Modelos de IA actuales a julio de 2026
Julio de 2026 resultó intenso: en una sola semana salieron GPT-5.6, Grok 4.5 y Muse Spark 1.1, y Claude Fable 5 volvió a estar disponible tras una pausa de casi tres semanas. A continuación - los modelos y agentes actuales de los que hablaremos:
- OpenAI: GPT-5.6 Sol, Terra, Luna; GPT-5.5; ChatGPT Work; ChatGPT Images 2.0; Codex
- Anthropic: Claude Fable 5, Opus 4.8, Sonnet 5; Claude Cowork
- Google: Gemini 3.1 Pro, Gemini 3.5 Flash; Gemini Spark; Veo 3.1
- xAI: Grok 4.5
- Meta: Muse Spark 1.1
- ByteDance: Seedream 5.0 Pro
- Alibaba: Qwen 3.7 Max (API); Qwen 3 235B-A22B, Qwen 3.5, Qwen 3.6 (open weights)
- Open-source: Llama 4 Scout y Maverick; DeepSeek V4, R1, V3; Mistral Large 3, Small 4; GLM-5, GLM-4.7; Gemma 3, Gemma 4 26B A4B; Phi-4; Kimi K2.6
El mercado de modelos insignia ya no se reduce a «un solo ganador» - cada familia tiene su fortaleza, y la elección depende de la tarea, el presupuesto y los requisitos de contexto.
Panorama general del mercado
A mediados de 2026 se consolidó una estructura tripolar estable:
- OpenAI - GPT-5.6 (Sol, Terra, Luna) y el ecosistema ChatGPT / Codex / ChatGPT Work
- Anthropic - Claude Fable 5, Opus 4.8, Sonnet 5 y el agente Claude Cowork
- Google - Gemini 3.1 Pro, Gemini 3.5 Flash y el agente Gemini Spark
Junto a ellos operan jugadores especializados: xAI (Grok 4.5), Meta (Muse Spark 1.1), ByteDance (Seedream 5.0 Pro para imágenes), Alibaba (Qwen 3.7 Max). En paralelo, el segmento open-source maduro cierra la brecha con los insignia cerrados hasta varios puntos en los benchmarks clave - Llama 4, Qwen 3.x, DeepSeek V4, Mistral Large 3 y GLM-5 ya son aptos para production con self-hosting. La competencia se desplazó del plano «quién es más inteligente» al plano «quién es más eficiente en una tarea concreta a un precio aceptable».
A continuación - el estado actual de las principales líneas a 11 de julio de 2026.
OpenAI: familia GPT-5.6
El 9 de julio OpenAI abrió GPT-5.6 para todos los usuarios. El modelo se convirtió en el predeterminado en ChatGPT tras un preview limitado que estuvo acompañado de revisiones regulatorias.
Tres niveles en una misma generación
| Modelo | Rol | Contexto | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Sol | Insignia: código, agentes, tareas complejas | 1.05M | $5.00 | $30.00 |
| Terra | Equilibrio entre precio y calidad | 1.05M | $2.50 | $15.00 |
| Luna | Rápida y económica | 1.05M | $1.00 | $6.00 |
| GPT-5.5 | Insignia anterior, fallback | 1M | $5.00 | $30.00 |
Con input superior a 272K tokens, GPT-5.6 aplica tarifa long-context: input x2, output x1.5 (Sol: $10 / $45 por 1M).
Sol se posiciona como el mejor modelo de coding de OpenAI: según el Artificial Analysis Coding Agent Index, supera a Claude Fable 5 con menor consumo de tokens y coste más bajo. Terra y Luna cubren escenarios masivos - desde la correspondencia diaria hasta la automatización en segundo plano.
GPT-5.5 sigue siendo la opción de respaldo donde se necesita estabilidad probada. Sol mostró en algunos escenarios mayor «agenticidad», por lo que para tareas críticas de production conviene probar ambas versiones.
