Compara modelos de IA con claridad
Hambre de datos fiables, abierto a todos
Cuatro tablas—modelos, agentes, LLM y toolchains—en un mismo marco comparable. Rankings generados con pipelines versionados y fuentes trazables.
Pulse / para enfocar la búsqueda
Sin coincidencias — pruebe otra palabra clave
Pruebe una palabra más corta, otro término de categoría o el nombre del proveedor.
¿Solicitar este modelo?Major price move detected: deepseek/deepseek-r1 (-67.8%)
- Construir un modelo de coding local: stack, pesos, VRAM
- Qwen3.8-27B: una GPU de 24GB de consumo frente a la tabla de código de Opus 4.6
- Análisis de DeepSeek V4 Flash 0731: MoE con contexto 1M a $0.09/$0.18 en OpenRouter
- Análisis de Claude Opus 5: el buque insignia de razonamiento y código de Anthropic, a ~la mitad del precio de Fable
- Análisis de Kimi K3: qué tan lejos está el buque insignia open de 2.8T de Claude y GPT
- Cómo elegir infraestructura de IA: guía práctica de hosts de API
- Análisis profundo de la serie Qwen: guía de selección de Qwen2.5 a Qwen3.7
- Análisis de Grok 4.5: el buque insignia de xAI para código y STEM
- Análisis de Claude Fable 5: el buque insignia clase Mythos de Anthropic
- Mejores modelos de IA en 2026: cómo leer los rankings de AI Hippo
Global rankings
View all rankings| Puesto | Nombre | Score | Métrica clave | 1M tokens (media) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent | 99.9 | 2.0M ctx | $1.88 |
| 2 | SpaceXAI: Grok 4.20 | 99.9 | 2.0M ctx | $1.88 |
| 3 | DeepSeek V4 Flash Latest | 90.1 | 1.3M ctx | $0.12 |
| 4 | Meta: Llama 4 Scout | 90.1 | 1.3M ctx | $0.20 |
| 5 | DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731 | 90.1 | 1.3M ctx | $0.21 |
| 6 | Xiaomi: MiMo-V2.5 | 86.2 | 1.1M ctx | $0.21 |
| 7 | OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro (batch) | 86.2 | 1.1M ctx | $0.35 |
| 8 | Google: Lyria 3 Pro Preview | 86.2 | 1.0M ctx | $0.00 |
| 9 | Poolside: Laguna S 2.1 | 86.2 | 1.0M ctx | $0.14 |
| 10 | OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch) | 86.2 | 1.1M ctx | $0.35 |
Los precios de esta tabla usan OpenRouter como fuente principal. Precios oficiales en la matriz Token. Captura: 2026-08-18T07:21:10.134Z.
Catálogo principal actualizado:
Señales de hoy
Elegir por tarea
-
Soporte de baja latencia
Prioriza velocidad y estabilidad para soporte de alto volumen.
Preset velocidad -
Modelo de coding local
Stack, pesos descargables y bandas de VRAM—antes de comprar la GPU equivocada.
Abrir coding local -
Procesamiento por lotes de bajo costo
Para generación offline y reescritura masiva.
Preset coste