecha de 8 de octubre de 2026, claude-fable-5.1-max de Anthropic ocupa el primer puesto en el ranking de texto de LMArena para prompts en japonés con una puntuación de 1534. 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 japonés?

Anthropic tiene 4 de los 10 mejores modelos (40%), por delante de Google (4), Moonshot AI (1) y OpenAI (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 1501, 34 puntos por detrás del mejor modelo propietario, claude-fable-5.1-max de Anthropic, con 1534. 7 modelos propietarios se sitúan por encima del mejor modelo de pesos abiertos, y 1 de los 20 primeros es 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 japonés. 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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