Mejor LLM para razonamiento (2026)
¿Qué modelo de IA razona mejor en 2026? Ranking por el pilar de razonamiento del benchmark: matemáticas, lógica formal, análisis causal y planificación multi-paso en español.
La respuesta corta
14 modelos empatan en calidad para esta tarea: la diferencia entre ellos es más chica que el margen de error de la medición. Cuando la calidad empata, la decisión es de precio.
Cálculo sobre 3.000 llamadas/mes (≈100 por día: una respuesta de agente o un borrador de texto por llamada). ¿Otro volumen, o te importa más la velocidad? Ajusta los pesos en la calculadora. Los modelos citados están en la tabla de abajo, marcados.
Ranking: Mejor LLM para razonamiento (2026)
| # | Modelo | Coding | Contenido | Razon. | Agentes | $ in/out per M | Velocidad |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GPT-5.6 Luna | 7.7 | 8.0 | 8.6 | 7.4 | $1.00 / $6.00 | 116 tok/s |
| 2 | Claude Opus 4.7 | 8.0 | 8.5 | 8.5 | 7.7 | $5.00 / $25.00 | 59 tok/s |
| 3 | GLM 5.2 | 8.2 | 7.9 | 8.4 | 8.0 | $0.95 / $3.00 | 54 tok/s |
| 4 | MiniMax M3 | 8.0 | 8.5 | 8.4 | 7.5 | $0.30 / $1.20 | 53 tok/s |
| 5 | DeepSeek R1 (reasoning) | 8.1 | 8.5 | 8.4 | 8.1 | $0.70 / $2.50 | 22 tok/s |
| 6 | Mistral Large | 8.4 | 8.2 | 8.4 | 6.5 | $2.00 / $6.00 | 51 tok/s |
| 7 | GLM 5 | 8.1 | 8.3 | 8.4 | 7.0 | $0.60 / $1.92 | 46 tok/s |
| 8 | Claude Opus 4.6 | 7.7 | 8.2 | 8.4 | 7.6 | $5.00 / $25.00 | 46 tok/s |
| 10 | Qwen 3.6 Plus ← la mejor compra | 8.5 | 8.0 | 8.4 | 6.0 | $0.18 / $1.07 | 50 tok/s |
| 13 | Claude Fable 5 ← el caro | 6.1 | 8.5 | 8.3 | 6.8 | $10.00 / $50.00 | 53 tok/s |
Cómo interpretar este ranking de razonamiento
Este ranking no mide "inteligencia general" ni el score global ponderado. Mide qué modelo rinde mejor para razonamiento en casos reales: análisis de negocio, matemáticas y lógica formal, planificación con restricciones, resúmenes ejecutivos con inferencias, toma de decisiones estructurada. 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 8.6/10): 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. Ajustá 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. GPT-5.6 Luna — 8.6/10
GPT-5.6 Luna (openrouter, propietario) cuesta $1.00 / $6.00 por millón de tokens y rinde a 116 tok/s. Su score en Calidad en Razonamiento es 8.6/10. Es la opción a vencer en esta dimensión. Es propietario, pero puede valer la pena si ya integraste su ecosistema.
2. Claude Opus 4.7 — 8.5/10
Claude Opus 4.7 (openrouter, propietario) cuesta $5.00 / $25.00 por millón de tokens y rinde a 59 tok/s. Su score en Calidad en Razonamiento es 8.5/10. Es la alternativa más sólida si el primero no encaja en tu stack. Es propietario, pero puede valer la pena si ya integraste su ecosistema.
3. GLM 5.2 — 8.4/10
GLM 5.2 (openrouter, open source) cuesta $0.95 / $3.00 por millón de tokens y rinde a 54 tok/s. Su score en Calidad en Razonamiento es 8.4/10. Es una tercera opción competitiva, especialmente si valorás otro factor además de la calidad pura. Tiene pesos abiertos, así que podés correrlo en varios providers o local.
Por qué GPT-5.6 Luna lidera
GPT-5.6 Luna encabeza el ranking para razonamiento (math, lógica y planning) con 8.6/10, a $1.00 / $6.00 por millón de tokens (116 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.
Cuándo conviene este modelo
- Si tu prioridad es razonamiento y querés el mejor score de esta dimensión.
- Si tu volumen es medio/bajo (cientos a miles de calls/mes) y el costo no domina.
- Si ya usás este provider o no te importa el lock-in.
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 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | $1.00 / $6.00 | $9.30 | $93.00 |
| Claude Opus 4.7 | $5.00 / $25.00 | $39.00 | $390 |
| GLM 5.2 | $0.95 / $3.00 | $4.79 | $47.85 |
¿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:
- GPT-5.6 Luna#1 · top 108.6/10$1.00 / $6.00 por millón
- Claude Opus 4.8#9 · top 108.4/10$5.00 / $25.00 por millón
- Grok 4.5#118.4/10$2.00 / $6.00 por millón
- Claude Fable 5#138.3/10$10.00 / $50.00 por millón
- GPT-5.6 Sol#168.2/10$5.00 / $30.00 por millón
- GPT-5.6 Terra#238.1/10$2.50 / $15.00 por millón
- GPT-5.5#248.1/10$5.00 / $30.00 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 170 modelos catalogados, 121 testeados y 15.000+ 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 razonamiento
¿Cuál es el mejor LLM para razonamiento hoy?
Según nuestro benchmark, GPT-5.6 Luna lidera en razonamiento con 8.6/10, 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 razonamiento 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 razonamiento —por ejemplo, necesitás razonamiento profundo, tool calling crítico o privacidad extrema— probablemente haya mejores opciones. Usá la calculadora para ajustar pesos por caso.
¿De dónde salen estos datos?
De un benchmark abierto con 15.000+ 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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