Los 50 mejores modelos que alojamos, solo cifras medidas (Epoch AI, o LiveBench y LMArena convertidos a la misma escala); las estimaciones no se clasifican.

#	Modelo	Fuente	Rango	LiveBench	Bench
1	Kimi K3 Moonshotai	Medido	81.4-87.6	79.2	84.3
2	GLM 5.3 Z.AI	Medido	80.1-85.5	76.1	82.4
3	DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek	Medido	79.4-84.4	81.1	82.0
4	DeepSeek V4 Pro 0813 DeepSeek	Medido	79.4-84.5	77.4	81.6
5	Qwen3.8 2.4T Qwen	Vía LiveBench	72.9-85.6	78.5	79.3
6	GLM 5.3 Flash Z.AI	Medido	76.2-81.8	71.6	79.0
7	DeepSeek V4 Flash Vision Exp DeepSeek	Vía LiveBench	71.5-84.2	76.8	77.9
8	Qwen3.8 Flash Next Qwen	Vía LiveBench	71.1-83.7	76.2	77.4
9	GLM 5.2 Z.AI	Medido	75.1-80.0	73.2	77.3
10	Qwen3.8 27B Qwen	Medido	74.7-78.9	75.3	76.9
11	Kimi K2.6 Moonshotai	Medido	73.9-78.4	70.5	76.2
12	GLM 5.1 Z.AI	Medido	72.6-77.2	70.2	75.0
13	Kimi K2.7 Code Moonshotai	Medido	72.4-77.1	68.4	74.8
14	DeepSeek V4 Pro DeepSeek	Medido	71.8-75.9	71.6	74.0
15	Kimi K2.5 Moonshotai	Medido	70.5-74.1	69.1	72.5
16	gemma 4 31B Google	Vía LMArena	64.0-79.6	—	71.8
17	MiniMax M3 MiniMaxAI	Medido	66.0-75.0	67.3	71.4
18	Qwen3.5 397B A17B Qwen3.5-397b-a17b	Medido	68.7-72.9	—	70.8
19	MiniMax M2.5 MiniMaxAI	Medido	65.8-72.4	60.2	70.8
20	Qwen3.6 27B Qwen	Medido	67.7-72.3	64.0	70.6
21	DeepSeek V4 Flash DeepSeek	Medido	67.1-72.7	74.2	70.1
22	DeepSeek V3.2 DeepSeek	Medido	68.0-71.6	51.8	70.1
23	Kimi K2 Thinking Moonshotai	Medido	66.7-71.7	61.6	70.0
24	Mistral Large 4 Mistral	Vía LMArena	62.0-77.7	—	69.9
25	GLM 5 Z.AI	Medido	67.2-72.1	68.9	69.7
26	DeepSeek V3.2 Exp DeepSeek	Medido	65.6-71.2	49.9	68.7
27	Qwen3 VL 235B A22B Instruct Qwen	Vía LMArena	60.6-76.2	—	68.4
28	GLM 4.5 Z.AI	Vía LiveBench	61.8-74.5	65.0	68.1
29	Qwen3.5 122B A10B Qwen	Vía LMArena	60.2-75.8	—	68.0
30	Qwen3.5 122B A10B Qwen	Vía LMArena	60.2-75.8	—	68.0
31	DeepSeek V3.1 Terminus DeepSeek	Vía LiveBench	61.6-74.2	64.7	67.9
32	Qwen3.6 35B A3B Qwen	Medido	64.4-70.4	—	67.6
33	GLM 4.7 Z.AI	Medido	64.7-70.2	58.1	67.2
34	Qwen3.5 27B Qwen	Vía LMArena	58.9-74.5	—	66.7
35	NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 120B A12B NVFP4 NVIDIA	Vía LMArena	58.9-74.5	—	66.7
36	Loes Large Qwen	Vía LMArena	58.9-74.5	—	66.7
37	Qwen3.5 27B Qwen	Vía LMArena	58.9-74.5	—	66.7
38	gemma 4 31B Google	Medido	63.0-69.0	61.6	66.1
39	Qwen3.5 35B A3B Qwen	Medido	62.6-68.6	—	65.6
40	gemma 4 26B A4B Google	Medido	60.7-66.8	—	64.8
41	GLM 4.5 Air Z.AI	Vía LiveBench	58.1-70.8	60.5	64.4
42	DeepSeek R1 0528 DeepSeek	Medido	60.8-66.0	69.4	64.1
43	Kimi K2 Instruct Moonshotai	Medido	57.8-65.2	48.1	62.7
44	GPT-OSS 120B Gpt-oss-120b	Medido	57.4-65.5	46.1	62.5
45	DeepSeek V3.1 DeepSeek	Medido	57.2-66.5	—	62.4
46	Qwen3.5 9B Qwen	Medido	57.6-63.9	—	61.8
47	Qwen3 235B A22B Qwen	Medido	56.5-63.5	63.4	61.7
48	Qwen3 235B A22B Instruct Qwen3-235b-a22b-instruct-2507	Medido	56.4-63.5	48.8	61.2
49	Phi 4 reasoning plus Microsoft	Vía LiveBench	54.9-67.5	56.6	61.2
50	DeepSeek R1 DeepSeek	Medido	57.7-63.0	72.7	61.2

