Clasificación de LLM y ranking de modelos de IA

Una página que reúne los principales benchmarks y leaderboards de IA — Chatbot Arena Elo (arena.ai), el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis y las arenas de voz, y el uso de OpenRouter — en chat, codificación, TTS, voz a texto, imagen, video y agentes.

PosiciónModeloProveedorElo ?Votos ?
1MiniMaxminimax-h3MiniMax1495 ±557,112
2Googlegemini-omni-1.1-flashGoogle1488 ±113,734
3Alibabawan3.0Alibaba1480 ±113,442
4Bytedancedreamina-seedance-2.5-720pBytedance1477 ±715,729
5Bytedancedreamina-seedance-2.0-720pBytedance1475 ±7121,427
6Googlegemini-omni-flashGoogle1465 ±687,155
7HiDreamhidream-o1-video-1.0HiDream1456 ±86,488
8SpaceXAIgrok-imagine-video-1.5-720pSpaceXAI1456 ±4137,459
9Black Forest Labsflux-3-video-20260811Black Forest Labs1449 ±537,042
10Alibaba-ATHhappyhorse-1.0Alibaba-ATH1442 ±1070,640
11Alibabawan2.7-i2vAlibaba1428 ±585,521
12SpaceXAIgrok-imagine-video-720pSpaceXAI1415 ±4554,050
13Googleveo-3.1-audioGoogle1398 ±1025,116
14Googleveo-3.1-audio-1080pGoogle1390 ±953,089
15Googleveo-3.1-fast-audioGoogle1385 ±999,804
16SpaceXAIgrok-imagine-video-480pSpaceXAI1385 ±819,429
17Googleveo-3.1-fast-audio-1080pGoogle1372 ±954,380
18Shengshuvidu-q3-proShengshu1363 ±936,679
19KlingAIkling-v3-proKlingAI1354 ±6206,221
20Googleveo-3-audioGoogle1331 ±1232,367
21Googleveo-3-fast-audioGoogle1326 ±1041,194
22Alibabawan2.5-i2v-previewAlibaba1321 ±1016,907
23Alibabawan2.6-i2vAlibaba1310 ±7121,082
24Bytedanceseedance-v1.5-proBytedance1307 ±7245,206
25?pixverse-v5.6—1299 ±7126,710
26KlingAIkling-2.6-proKlingAI1294 ±8202,113
27KlingAIkling-2.5-turbo-1080pKlingAI1276 ±133,795
28Bytedanceseedance-v1-proBytedance1273 ±834,019
29MiniMaxhailuo-2.3MiniMax1262 ±5405,786
30Googleveo-3Google1258 ±1026,081
31Googleveo-3-fastGoogle1257 ±1026,272
32?p-video—1244 ±1623,364
33Shengshuvidu-q2-turboShengshu1244 ±172,509
34KlingAIkling-v2.1-masterKlingAI1235 ±829,824
35MiniMaxhailuo-02-proMiniMax1229 ±1121,743
36KlingAIkling-v2.1-standardKlingAI1229 ±829,957
37Luma AIray-3Luma AI1226 ±191,585
38MiniMaxhailuo-02-standardMiniMax1224 ±1021,785
39Shengshuvidu-q2-proShengshu1223 ±172,614
40Tencenthunyuan-video-1.5Tencent1198 ±165,462
41MiniMaxhailuo-02-fastMiniMax1194 ±1122,519
42Bytedanceseedance-v1-liteBytedance1185 ±833,734
43Alibabawan-v2.2-a14bAlibaba1170 ±1027,054
44Googleveo-2Google1166 ±1610,303
45?ltx-2-19b—1159 ±5262,336
46Luma AIray2Luma AI1108 ±169,521
47Runwayrunway-gen4-turboRunway1052 ±136,801
48Pikapika-v2.2Pika997 ±148,635

Fuente: arena.ai · Actualizado Sep 21, 2026 · PandaNpc Actualizado 13 oct 2026, 06:00 UTCVer tabla completa →

Leer estos números

Un ranking de LLM te dice qué modelo prefiere la gente; un benchmark de IA te dice de forma objetiva lo que un modelo puede hacer; los datos de uso te dicen qué modelos acaban realmente en producción. Ningún ranking responde por sí solo a la pregunta «cuál es el mejor modelo de IA», así que esta página combina las tres fuentes — el Elo de Chatbot Arena de arena.ai, el índice de inteligencia de Artificial Analysis y las speech arenas, y la cuota de tokens de OpenRouter — y las actualiza a diario.

arena.ai (formerly LMArena) muestra a los usuarios dos respuestas anónimas a la misma pregunta y les pide que elijan una, luego deriva una calificación Elo de esas batallas. Mide qué respuesta prefiere la gente — no la capacidad objetiva. Un estilo agradable puede ganar, mientras que una respuesta rigurosa pero verbosa puede perder.

Los votos son las batallas que un modelo ha acumulado. Un modelo recién listado tiene pocos votos y un amplio intervalo de confianza, por lo que su rango varía fácilmente — siempre lea el rango junto con el intervalo ±.

El panel de Agent funciona de manera diferente al resto: mide sesiones reales de agentes en lugar de preferencia por voto ciego. Su métrica principal, Net Improvement, es un porcentaje de ganancia — no una calificación Elo — por lo que no se puede comparar entre paneles. arena.ai también reporta cinco dimensiones más (Confirmed Success, Steerability, Bash Recovery y otras) en el leaderboard completo.

El tablero de uso proviene de OpenRouter y cuenta la participación real de tokens de API — los desarrolladores votan con sus billeteras, lo que complementa los tableros de preferencia subjetiva.

Los paneles de voz provienen de Artificial Analysis: TTS usa el Elo de Speech Arena mediante escucha ciega; ASR usa AA-WER v2, donde un valor más bajo es mejor; y el Speech-to-Speech nativo usa un compuesto de igual ponderación de Big Bench Audio, Full Duplex Bench y τ-Voice, donde un valor más alto es mejor. Compara las puntuaciones solo dentro del mismo panel. Fuente: artificialanalysis.ai.

El tablero de Intelligence Index proviene de Artificial Analysis: destila muchos benchmarks públicos en un único Intelligence Index de 0 a 100, midiendo la capacidad objetiva en lugar de la preferencia subjetiva — un complemento natural para la votación ciega humana de arena.ai. Fuente: artificialanalysis.ai.