ChatGPT Work
Junto con GPT-5.6 se anunció ChatGPT Work - un agente para tareas de oficina: documentos, hojas de cálculo, presentaciones, aplicaciones web sencillas. Combina las capacidades de ChatGPT y Codex y compite con Claude Cowork. Se admiten integraciones con Slack, Gmail, Google Drive, calendarios y CRM.
Anthropic: Claude tras la pausa
El 1 de julio Anthropic devolvió Claude Fable 5 - el insignia de la clase Mythos, retirado de la línea el 12 de junio por restricciones de exportación de EE. UU. El regreso del modelo cambió notablemente el panorama en coding y escenarios agentic largos.
Modelos clave de la línea
| Modelo | Propósito | Contexto | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Claude Fable 5 | Coding, agentic workflows largos | 1M | $10.00 | $50.00 |
| Claude Opus 4.8 | Trabajo diario, enterprise | 1M | $5.00 | $25.00 |
| Claude Sonnet 5 | Textos, instrucciones (intro hasta 31.08) | 1M | $2.00 | $10.00 |
A partir del 1 de septiembre de 2026 Claude Sonnet 5: $3.00 input / $15.00 output por 1M.
Claude Cowork - agente para trabajo colaborativo con archivos y aplicaciones, respuesta directa de OpenAI a ChatGPT Work. Para equipos que ya usan Claude Code, Cowork complementa de forma lógica el stack de desarrollo.
Google: Gemini 3.x
Google mantiene la línea en dos planos - reasoning y price-performance.
| Modelo | Propósito | Contexto | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | Razonamiento complejo, precisión | 1M | $2.00 | $12.00 |
| Gemini 3.5 Flash | Price-performance, contexto largo | 2M | $1.50 | $9.00 |
Por encima de 200K tokens, Gemini 3.1 Pro aplica tarifa elevada: $4.00 input / $18.00 output por 1M.
La fortaleza de Gemini es el contexto largo y la multimodalidad. Para analizar grandes volúmenes de documentos, bases de código y datos mixtos (texto + imágenes), esto suele ser el argumento decisivo.
Gemini Spark - agente de Google, uno de los dos productos agentic más destacados del verano de 2026 junto con Claude Cowork.
xAI, Meta, ByteDance y Alibaba
| Modelo | Propósito | Contexto | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Grok 4.5 | Código, contexto en tiempo real de X | 1M | $2.00 | $6.00 |
| Meta Muse Spark 1.1 | API mid-tier accesible | 256K | $1.25 | $4.25 |
| Qwen 3.7 Max | Reasoning mid-tier (API) | 1M | $2.50 | $7.50 |
| Seedream 5.0 Pro | Generación de imágenes | - | per image | per image |
Grok 4.5 destaca en combinación con Cursor y en tareas donde se necesita contexto actualizado de X y la web. Qwen 3.7 Max - pesos cerrados vía Alibaba Cloud; la línea open-source de Qwen se describe más abajo. Seedream 5.0 Pro se factura por imagen, no por tokens.
Modelos open-source
Open weights - una capa aparte del mercado que en 2026 dejó de ser «opción de respaldo para experimentos». Varios modelos se acercan a la clase GPT-4 en código y razonamiento, y DeepSeek V4 y GLM-5.1 compiten con los insignia cerrados en SWE-Bench. Las principales razones para elegir open-source: self-hosting, control de datos, coste predecible con alto tráfico y ausencia de vendor lock-in.
Los precios de los modelos open-source son más bajos - según OpenRouter a 11 de julio de 2026 (hosted inference sin desplegar hardware propio). El self-hosting sigue siendo posible - entonces no aplica per-token billing.
Meta: Llama 4
| Modelo | Propósito | Contexto | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Llama 4 Scout | RAG, archivos grandes | 10M | $0.10 | $0.30 |
| Llama 4 Maverick | General-purpose | 1M | $0.15 | $0.60 |
Precios - OpenRouter. Con self-hosting no se cobra por tokens; el coste es solo hardware y electricidad.
