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.
Ranking: Mejor LLM para razonamiento (2026)
| # | Modelo | Global | Coding | Contenido | Razon. | Agentes | $ in/out per M | Velocidad |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Devstral Small | 7.83 | 8.2 | 7.8 | 8.1 | 7.4 | $0.10 / $0.30 | 169 tok/s |
| 2 | Llama 4 Scout 17B (Groq preview) | 7.66 | 7.9 | 8.1 | 8.1 | 7.3 | $0.11 / $0.34 | 243 tok/s |
| 3 | Gemini 3.1 Flash Lite | 7.49 | 7.7 | 8.1 | 8.1 | 7.2 | $0.25 / $1.50 | 146 tok/s |
| 4 | Grok 4.1 Fast | 7.50 | 7.6 | 7.8 | 8.1 | 7.3 | $0.20 / $0.50 | 112 tok/s |
| 5 | DeepSeek V4 Flash (OpenRouter) | 8.23 | 7.8 | 8.1 | 8.0 | 6.9 | $0.10 / $0.20 | 69 tok/s |
| 6 | Mistral Small 4 | 7.65 | 7.7 | 8.0 | 8.0 | 7.3 | $0.15 / $0.60 | 111 tok/s |
| 7 | Gemini 2.5 Flash Lite | 6.77 | 8.1 | 7.9 | 8.0 | 7.0 | $0.10 / $0.40 | 171 tok/s |
| 8 | Qwen3 Coder | 5.11 | 7.8 | 7.5 | 7.9 | 5.8 | $0.20 / $0.60 | 54 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 Devstral Small lidera
Devstral Small encabeza el ranking para razonamiento (math, lógica y planning) con 8.1/10, a $0.10 / $0.30 por millón de tokens (169 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
- Llama 4 Scout 17B (Groq preview) (8.1/10, $0.11 / $0.34, open source) — buena alternativa si querés pesos abiertos.
- Gemini 3.1 Flash Lite (8.1/10, $0.25 / $1.50, propietario) — buena alternativa si ya está en tu stack o priorizás otro factor.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el mejor LLM para razonamiento hoy?
Según nuestro benchmark, Devstral Small 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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