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 ?
1Googlegemini-omni-1.1-flashGoogle1516 ±151,784
2Googlegemini-omni-flashGoogle1513 ±926,576
3Black Forest Labsflux-3-videoBlack Forest Labs1493 ±171,302
4SpaceXAIgrok-imagine-video-1.5-agentSpaceXAI1492 ±181,218
5Bytedancedreamina-seedance-2.0-720pBytedance1479 ±856,318
6Alibabawan3.0Alibaba1476 ±132,598
7Bytedancedreamina-seedance-2.5-720pBytedance1474 ±98,001
8MiniMaxminimax-h3MiniMax1460 ±911,417
9Metamuse-videoMeta1456 ±152,188
10Alibaba-ATHhappyhorse-1.0Alibaba-ATH1427 ±1322,264
11OpenAIsora-2-proOpenAI1368 ±754,167
12Googleveo-3.1-audioGoogle1364 ±1413,741
13Googleveo-3.1-audio-1080pGoogle1362 ±1025,076
14Googleveo-3.1-fast-audioGoogle1362 ±1039,484
15Googleveo-3.1-fast-audio-1080pGoogle1358 ±1025,870
16Googleveo-3-fast-audioGoogle1348 ±1125,258
17OpenAIsora-2OpenAI1343 ±671,947
18SpaceXAIgrok-imagine-video-720pSpaceXAI1342 ±6165,462
19Googleveo-3-audioGoogle1340 ±1319,002
20Alibabawan2.7-t2vAlibaba1337 ±727,626
21Alibabawan2.6-t2vAlibaba1327 ±754,050
22Bytedanceseedance-v1.5-proBytedance1256 ±776,171
23Googleveo-3Google1254 ±1115,005
24Googleveo-3-fastGoogle1248 ±1215,283
25Alibabawan2.5-t2v-previewAlibaba1245 ±936,378
26?pixverse-v5.6—1240 ±1132,434
27Runwayrunway-gen-4.5Runway1225 ±848,127
28KlingAIkling-2.5-turbo-1080pKlingAI1220 ±172,111
29KlingAIkling-2.6-proKlingAI1216 ±773,362
30?p-video—1207 ±167,079
31Luma AIray-3Luma AI1206 ±221,136
32MiniMaxhailuo-2.3MiniMax1206 ±689,138
33KlingAIkling-o1-proKlingAI1205 ±271,194
34MiniMaxhailuo-02-proMiniMax1198 ±139,399
35Bytedanceseedance-v1-proBytedance1191 ±1112,164
36MiniMaxhailuo-02-standardMiniMax1181 ±129,379
37Kandinskykandinsky-5.0-t2v-proKandinsky1175 ±212,019
38Tencenthunyuan-video-1.5Tencent1169 ±164,292
39Googleveo-2Google1164 ±166,531
40KlingAIkling-v2.1-masterKlingAI1163 ±1014,104
41?ltx-2-19b—1154 ±875,596
42Alibabawan-v2.2-a14bAlibaba1132 ±1510,458
43Bytedanceseedance-v1-liteBytedance1113 ±1016,253
44Kandinskykandinsky-5.0-t2v-liteKandinsky1113 ±181,474
45OpenAIsoraOpenAI1069 ±164,082
46Luma AIray2Luma AI1065 ±175,250
47Pikapika-v2.2Pika1009 ±155,763
48Genmo AImochi-v1Genmo AI1007 ±175,893

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.