Mejor LLM para razonamiento en 2026: resultados del benchmark ARC-AGI-2
- BRACAI
- hace 5 horas
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¿Alguna vez te has preguntado qué modelo de IA es mejor en razonamiento “de verdad”?
Los benchmarks de razonamiento son pruebas que puntúan a los modelos de IA en tareas que requieren aprender, no memorizar. Piensa en ellos como una clasificación de inteligencia fluida.
La mayoría de benchmarks premian el conocimiento.
ARC-AGI-2 premia la adaptabilidad.
Por eso ARC-AGI-2 es uno de los benchmarks más importantes ahora mismo para medir el razonamiento general auténtico.
¿Por qué debería importarte?
Los benchmarks de razonamiento no son solo algo académico.
Son uno de los mejores indicadores indirectos que tenemos de:
resolución general de problemas
aprender reglas nuevas rápidamente
reconocimiento de patrones
capacidad de adaptarse más allá de los datos de entrenamiento
Así que, si te importa hacia dónde va realmente la IA, este benchmark importa.
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¿Qué LLM es el mejor en razonamiento en 2026?
ARC-AGI-2 muestra algo muy claro.
La IA todavía está lejos del razonamiento a nivel humano.
La mejor puntuación no impresiona si la medimos con estándares humanos.
Pero es la frontera para las máquinas.
La parte alta es pequeña
GPT-5.2 de OpenAI lidera con un 54 %.
Es la puntuación más alta reportada hasta ahora.
Pero también muestra que el techo sigue siendo bajo.
Claude y Gemini van muy por detrás
Claude ronda el 38 %
Gemini se sitúa cerca del 31 %
A partir de ahí, muchos sistemas se acercan al azar.
No es una carrera ajustada: hay una caída muy pronunciada.
La mayoría de modelos siguen puntuando cerca de cero.
ARC-AGI-2 se diseñó para ser fácil para humanos y difícil para la IA.
Los modelos puramente lingüísticos a menudo sacan un 0 %.
Incluso los sistemas de razonamiento más avanzados solo mejoran con muchísimo cómputo. Ese es precisamente el objetivo del benchmark.
¿Qué es el benchmark ARC-AGI-2?
ARC-AGI significa Abstract Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence.
François Chollet lo propuso inicialmente como una prueba de inteligencia fluida.
El objetivo es simple:
tareas que los humanos resuelven con facilidad
tareas que la IA no puede resolver “a fuerza bruta”
dependencia mínima de los datos de entrenamiento
ARC-AGI-2 es la segunda generación de este benchmark, publicada en 2025.
Es más difícil que ARC-AGI-1, pero sigue siendo fácil para los humanos.
Cada tarea fue resuelta por al menos dos personas en menos de dos intentos.
¿Qué hace diferente a ARC-AGI-2?
La mayoría de benchmarks evalúan «conocimiento a nivel doctorado». ARC-AGI evalúa lo contrario.
Se centra en puzles sencillos que exigen:
aprender una regla a partir de ejemplos
aplicarla en un contexto nuevo
generalizar rápido
Esto deja al descubierto carencias que el simple escalado no corrige.
ARC-AGI-2 también mide la eficiencia. El equipo del ARC Prize ahora informa del coste por tarea, no solo de la precisión. Porque la inteligencia no es solo resolver problemas: es resolverlos de forma eficiente.
Los humanos resuelven tareas por unos 17 $ cada una. Algunos sistemas de IA necesitan cientos de dólares por puzle. Esa brecha es la señal de verdad.
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