Mejor LLM para programar (2026)
¿Qué modelo de IA conviene para programar en 2026? Lo medimos con tests de coding reales (plugins, scripts, templates de N8N), no con benchmarks de juguete. Ranking por calidad de código.
Ranking: Mejor LLM para programar (2026)
| # | Modelo | Global | Coding | Contenido | Razon. | Agentes | $ in/out per M | Velocidad |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Llama 4 Scout 17B (Groq preview) | 7.69 | 8.2 | 8.3 | 8.3 | 7.8 | $0.11 / $0.34 | 170 tok/s |
| 2 | Llama 3.1 8B Instant (Groq) | 7.67 | 8.1 | 8.3 | 7.8 | 8.1 | $0.05 / $0.08 | 262 tok/s |
| 3 | Devstral Small | 7.52 | 8.1 | 7.5 | 7.7 | 7.2 | $0.10 / $0.30 | 139 tok/s |
| 4 | GPT-OSS 20B (Groq) | 7.47 | 7.9 | 8.2 | 7.8 | 7.4 | $0.07 / $0.30 | 474 tok/s |
| 5 | GPT-4.1 | 6.74 | 7.9 | 7.4 | 7.5 | 6.6 | $2.00 / $8.00 | 61 tok/s |
| 6 | Gemini 2.5 Flash Lite | 7.34 | 7.9 | 7.5 | 7.4 | 6.8 | $0.10 / $0.40 | 171 tok/s |
| 7 | Llama 3.3 70B (Groq) | 7.36 | 7.9 | 8.1 | 7.8 | 7.6 | $0.59 / $0.79 | 173 tok/s |
| 8 | Mistral Small 4 | 7.51 | 7.8 | 7.9 | 7.9 | 7.7 | $0.15 / $0.60 | 82 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.
Cada modelo corre 8.000+ tests 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 / OpenClaw.
El score global es una función ponderada: calidad 50% + costo 20% + tool calling 15% + velocidad 7,5% + latencia 7,5%. 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 Llama 4 Scout 17B (Groq preview) lidera
Llama 4 Scout 17B (Groq preview) encabeza el ranking para coding (generar código, JSON estructurado y debugging en tareas reales) con 8.2/10, a $0.11 / $0.34 por millón de tokens (170 tok/s, groq_direct). Recordá que el ranking pondera calidad + costo + velocidad — no es solo "el más inteligente", sino el que mejor rinde en producción para este caso.
Alternativas según tu situación
- Llama 3.1 8B Instant (Groq) (8.1/10, $0.05 / $0.08, open source) — buena alternativa si querés pesos abiertos.
- Devstral Small (8.1/10, $0.10 / $0.30, open source) — buena alternativa si querés pesos abiertos.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el mejor LLM para coding hoy?
Según nuestro benchmark, Llama 4 Scout 17B (Groq preview) 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 8.000+ tests 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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