La licencia Llama 4 Community impone restricción en productos con audiencia superior a 700M MAU - para la mayoría de proyectos B2B no es problema; para grandes plataformas consumer hace falta una revisión aparte.
Alibaba: Qwen (open weights)
El Qwen 3.7 Max en la nube y la línea open-source son productos distintos. Para self-hosting son relevantes:
| Modelo | Propósito | Contexto | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Qwen 3 235B-A22B | Reasoning + coding | 131K | $0.46 | $1.82 |
| Qwen 3.5-397B-A17B | Multilingüismo, ciencia | 256K | $0.39 | $2.45 |
| Qwen 3.6-35B-A3B | Un servidor, cuantización | 262K | $0.14 | $1.00 |
Qwen es la opción más frecuente cuando se necesita equilibrio entre calidad, licencia Apache 2.0 y soporte en vLLM / Ollama / llama.cpp.
DeepSeek
| Modelo | Propósito | Contexto | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | Coding, agents, presupuesto | 1M | $0.08 | $0.17 |
| DeepSeek V4 Pro | Reasoning complejo | 1M | $0.44 | $0.87 |
| DeepSeek R1 | Math, deep reasoning | 164K | $0.70 | $2.50 |
| DeepSeek V3.2 | General-purpose fallback | 131K | $0.21 | $0.32 |
En OpenRouter DeepSeek V4 Flash es más barato que vía la API directa de DeepSeek. La API directa duplica las tarifas en horas punta (9:00-12:00 y 14:00-18:00 CST) desde mediados de julio de 2026.
Mistral AI
| Modelo | Propósito | Contexto | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Mistral Large 3 | Multilingual, enterprise | 262K | $0.50 | $1.50 |
| Mistral Small 4 | Production chat + tools | 262K | $0.15 | $0.60 |
Mistral gana donde importan licencia permissive sin MAU-cap, data residency europea y ecosistema de despliegue maduro.
Zhipu AI: GLM
| Modelo | Propósito | Contexto | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5.1 | Agentic coding | 203K | $0.97 | $3.04 |
| GLM-4.7 | Coding workflows | 203K | $0.40 | $1.75 |
Google y Microsoft: modelos compactos
| Modelo | Propósito | Contexto | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Gemma 3 27B | Una GPU | 131K | $0.08 | $0.16 |
| Gemma 4 26B A4B | Math + coding | 262K | $0.06 | $0.33 |
| Phi-4 | Edge, laptop | 16K | $0.07 | $0.14 |
Kimi K2.6
| Modelo | Propósito | Contexto | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.6 | Agentic coding | 262K | $0.66 | $3.41 |
Kimi K2.6 (Moonshot AI) - modelo open-weight orientado a agentic coding y sesiones largas de desarrollo. Suele mencionarse junto con DeepSeek V4 y GLM-5 como top-tier para agentes de coding autónomos.
Comparación de insignia open-source
| Modelo | Fortaleza | Contexto | Input / 1M | Output / 1M | Licencia |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen 3 235B-A22B | Reasoning + coding | 131K | $0.46 | $1.82 | Apache 2.0 |
| DeepSeek V4 Flash | Coding + agents | 1M | $0.08 | $0.17 | MIT |
| DeepSeek V4 Pro | Reasoning complejo | 1M | $0.44 | $0.87 | MIT |
| DeepSeek R1 | Math + deep reasoning | 164K | $0.70 | $2.50 | MIT |
| Llama 4 Scout | Long context | 10M | $0.10 | $0.30 | Llama 4 Community |
| Mistral Large 3 | Multilingual + enterprise | 262K | $0.50 | $1.50 | Apache 2.0 |
| Mistral Small 4 | Production chat + tools | 262K | $0.15 | $0.60 | Apache 2.0 |
| GLM-5.1 | Agentic coding | 203K | $0.97 | $3.04 | MIT |
| Qwen 3.6-35B-A3B | Single-server deploy | 262K | $0.14 | $1.00 | Apache 2.0 |
| Gemma 3 27B | Single GPU | 131K | $0.08 | $0.16 | Gemma |
| Gemma 4 26B A4B | Math + coding | 262K | $0.06 | $0.33 | Apache 2.0 |
| Phi-4 | Edge / laptop | 16K | $0.07 | $0.14 | MIT |
| Kimi K2.6 | Agentic coding | 262K | $0.66 | $3.41 | Open weights |
Todos los precios - OpenRouter, julio 2026. Con self-hosting, tenga en cuenta el coste de GPU y electricidad en lugar de per-token billing.