Fuentes: Epoch AI y LMArena (CC BY 4.0), LiveBench. Actualizado cada mañana. epoch.ai ↗

Clasificación de inteligencia

Ordenados según un índice compuesto de benchmarks publicados. Cuanto más alto, mejor.

#	Modelo	Tamaño	MMLU	GPQA	MATH	Code	Índice
1	DeepSeek R1 0528 DeepSeek	—	91.4	81.0	97.0	92.0	90.4
2	GPT-OSS 120B Gpt-oss-120b	—	—	80.1	97.9	—	89.0
3	DeepSeek R1 DeepSeek	—	90.8	71.5	97.3	90.0	87.4
4	GLM 4.6 Z.AI	—	85.5	82.0	93.5	—	87.0
5	GLM 4.5 Z.AI	—	84.6	79.1	91.0	—	84.9
6	Qwen2.5 32B Qwen	32B	83.3	—	83.1	88.4	84.9
7	gpt oss 20b OpenAI	21B	—	71.5	96.0	—	83.8
8	Qwen3 235B A22B Qwen	235B	87.8	71.1	92.2	—	83.7
9	DeepSeek V3.1 DeepSeek	—	90.0	67.0	92.0	85.0	83.5
10	DeepSeek V3 (685B MoE) DeepSeek	685B	89.5	62.7	91.6	84.0	82.0
11	GLM 4.5 Air Z.AI	110B	81.0	75.0	89.0	—	81.7
12	Qwen 2.5 14B Qwen	14B	79.7	—	80.0	83.5	81.1
13	DeepSeek V3 DeepSeek	—	88.5	59.1	90.2	82.6	80.1
14	DeepSeek R1 Distill Llama 70B DeepSeek	70B	—	65.2	94.5	—	79.9
15	Qwen3 32B Qwen	32B	82.4	68.4	88.5	—	79.8
16	DeepSeek R1 Distill 32B DeepSeek	32B	—	62.1	94.3	—	78.2
17	Qwen3 14B Qwen	14B	80.7	65.8	87.7	—	78.1
18	Qwen3 30B A3B Qwen	30B	79.5	65.8	86.6	—	77.3
19	DeepSeek R1 Distill 14B DeepSeek	14B	—	59.1	93.9	—	76.5
20	Qwen 2.5 72B Qwen	72B	86.1	49.0	83.1	86.6	76.2
21	Phi 4 (14B) Microsoft	14B	84.8	56.1	80.4	82.6	76.0
22	Llama 3.3 70B Meta	70B	86.0	50.5	77.0	88.4	75.5
23	Llama 3.1 405B Instruct Meta	405B	87.3	50.7	73.8	89.0	75.2
24	Qwen 2.5 Coder 32B Qwen	32B	—	—	57.2	92.7	75.0
25	Qwen3 8B Qwen	8B	76.9	62.0	85.0	—	74.6
26	Qwen 2.5 Coder 7B Qwen	7B	—	—	57.2	88.4	72.8
27	DeepSeek R1 Distill Qwen 7B DeepSeek	7.6B	—	49.1	92.8	—	71.0
28	Llama 3.1 70B Meta	70B	83.6	41.7	68.0	80.5	68.5
29	Qwen2.5 7B Qwen	7B	74.2	36.4	75.5	84.8	67.7
30	Phi 4 Mini (3.8B) Microsoft	3.8B	67.3	—	64.0	—	65.7
31	Gemma 3 27B Google	27B	—	42.4	89.0	—	65.7
32	gemma 3 12b Google	12B	—	34.9	83.8	—	59.4
33	gemma 2 27b it Google	27B	75.2	—	42.3	—	58.8
34	Phi 3.5 mini instruct Microsoft	3.8B	69.0	—	48.5	—	58.8
35	Llama 3.1 8B Meta	8B	69.4	30.4	51.9	72.6	56.1
36	Llama 3.2 3B Meta	3B	63.4	—	48.0	—	55.7
37	gemma 2 9b it Google	9.2B	71.3	—	36.6	—	54.0
38	Gemma 3 4B Google	4B	—	30.8	75.6	—	53.2
39	Mistral Nemo 12BEU Mistral	12B	68.0	—	38.0	—	53.0
40	Llama 3.2 1B Meta	1B	49.3	—	30.6	—	40.0
41	Mistral 7B Instruct v0.2EU Mistral	7.2B	60.1	—	11.2	30.5	33.9

