Mejor LLM para matemáticas en 2026: así se clasifican los modelos de IA
- 19 mar 2025
- 4 Min. de lectura
Actualizado: hace 1 día
¿Alguna vez te has preguntado qué modelo de IA es el mejor resolviendo matemáticas de nivel puntero?
Los benchmarks de matemáticas evalúan hasta qué punto los modelos pueden razonar sobre problemas complejos, en lugar de limitarse a recordar fórmulas. Son una forma de medir si la IA puede realizar razonamientos lógicos de varios pasos.
Los primeros benchmarks de matemáticas se centraban en matemáticas escolares o de competición. Conjuntos de datos como AIME 25 o el benchmark MATH 500 ponen a prueba sobre todo problemas de instituto o de estilo olímpico.
FrontierMath va mucho más allá. Está diseñado para evaluar un razonamiento más cercano a las matemáticas de investigación, donde los problemas requieren una comprensión profunda y largas cadenas de deducción.
Por eso, FrontierMath es uno de los benchmarks de IA más difíciles que existen hoy.
¿Por qué debería importarte?
FrontierMath no es solo «trivialidades matemáticas». Es una de las mejores formas de evaluar la mejor IA para el razonamiento avanzado.
En FrontierMath, es uno de los mejores indicadores aproximados que tenemos de:
razonamiento matemático de varios pasos
conectar conceptos entre distintos campos de las matemáticas
resolver problemas que se parecen a trabajo real de investigación
Así que, si tu trabajo toca la investigación científica, la ingeniería, la ciencia de datos o las finanzas cuantitativas, estas puntuaciones son una señal útil al elegir un modelo de IA.
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¿Qué LLM es el mejor en matemáticas en 2026?
FrontierMath muestra algo inusual: hay un líder claro y, después, una caída muy pronunciada.
La élite se despega
GPT-5.4 de OpenAI lidera con un 38 %
Claude Opus 4.6 le sigue con un 23 %
Gemini 3 Pro obtiene un 19 %
FrontierMath es tan difícil que incluso los mejores modelos tienen problemas. Una puntuación por debajo del 40 % sigue considerándose extremadamente fuerte.
La diferencia entre GPT-5.4 y el resto sugiere que las mejoras en la arquitectura de razonamiento y el uso de herramientas están empezando a importar más que la escala bruta.
Incluso el modelo en segundo lugar apenas resuelve una cuarta parte del benchmark.
Los últimos se quedan atrás enseguida
Grok 4 y DeepSeek v3.2 obtienen ambos un 2 %, y Llama 4 Maverick obtiene un 1 %.
Estas puntuaciones ponen de relieve lo extrema que es la dificultad de FrontierMath. Una pequeña bajada en capacidad de razonamiento se traduce en una caída enorme del rendimiento en el benchmark.
Para muchas tareas prácticas, estos modelos siguen funcionando bien. Pero en razonamiento matemático profundo les cuesta sostener cadenas largas de lógica.
¿Qué es el benchmark FrontierMath?
FrontierMath es un benchmark creado por Epoch AI con contribuciones de más de 60 matemáticos profesionales, incluidos medallistas Fields.
Se publicó en 2024 para evaluar si los sistemas de IA pueden razonar al nivel de matemáticas avanzadas, en lugar de basarse en conocimiento memorizado.
El benchmark contiene unas 350 preguntas de matemáticas extremadamente difíciles, que requieren razonamiento abierto en lugar de respuestas de opción múltiple.
La prueba incluye unas 350 preguntas sobre:
teoría de números
análisis real
geometría algebraica y topología
Los problemas abarcan también muchos otros campos, como combinatoria, teoría de categorías y matemáticas computacionales.
El benchmark incluye varios niveles de dificultad, que van desde matemáticas avanzadas de grado hasta nivel de doctorado y de investigación.
Incluso los matemáticos expertos suelen alcanzar alrededor de un 90 % de acierto con tiempo.
En comparación, los modelos de IA modernos a menudo solo logran, de media, un 5–10 %.
¿Qué es el benchmark AIME 2025?
AIME 2025 corresponde a la American Invitational Math Exam.
La introdujo la Mathematical Association of America como un examen para estudiantes estadounidenses: es la segunda prueba de una secuencia destinada a demostrar su capacidad para participar en la Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO) o en la European Girls’ Mathematical Olympiad (EGMO).
Este benchmark consta de 15 problemas con una solución entera entre 0 y 999. Mientras que a los estudiantes estadounidenses se les da un límite de 3 horas, a los LLM no se les impone límite de tiempo, ya que este benchmark se utiliza únicamente para medir habilidades matemáticas «en bruto».
Conjunto de datos: problemas y soluciones de la AIME
En comparación con el antiguo MATH 500, la AIME no es una prueba sencilla.
Incluso estudiantes de secundaria muy buenos suelen resolver correctamente solo 5 de los 15 problemas. Por eso la AIME se usa como paso intermedio antes de seleccionar candidatos para la Olimpiada Internacional de Matemáticas.
Los principales modelos de IA, en cambio, ya obtienen puntuaciones casi perfectas en este benchmark.
La brecha es llamativa: una prueba diseñada para poner en apuros a los mejores jóvenes matemáticos está empezando a resultar abordable para los modelos de lenguaje de frontera.
Precisamente por eso AIME 2025 es importante. Es uno de los pocos benchmarks de matemáticas que aún puede separar a los mejores modelos del resto.
¿Qué es el benchmark MATH 500?
El benchmark MATH para LLM, por una vez, no es un acrónimo: simplemente significa «math».
Hendrycks y colaboradores (2021) lo introdujeron como una forma de evaluar hasta qué punto los LLM rinden en problemas matemáticos exigentes.
Este benchmark consta de 12.500 problemas extraídos de competiciones de matemáticas de secundaria y abarca temas como:
Álgebra
Geometría
Probabilidad
Cálculo
Es una prueba dura:
Un doctorando sin una base sólida en matemáticas obtuvo un 40 %
Un tricampeón con medalla de oro en la IMO obtuvo un 90 % (IMO = Olimpiada Internacional de Matemáticas)
Cuando el conjunto de datos se presentó por primera vez, incluso los mejores LLM apenas alcanzaban el 6,9 %. Hoy, modelos de frontera como Claude 3.7 Sonnet se han acercado al rendimiento de un experto humano, rozando el 97 %.
A medida que los LLM han evolucionado, han ido sacando puntuaciones más altas en el MATH 500 hasta que, finalmente, empezaron a rondar de forma consistente el 90 %. Esto dejó obsoleto el antiguo MATH 500 y los LLM se quedaron sin una forma fiable de medir su progreso en matemáticas, hasta que se introdujo el benchmark AIME 2025.
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