Cuándo elegir open-source
Open-source tiene sentido si:
- los datos no deben salir del perímetro (on-premise, private cloud)
- se necesita cost at scale predecible con millones de solicitudes al mes
- importa fine-tuning al dominio sin restricciones de API
- el equipo ya mantiene infraestructura GPU o usa vLLM / TGI
Las API cerradas (GPT-5.6, Claude, Gemini) siguen siendo preferibles cuando se necesitan agentes «listos para usar» (ChatGPT Work, Cowork, Spark), time-to-market mínimo sin DevOps y acceso a las capacidades multimodal más recientes sin despliegue.
Multimodalidad: imágenes y vídeo
Las LLM de texto son solo una parte del ecosistema:
- ChatGPT Images 2.0 - generación de imágenes con texto legible en la imagen
- Google Veo 3.1 - líder entre modelos de vídeo tras el cierre de la aplicación consumer Sora 2 de OpenAI
- Seedream 5.0 Pro - alternativa para diseño y materiales de marketing
La elección depende de si se necesita un stack unificado (OpenAI / Google) o la mejor calidad en una modalidad concreta.
Cómo elegir un modelo según la tarea
No existe un «mejor IA» universal. Esquema práctico:
| Tarea | Qué mirar en primer lugar |
|---|---|
| Chat diario y documentos | GPT-5.6 Terra o Luna, Claude Opus 4.8 |
| Programación y agentes | GPT-5.6 Sol, Claude Fable 5 |
| Contexto largo (código, archivos) | Gemini 3.5 Flash, Gemini 3.1 Pro |
| Textos y edición | Claude Sonnet 5 |
| Presupuesto y automatización API | GPT-5.6 Luna, Grok 4.5, Qwen 3.7 Max |
| Self-hosting y on-premise | Qwen 3 235B-A22B, DeepSeek V4, Mistral Small 4, Llama 4 Scout |
| Coding en hardware propio | DeepSeek V4, GLM-5.1, Qwen 3.6-35B-A3B |
| Una GPU / edge | Gemma 3 27B, Phi-4, Qwen 3.6-35B-A3B (OpenRouter) |
| Contexto largo (local) | Llama 4 Scout, Qwen 3.6 |
| Noticias en tiempo real y X | Grok 4.5 |
| Automatización de oficina | ChatGPT Work, Claude Cowork, Gemini Spark |
| Imágenes / vídeo | ChatGPT Images 2.0, Veo 3.1, Seedream 5.0 Pro |
Para production conviene mantener abstracción sobre proveedores: enrutamiento de solicitudes por tipo de tarea, fallback a GPT-5.5 o Opus 4.8 ante fallos, monitorización aparte del coste de tokens.