Los benchmarks son cifras publicadas por los autores de los modelos y por rankings abiertos (última actualización: 2026-06). La metodología varía según el modelo, por lo que el índice sirve para ordenar y no es un benchmark controlado.

Clasificación de velocidad

Ordenados según el tiempo de respuesta real que medimos en nuestras propias GPU europeas. Cuanto más bajo, mejor.

#	Modelo	Tamaño	Respuesta
1	codegemma 2b Google	2.5B	66 ms
2	Llama 3.2 3B Instruct Meta	3.2B	76 ms
3	Apertus v1.1 1.5B InstructEU Swiss-ai	1.5B	81 ms
4	Phi 3 mini 128k instruct Microsoft	3.8B	81 ms
5	Flor 6.3B Instruct 4096EU BSC-LT	6.2B	81 ms
6	Phi 3.5 mini instruct Microsoft	3.8B	82 ms
7	granite vision 3.1 2b preview Ibm-granite	3B	83 ms
8	Llama 3.2 1B Instruct Meta	1.2B	87 ms
9	Meta Llama 3 8B Instruct Meta	8B	89 ms
10	Qwen3 VL 2B Instruct Qwen	2.1B	93 ms
11	Phi 3.5 vision instruct Microsoft	4.1B	93 ms
12	Flor 6.3B InstructEU BSC-LT	6.2B	94 ms
13	Qwen3.5 0.8B Qwen	0.9B	96 ms
14	Qwen3.5 2B Qwen	2B	96 ms
15	Qwen2.5 14B Instruct Qwen	15B	98 ms
16	phi 4 Microsoft	15B	98 ms
17	Qwen2.5 VL 7B Surg CholecT50 NVIDIA	8.3B	101 ms
18	Phi 4 mini instruct Microsoft	3.8B	103 ms
19	salamandra 7b instruct 2606EU BSC-LT	7.8B	103 ms
20	X Reasoner 7B Microsoft	8.3B	106 ms
21	Llama Poro 2 8B SFTEU LumiOpen	8B	109 ms
22	EuroLLM 22B Instruct PreviewEU Utter-project	23B	109 ms
23	EuroVLM 1.7B PreviewEU Utter-project	2.1B	110 ms
24	Loes EUEU HostYourAI	22B	111 ms
25	Apertus v1.1 4B InstructEU Swiss-ai	3.8B	115 ms

Los tiempos de respuesta se midieron en nuestra última verificación de cada modelo y varían según la carga y los arranques en frío.

Aloje. Enrute. Lance.

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