Mejor LLM open source (2026)
Si querés correr local o evitar lock-in, estos son los mejores modelos de pesos abiertos según el benchmark — ordenados por score global. Verificamos la licencia (cuidado con los "Plus" propietarios).
Ranking: Mejor LLM open source (2026)
| # | Modelo | Global | Coding | Contenido | Razon. | Agentes | $ in/out per M | Velocidad |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek R1 (reasoning) | 8.33 | 7.1 | 7.6 | 7.5 | 7.1 | $0.70 / $2.50 | 22 tok/s |
| 2 | DeepSeek V4 Flash (OpenRouter) | 8.23 | 7.8 | 8.1 | 8.0 | 6.9 | $0.10 / $0.20 | 69 tok/s |
| 3 | Qwen3-Coder-Next (OpenRouter FP8) | 8.15 | 7.9 | 8.1 | 7.9 | 7.5 | $0.11 / $0.80 | 104 tok/s |
| 4 | Llama 3.3 70B (Groq) | 7.94 | 7.7 | 8.1 | 7.9 | 7.3 | $0.59 / $0.79 | 242 tok/s |
| 5 | Devstral Small | 7.83 | 8.2 | 7.8 | 8.1 | 7.4 | $0.10 / $0.30 | 169 tok/s |
| 6 | Llama 4 Scout 17B (Groq preview) | 7.66 | 7.9 | 8.1 | 8.1 | 7.3 | $0.11 / $0.34 | 243 tok/s |
| 7 | Mistral Small 4 | 7.65 | 7.7 | 8.0 | 8.0 | 7.3 | $0.15 / $0.60 | 111 tok/s |
| 8 | Qwen 3.6 35B base (OpenRouter FP8) | 7.52 | 7.4 | 7.9 | 7.9 | 7.7 | $0.14 / $1.00 | 161 tok/s |
¿Qué mide este benchmark?
No es un benchmark académico (para eso están MMLU, HumanEval o SWE-bench). Es un benchmark aplicado para emprendedores hispanohablantes: mide qué modelo conviene poner en producción para casos reales, con lo que los benchmarks oficiales no cubren — costo en provider real, velocidad, español neutro y agentes multi-turno.
Contamos con 145 modelos catalogados, 98 testeados y 10.000+ runs reales evaluados por un LLM-as-Judge local (Phi-4, de Microsoft — sin conflicto de interés), en 4 pilares:
- Coding — generar código, JSON estructurado y debugging en tareas reales (plugins WordPress, scripts, templates de N8N).
- Contenido y marketing — blogs, copy y textos largos en español neutro (no traducción del inglés).
- Razonamiento — matemáticas, lógica formal y planificación multi-paso.
- Agentes y operaciones — multi-turno largo, tool calling y flujos tipo N8N / Hermes.
El score global (v3.0) es una función ponderada: calidad 70% + costo 15% + velocidad 7,5% + latencia 7,5%. Tool calling se reporta como insignia aparte (no suma al score global): indica si el modelo soporta herramientas, no su calidad bruta. Por eso un modelo barato y rápido puede ganarle a uno "más inteligente" pero caro — porque mide valor para producción, no solo capacidad bruta. Metodología y tests completos.
Por qué DeepSeek R1 (reasoning) lidera
DeepSeek R1 (reasoning) encabeza el ranking para open source (pesos abiertos — corrés local o en cualquier provider, sin lock-in) con 8.3/10, a $0.70 / $2.50 por millón de tokens (22 tok/s, openrouter). Recordá que el score global v3.0 pondera calidad 70% + costo 15% + velocidad 7,5% + latencia 7,5% — no es solo "el más inteligente", sino el que mejor rinde en producción para este caso.
Alternativas según tu situación
- DeepSeek V4 Flash (OpenRouter) (8.2/10, $0.10 / $0.20, open source) — buena alternativa si querés pesos abiertos.
- Qwen3-Coder-Next (OpenRouter FP8) (8.2/10, $0.11 / $0.80, open source) — buena alternativa si querés pesos abiertos.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el mejor LLM para open source hoy?
Según nuestro benchmark, DeepSeek R1 (reasoning) lidera, pero el ranking completo (arriba) te deja elegir según tu presupuesto y prioridad. No hay un único "mejor" universal.
¿De dónde salen estos datos?
De un benchmark abierto con 10.000+ runs reales y LLM-as-Judge local (Phi-4, Microsoft, sin conflicto de interés). Código y resultados en GitHub.
¿Cada cuánto se actualiza?
Con cada lote de modelos nuevos. La fecha de actualización está al inicio. Filtrá la versión más reciente en la calculadora.
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