Mejor LLM para razonamiento en 2026: resultados del benchmark ARC-AGI-2
- 29 ene
- 3 Min. de lectura
Actualizado: hace 6 días
¿Alguna vez te has preguntado qué modelo de IA es el mejor en razonamiento real?
Los benchmarks de razonamiento son pruebas que puntúan a los modelos de IA en tareas que requieren aprender, no memorizar. Piénsalos 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?
Los resultados más recientes de ARC-AGI-2 muestran una frontera muy distinta a la de hace 2 meses.
La frontera ha avanzado
Google Gemini 3.1 Deep Think tiene actualmente la puntuación más alta reportada, con un 85 %.
Muy cerca está OpenAI GPT-5.4 Pro, con un 83 %.
Ambos modelos suponen un salto enorme frente a resultados anteriores de ARC-AGI-2. Por primera vez, los sistemas están resolviendo la mayoría de las tareas del benchmark, en lugar de quedarse por debajo del 50 %.
Claude sigue siendo competitivo, pero va por detrás
Claude Opus 4.6, de Anthropic, obtiene un 69 %
Sigue siendo un resultado sólido, pero ahora hay una brecha apreciable entre los dos líderes y el resto.
La mayoría de los modelos aún tiene dificultades
Tras los tres primeros, el rendimiento cae en picado.
Grok 4: 16 %
DeepSeek v3.2: 4 %
Qwen 3: 1 %
Llama 4 Maverick: 0 %
Esto pone de relieve algo importante sobre ARC-AGI-2.
Incluso con un progreso rápido en la frontera, la mayoría de los sistemas sigue fallando en la mayor parte de las tareas.
La brecha entre los modelos punteros y el resto es enorme
ARC-AGI-2 está diseñado para premiar la generalización, no la memorización.
Los resultados más recientes muestran que solo un puñado de modelos puede inferir de forma consistente las reglas ocultas detrás de estos puzles.
Todos los demás siguen estando cerca de la conjetura aleatoria.
Por eso este benchmark continúa siendo una de las señales más claras de dónde se está produciendo un progreso real en razonamiento.
¿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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