Qué cambió en el último mes
- GPT-5.6 salió en GA - OpenAI recuperó el liderazgo en benchmarks de coding y redujo el coste del insignia respecto a competidores
- Claude Fable 5 volvió - Anthropic restauró posiciones en SWE y escenarios agentic
- Los agentes pasaron al mainstream - ChatGPT Work, Claude Cowork y Gemini Spark convierten la LLM de chat en herramienta de trabajo
- La guerra de precios se intensificó - Luna, Grok 4.5 y Muse Spark 1.1 presionan el mid-tier y reparten el mercado de integraciones API
- La regulación se volvió factor - la pausa de Fable 5 mostró que el acceso a los mejores modelos puede cambiar rápido
- Open-source alcanzó la frontera cerrada - DeepSeek V4, GLM-5.1 y Qwen 3.6 llegaron a un nivel SWE-Bench comparable con GPT-5.5 y Opus 4.8
Conclusión
En julio de 2026 el mercado de IA es maduro y fragmentado. GPT-5.6 Sol y Claude Fable 5 comparten el primer puesto en coding entre API cerradas, Gemini 3.5 Flash - en contexto largo y price-performance, Claude Sonnet 5 - en trabajo con texto. En el segmento open-source lideran Qwen 3 235B-A22B, DeepSeek V4 y Llama 4 Scout - cada uno con especialización estrecha. Los productos agentic (ChatGPT Work, Cowork, Spark) son la capa siguiente sobre los modelos.
Para el negocio, la estrategia óptima es no atarse a un solo vendor: probar 2-3 modelos en tareas reales, calcular cost per task y no solo el precio por millón de tokens, y prever fallback - a la generación anterior de API (GPT-5.5, Opus 4.8) o a open-source self-hosted (DeepSeek V4, Mistral Small 4) según requisitos de datos y presupuesto.
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo es mejor para programación en julio de 2026?
Entre API cerradas lideran GPT-5.6 Sol y Claude Fable 5 - ambas fuertes en coding y escenarios agentic. Sol gana en coste de tokens de output, Fable 5 - en SWE-Bench Pro (~80.3%). Para API económica - Grok 4.5 ($2 / $6) o GPT-5.6 Luna ($1 / $6). En open-source - DeepSeek V4 Flash en OpenRouter ($0.08 / $0.17) y GLM-5.1.
¿Open-source o API cerrada - qué elegir?
Open-source (vía OpenRouter o self-hosting) - si importan control de datos, cost at scale predecible y ausencia de vendor lock-in. API cerrada (GPT-5.6, Claude, Gemini) - si se necesitan agentes «listos para usar» (ChatGPT Work, Cowork, Spark), multimodalidad sin DevOps y time-to-market mínimo. Para muchos equipos lo óptimo es híbrido: API cerrada para funciones de producto, open-source - para automatización en segundo plano.
¿En qué se diferencian GPT-5.6 Sol, Terra y Luna?
Las tres son una misma generación con contexto de 1.05M tokens, pero distinto nivel de capability y precio. Sol ($5 / $30) - insignia para código complejo y agentes. Terra ($2.50 / $15) - equilibrio para trabajo diario. Luna ($1 / $6) - tareas masivas: clasificación, extracción de datos, correspondencia rutinaria. En ChatGPT Free y Go, Terra es la predeterminada.
¿Por qué Claude Fable 5 no estuvo disponible y volvió?
El 12 de junio de 2026 Anthropic retiró Fable 5 de la línea por restricciones de exportación de EE. UU. sobre modelos frontier. El 30 de junio se levantó la restricción; el 1 de julio el modelo volvió a la API y servicios competidores de ChatGPT al precio anterior ($10 / $50). La pausa mostró que el acceso a los mejores modelos puede cambiar por motivos regulatorios - conviene mantener fallback (Opus 4.8, GPT-5.6 Sol).
¿Cómo ahorrar en API sin perder calidad?
Tres enfoques que funcionan: enrutamiento por tarea - Luna o DeepSeek V4 Flash para solicitudes simples, Sol o Fable 5 solo para las complejas; OpenRouter para modelos open-source - a menudo más barato que la API directa (por ejemplo, DeepSeek V4 Flash $0.08 vs $0.14); prompt caching y batch API - hasta 50-90% de ahorro en contexto repetido. Calcule cost per task y no solo el precio por millón de tokens - un modelo barato con output largo puede salir más caro.