Mejor LLM para no equivocarse en un dato (2026)
Un dígito cambiado en un monto o en un token no se nota hasta que duele. Este corte ordena por precisión literal.
Ranking: Mejor LLM para no equivocarse en un dato (2026)
| # | Modelo | String Precision | Índice global | Puesto global | $ in/out per M | Velocidad |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Nemotron 3.5 Lightning | 9.4 | 7.74 | #90 de 97 | $0.10 / $0.25 | 393 tok/s |
| 2 | Poolside Laguna XS 2.1 | 9.4 | 8.26 | #32 de 97 | $0.06 / $0.12 | 171 tok/s |
| 3 | Nex-N2-Mini | 9.4 | 8.13 | #51 de 97 | $0.03 / $0.10 | 153 tok/s |
| 4 | Ling 3.0 Flash | 9.3 | 7.98 | #74 de 97 | $0.02 / $0.06 | 279 tok/s |
| 5 | Gemini 3.5 Flash Lite | 9.3 | 8.23 | #36 de 97 | $0.30 / $2.50 | 152 tok/s |
| 6 | KAT Coder Air v2.5 | 9.3 | 8.13 | #50 de 97 | $0.15 / $0.60 | 156 tok/s |
| 7 | Poolside Laguna S 2.1 | 9.3 | 7.89 | #79 de 97 | $0.09 / $0.18 | 87 tok/s |
| 8 | Inkling Small | 9.3 | 8.43 | #11 de 97 | $0.45 / $1.20 | 62 tok/s |
Cómo interpretar este ranking de precisión en datos literales
Este ranking no mide "inteligencia general" ni el score global ponderado. Mide qué modelo rinde mejor para precisión en datos literales en casos reales: facturación y cotizaciones, configuraciones, extracción de identificadores, traspaso de datos entre sistemas. El orden depende únicamente del score de esa tarea puntual, no del costo, la velocidad ni la latencia.
En esta dimensión hay empate técnico en la cima (todos rondan los 9.4/10): el mejor depende de tu prioridad. Eso no significa que sea el único válido: si tu prioridad es costo, velocidad o privacidad, el orden puede cambiar. El score global del benchmark pondera calidad 70% + costo 15% + velocidad 7,5% + latencia 7,5%, pero acá estamos mirando solo la calidad de la tarea. Ajusta esos pesos en la calculadora para tu caso.
Los modelos que aparecen tienen al menos 50 runs, lo que reduce el ruido de outlier con poca muestra.
Top 3 explicado: por qué están arriba
1. Nemotron 3.5 Lightning — 9.4/10
Nemotron 3.5 Lightning (openrouter, open source) cuesta $0.10 / $0.25 por millón de tokens y rinde a 393 tok/s. Su score en String Precision es 9.4/10. Es la opción a vencer en esta dimensión. Tiene pesos abiertos, así que puedes correrlo en varios providers o local.
2. Poolside Laguna XS 2.1 — 9.4/10
Poolside Laguna XS 2.1 (openrouter, open source) cuesta $0.06 / $0.12 por millón de tokens y rinde a 171 tok/s. Su score en String Precision es 9.4/10. Es la alternativa más sólida si el primero no encaja en tu stack. Tiene pesos abiertos, así que puedes correrlo en varios providers o local.
3. Nex-N2-Mini — 9.4/10
Nex-N2-Mini (openrouter, open source) cuesta $0.03 / $0.10 por millón de tokens y rinde a 153 tok/s. Su score en String Precision es 9.4/10. Es una tercera opción competitiva, especialmente si valoras otro factor además de la calidad pura. Tiene pesos abiertos, así que puedes correrlo en varios providers o local.
Por qué Nemotron 3.5 Lightning lidera
Nemotron 3.5 Lightning encabeza el ranking para reproducir datos sin alterarlos: códigos, montos, identificadores, configuraciones con 9.4/10, a $0.10 / $0.25 por millón de tokens (393 tok/s, openrouter). Recuerda que el score global v4.9.0 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.
Cuándo conviene este modelo
- Si tu prioridad es precisión en datos literales y quieres el mejor score de esta dimensión.
- Si tu volumen es medio/bajo (cientos a miles de calls/mes) y el costo no domina.
