Ranking del benchmark SWE-bench en 2026: la mejor IA para programar
- Falk Thomassen
- 26 mar 2025
- 3 Min. de lectura
Actualizado: hace 4 horas
¿Alguna vez te has preguntado qué modelo de IA es mejor para programar?
Los benchmarks de programación puntúan a los modelos en tareas de desarrollo. Piensa en ellos como una prueba de estrés para depurar bugs, moverse por repositorios y evaluar la calidad de los parches.
Los benchmarks han cambiado rápido. Pruebas antiguas como HumanEval se centran en escribir funciones pequeñas a partir de prompts. Es útil, pero está muy lejos de cómo los equipos construyen software en 2026.
SWE-bench se parece mucho más al trabajo real. Mide si un modelo puede resolver issues reales de GitHub en bases de código reales y, después, pasar los tests del proyecto.
¿Por qué debería importarte?
SWE-bench no es “trivia de programación”. Es una muy buena forma de evaluar cuál es la mejor IA para programar.
Es uno de los mejores indicadores indirectos que tenemos de:
comprensión real de repositorios
corrección de bugs en varios archivos
fiabilidad basada en tests
Así que, si tu trabajo incluye software, datos, automatización o herramientas internas, estas puntuaciones son una señal útil a la hora de elegir un modelo de IA.
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¿Qué modelo de IA es mejor para programar en 2026?
SWE-bench muestra algo claro: la parte alta está muy igualada, pero el bajón después es pronunciado.
La parte alta se mantiene fuerte
Gemini 3 Pro y Claude Opus 4.5 empatan con un 74 %
GPT-5.2 va justo detrás con un 72 %
A este nivel, la pregunta ya no es «¿puede arreglar issues de GitHub?».
Es «¿con qué frecuencia los arregla a la primera, sin que tengas que estar encima?».
El nivel intermedio es usable, pero se nota la fricción
DeepSeek V3.2-exp obtiene un 60 % y Qwen 3 un 55 %.
Sigue siendo un resultado fuerte. Pero normalmente significa:
más reintentos
más pequeños fallos
más tiempo guiando al modelo
Para muchos repositorios de empresa, este nivel puede seguir siendo “suficiente”. Pero deberías esperar más revisión y más limpieza.
Llama 4 es el valor atípico
Llama 4 obtiene un 21 %. No es una diferencia pequeña: es otra liga.
Esto no significa que sea inútil para todo lo relacionado con programación. Significa que le cuesta lo que mide SWE-bench: depuración a nivel de repositorio, con los tests como juez.
Algunos modelos se excluyeron porque no aparecen en los datos.
No pudimos verificar Grok 4.1, Ernie 5.0 ni Mistral 3 en el conjunto de datos usado para esta clasificación.
¿Qué es el benchmark SWE-bench?
SWE-bench lo introdujeron Jimenez y colaboradores (2024) como un benchmark basado en issues reales de GitHub de repositorios de Python muy utilizados.
Cada tarea exige que el modelo entienda el issue, modifique la base de código y produzca un parche que pase la batería de tests del proyecto.
A diferencia de benchmarks más antiguos, SWE-bench mide depuración a nivel de repositorio, cambios en múltiples archivos y corrección validada por tests.
¿Qué es SWE-bench Verified?
El SWE-bench original tenía un problema: muchas tareas no eran del todo justas.
Algunos issues eran vagos, y algunos tests unitarios exigían mensajes de aviso o comportamientos exactos que ni siquiera se mencionaban en el issue de GitHub.
Para solucionarlo, OpenAI y los autores del benchmark publicaron SWE-bench Verified.
Es un conjunto más pequeño, auditado por personas, de 500 tareas claras, resolubles y con evaluación fiable.
Esto hace que el benchmark sea más útil para comparar agentes de programación modernos.
¿Qué es el benchmark HumanEval?
HumanEval mide hasta qué punto los LLM pueden generar código correcto a partir de docstrings.
Chen y colaboradores (2021) lo presentaron como una forma de evaluar la capacidad de programación de un modelo con tareas de programación del mundo real.
La prueba incluye 164 problemas de código que consisten en:
firmas de funciones
docstrings
cuerpos de código
tests unitarios
La puntuación final de HumanEval es la precisión media del LLM en todas las tareas.
Hoy, este benchmark ha sido reemplazado en gran medida por SWE-bench.
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