Ranking en vivo, actualizado cada 2 días

Mejores modelos de IA para español

A fecha de 8 de octubre de 2026, el modelo mejor clasificado en el ranking de texto de LMArena para prompts en español es muse-spark-1.2 (xHigh) de Meta con una puntuación de 1505, 1 punto 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 el ranking de texto de LMArena para prompts en español. 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
1muse-spark-1.2 (xHigh)Meta1505 ±43187Propietario
2claude-fable-5-highAnthropic1504 ±181247Propietario
3claude-opus-4-6Anthropic1500 ±132785Propietario
4claude-opus-4-7-highAnthropic1499 ±142049Propietario
5gemini-3.7-flash-highGoogle1498 ±22740Propietario
6claude-fable-5.1-maxAnthropic1495 ±28430Propietario
7claude-opus-4-6-highAnthropic1494 ±132709Propietario
8claude-opus-5.5-highAnthropic1491 ±39222Propietario
9gemini-4-argon-highGoogle1490 ±39218Propietario
10claude-opus-5-maxAnthropic1486 ±21871Propietario
Ver puestos del 11 al 40
PuestoModelo                             Laboratorio     Puntuación    Licencia
11   muse-spark-1.3-max                 Meta            1486 ±28      Propietario
12   gpt-5.5-instant                    OpenAI          1485 ±22      Propietario
13   gemini-3.1-pro-preview             Google          1482 ±11      Propietario
14   muse-spark                         Meta            1481 ±27      Propietario
15   claude-opus-4-8-high               Anthropic       1481 ±15      Propietario
16   kimi-k3-max                        Moonshot AI     1480 ±19      Pesos abiertos
17   qwen3.8-max                        Alibaba (Qwen)  1478 ±22      Propietario
18   gemini-3-flash                     Google          1478 ±19      Propietario
19   glm-5.2-max                        Z.ai (Zhipu)    1478 ±17      Pesos abiertos
20   claude-opus-4-5-20251101-high-32k  Anthropic       1477 ±18      Propietario
21   claude-opus-5-high                 Anthropic       1477 ±15      Propietario
22   gemini-3.8-flash-high              Google          1476 ±19      Propietario
23   gemini-3.6-flash-high              Google          1475 ±20      Propietario
24   muse-spark-1.1                     Meta            1475 ±18      Propietario
25   gpt-5.2-chat-latest-20260210       OpenAI          1475 ±18      Propietario
26   claude-opus-4-7                    Anthropic       1474 ±14      Propietario
27   gemini-3-pro                       Google          1473 ±18      Propietario
28   hy3                                Tencent         1473 ±29      Pesos abiertos
29   gemini-3.5-flash-high              Google          1472 ±17      Propietario
30   ernie-5.0-preview-1203             Baidu           1470 ±37      Propietario
31   gpt-5.5-high                       OpenAI          1470 ±15      Propietario
32   dola-seed-2.0-pro                  ByteDance       1469 ±13      Propietario
33   glm-5.3-flash                      Z.ai (Zhipu)    1469 ±19      Pesos abiertos
34   claude-opus-4-1-20250805           Anthropic       1468 ±13      Propietario
35   gemini-3.5-flash-medium            Google          1468 ±17      Propietario
36   claude-opus-4-8                    Anthropic       1467 ±15      Propietario
37   grok-4.20-beta1                    xAI             1467 ±20      Propietario
38   claude-sonnet-4-5-20250929         Anthropic       1466 ±13      Propietario
39   claude-sonnet-4-6                  Anthropic       1466 ±14      Propietario
40   grok-4.1-thinking                  xAI             1466 ±14      Propietario

Mostrando los 40 primeros de 298 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
Metamuse-spark-1.2 (xHigh)11505Líder
Anthropicclaude-fable-5-high215041 pts
Googlegemini-3.7-flash-high514987 pts
OpenAIgpt-5.5-instant12148520 pts
Moonshot AIkimi-k3-max16148025 pts
Alibaba (Qwen)qwen3.8-max17147827 pts
Z.ai (Zhipu)glm-5.2-max19147827 pts
Tencenthy328147332 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 7 de los 10 mejores modelos (70%).

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 7, Google 2, Meta 1.Anthropic7Google2Meta1
Mostrar tabla de datos
LaboratorioTop 10
Anthropic7
Google2
Meta1

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

El mejor modelo de pesos abiertos es kimi-k3-max de Moonshot AI, con 1480, 25 puntos por detrás del mejor modelo propietario, muse-spark-1.2 (xHigh) de Meta, con 1505. Sus intervalos de confianza del 95% se solapan, así que los datos no permiten separarlos.

15 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 a los prompts escritos en español. 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 spanish, 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 español?

A fecha de 8 de octubre de 2026, muse-spark-1.2 (xHigh) de Meta ocupa el primer puesto en el ranking de texto de LMArena para prompts en español con una puntuación de 1505. 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 español?

Anthropic tiene 7 de los 10 mejores modelos (70%), por delante de Google (2) y Meta (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 1480, 25 puntos por detrás del mejor modelo propietario, muse-spark-1.2 (xHigh) de Meta, con 1505. 15 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 a los prompts escritos en español. 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.

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