KAT Coder Air v2.5: para qué sirve de verdad (benchmark en español)
Su fuerte es Coding (#6 de 97 entre los que rinden el examen completo), y donde menos rinde es Agentes (6.92 contra 9.74). Está en el tercio más barato del ranking: $0.945 por cada 1.000 llamadas.
Dónde está parado, pilar por pilar
La nota de la derecha es sobre 10. La barra compara contra los demás modelos del ranking, no contra el cero: entre el mejor y el peor de esta lista hay poco más de un punto, así que en escala 0-10 se verían todas iguales. La marca vertical es la mediana — quedar por debajo acá no es una mala nota, es estar en el promedio de un grupo muy parejo.
Medido con 497 runs que puntúan, juez Phi-4 local · actualizado 2026-08-23 · datos abiertos
Qué hace bien y qué no
Su media entre las 33 tareas medidas es 7.83. Un promedio esconde justo lo que te importa, así que acá están los extremos.
Donde rinde por encima de sí mismo
- Encontrar el sitio oficial de una empresa — 9.31 (+1.48 contra su media).
- Precisión literal (hex, JWT, configs) — 9.30 (+1.47 contra su media).
- Extraer los datos verificables de un texto — 9.28 (+1.45 contra su media).
- JSON estructurado (extracción, schemas) — 9.23 (+1.40 contra su media).
Donde se cae
- Resistencia a prompt injection — 3.91 (-3.92 contra su media).
- Tool calling (llamada de funciones) — 5.55 (-2.28 contra su media).
- No inventar herramientas (abstenerse cuando no hay) — 6.02 (-1.81 contra su media).
- Capacidades de agente (delegación, skills) — 6.41 (-1.42 contra su media).
Si KAT Coder Air v2.5 no te cierra
| Modelo | Calidad | $/1k | Latencia | Por qué |
|---|---|---|---|---|
| Ling 3.0 Flash | 7.98 | $0.101 | 12.1 s | misma nota o mejor, menos plata por llamada |
| GPT-5.6 Luna | 8.52 | $0.930 | 10.6 s | hasta 30% más caro, pero rinde más |
| Gemini 3.1 Flash Lite | 8.09 | $2.33 | 4.1 s | al menos 40% menos de espera, sin caer de nota |
La ficha: KAT Coder Air v2.5 en números
| Calidad medida | |
|---|---|
| Runs que puntúan | 497 |
| Tool calling | 7.86 |
| Resistencia a prompt injection | 2.42 |
| Precio | |
| Precio por millón · entrada | $0.150 |
| Precio por millón · salida | $0.600 |
| Rendimiento y límites | |
| Latencia total media | 7.3 s |
| Ventana de contexto | 256.000 |
Contra los mejores del ranking, en plata
| Modelo | Calidad | $/1.000 llamadas |
|---|---|---|
| KAT Coder Air v2.5 | 8.13 | $0.945 |
| GPT-5.6 Luna | 8.52 | $0.930 |
| Claude Opus 4.8 | 8.48 | $39.00 |
- GPT-5.6 Luna (el techo medido) rinde 5% más a un precio parecido ($0.930 contra $0.945).
- Claude Opus 4.8 (el caro que todos conocen) rinde 4% más (8.48 contra 8.13) y cuesta 41 veces más por llamada.
Cuánto max_tokens darle, por tarea
| Tarea | Mediana | Peor caso medido | max_tokens sugerido |
|---|---|---|---|
| Tareas largas (sostener el hilo 8-12 turnos) | 5.539 | 20.900 | 26.125 |
| Razonamiento general (lógica. decisiones) | 4.450 | 8.192 | 10.240 |
| Razonamiento profundo (matemática. Fermi) | 1.228 | 6.180 | 7.725 |
| Contenido startup (newsletter. actualidad) | 1.696 | 5.967 | 7.458 |
| Ventas en frío (cold email. campañas) | 535 | 3.982 | 4.977 |
| Estrategia (pricing. planificación) | 2.417 | 3.418 | 4.272 |
| Generación de código (Python. SQL. debug) | 717 | 3.363 | 4.203 |
| Decisiones de negocio (prioridades. plan) | 1.208 | 2.885 | 3.606 |
| Gestión de tareas (action items. planes) | 1.770 | 2.833 | 3.541 |
| Presentaciones (slides. reportes) | 1.758 | 2.540 | 3.175 |
| Creatividad (hooks. analogías. narrativa) | 331 | 1.868 | 2.335 |
| Noticias + SEO (artículos completos) | 1.176 | 1.856 | 2.320 |
| OCR / extracción desde imágenes | 1.078 | 1.798 | 2.247 |
| Auditar números (detectar el error plantado) | 988 | 1.757 | 2.196 |
| JSON estructurado (extracción. schemas) | 122 | 1.653 | 2.066 |
| Multi-turno (debugging. requisitos) | 627 | 1.581 | 1.976 |
| Integridad de idioma (no mezclar idiomas) | 1.094 | 1.367 | 1.708 |
| Contenido genérico (blog. email. social) | 962 | 1.354 | 1.692 |
| Seguir instrucciones al pie de la letra | 507 | 1.347 | 1.683 |
| Capacidades de agente (delegación. skills) | 710 | 1.267 | 1.583 |
| Anti-alucinación (citas. contexto) | 432 | 1.105 | 1.381 |
| Orquestación (flujos de varios pasos) | 504 | 1.034 | 1.292 |
| Contenido con datos verificables (no inventar) | 426 | 863 | 1.078 |
| Traducción (es↔en) | 393 | 787 | 983 |
| Resúmenes y extracción de datos | 486 | 745 | 931 |
| No inventar herramientas (abstenerse cuando no hay) | 255 | 542 | 677 |
| Extraer los datos verificables de un texto | 224 | 468 | 585 |
| Tool calling (llamada de funciones) | 249 | 465 | 581 |
| Soporte al cliente (clasificar y responder) | 257 | 434 | 542 |
| Verificar un dato contra su fuente | 162 | 317 | 396 |
| Resistencia a prompt injection | 154 | 296 | 370 |
| Precisión literal (hex. JWT. configs) | 138 | 251 | 313 |
| Encontrar el sitio oficial de una empresa | 206 | 249 | 311 |
Los números oficiales de KAT Coder Air v2.5
Acá no los repetimos, y es a propósito. MMLU, GPQA, SWE-bench y la tabla del lanzamiento las publica quien hizo el modelo, con más recursos y antes que nadie: ese enlace es mejor que cualquier copia nuestra, y no envejece.
Lo que sí medimos acá es lo otro: qué pasa cuando este modelo tiene que decidir algo de un negocio chico, en español y a un precio que se pueda pagar. Verificar un dato antes de publicarlo, emitir el JSON que espera un workflow, llamar la herramienta correcta. Eso no está en la tarjeta del fabricante.
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