- Si quieres pesos abiertos y flexibilidad de provider.
Costo real para volumen
Estimación para 1.000 y 10.000 calls/mes (asumiendo 300 tokens de input y 1.500 de output por call, promedio del benchmark):
| Modelo | $ por M tokens | 1.000 calls/mes | 10.000 calls/mes |
|---|---|---|---|
| Nemotron 3.5 Lightning | $0.10 / $0.25 | $0.40 | $4.05 |
| Poolside Laguna XS 2.1 | $0.06 / $0.12 | $0.20 | $1.98 |
| Nex-N2-Mini | $0.03 / $0.10 | $0.16 | $1.57 |
¿Dónde quedan los modelos frontier?
Mucha gente llega buscando GPT-5.6, Claude Opus/Fable o Grok. Acá está dónde quedan en esta tarea concreta, ordenados por calidad — no por lo que cuestan:
- Grok 4.5#288.5/10$2.00 / $6.00 por millón
- GPT-5.6 Terra#357.9/10$1.00 / $6.00 por millón
- GPT-5.6 Sol#587.7/10$5.00 / $30.00 por millón
- Claude Opus 4.8#757.4/10$5.00 / $25.00 por millón
- GPT-5.6 Luna#866.9/10$0.10 / $0.60 por millón
- GPT-5.5#936.5/10$5.00 / $30.00 por millón
- Claude Fable 5#966.3/10$10.00 / $50.00 por millón
Antes de migrar, haz esto
Ya tienes un candidato. No lo cambies a ciegas: toma los dos primeros de la tabla y pásales cinco prompts reales tuyos, de los que ya corres en producción. Un benchmark general te dice quién arranca adelante; tu caso decide quién gana. Son veinte minutos y te ahorran una migración equivocada.
Y una advertencia sobre este ranking: se recalcula con cada lote de modelos nuevos. Como el score de cada modelo es relativo a todos los demás, un modelo nuevo mueve a todos. Lo que hoy es el #1 puede no serlo el mes que viene.
Cada vez que corro un lote nuevo, publico el recálculo ahí — con los datos crudos y lo que cambió de lugar. Es también donde hay gente tomando esta misma decisión. Entrar es gratis.
¿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 207 modelos catalogados, 157 testeados y 65.000+ 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.
Dos números distintos, no los confundas. Las tablas por tarea de esta página se ordenan por calidad en esa tarea: capacidad pura, sin mezclar precio. Es la respuesta a "¿quién lo hace mejor?".
El score global es otra cosa: una función ponderada (calidad 70% + costo 15% + velocidad 7,5% + latencia 7,5%) que responde "¿qué conviene poner en producción?". Ahí un modelo barato y rápido sí puede superar a uno más capaz pero caro. Los dos números sirven — para preguntas distintas.
Tool calling va como insignia aparte (no suma al score global): indica si el modelo soporta herramientas, no su calidad. Límite conocido: el juez es Phi-4 (14B) y varios modelos evaluados son más capaces que él — ordena bien, pero comprime las diferencias en la cima. Leé un empate como "el juez no los distingue", no como "son idénticos". Metodología y tests completos.
Comparaciones relacionadas
Preguntas frecuentes sobre precisión en datos literales
¿Cuál es el mejor LLM para reproducir datos sin alterarlos: códigos, montos, identificadores, configuraciones hoy?
Según nuestro benchmark, Nemotron 3.5 Lightning lidera en precisión en datos literales con 9.4/10, pero el ranking completo te deja elegir según tu presupuesto y prioridad. No hay un único 'mejor' universal.
¿Por qué un modelo barato gana en precisión en datos literales a modelos frontier?
Porque el score global pondera calidad, costo, velocidad y latencia. Un modelo más barato y rápido puede tener mejor valor de producción que uno caro y lento, aunque el frontier tenga más capacidad bruta en algunas tareas.
¿Para qué casos NO sirve el #1 de este ranking?
Si tu caso es muy distinto a precisión en datos literales —por ejemplo, necesitas razonamiento profundo, tool calling crítico o privacidad extrema— probablemente haya mejores opciones. Usa la calculadora para ajustar pesos por caso.
¿De dónde salen estos datos?
De un benchmark abierto con 65.000+ 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. Filtra la versión más reciente en la calculadora.
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