Mejor LLM para matemáticas en 2026: así se clasifican los modelos de IA
- BRACAI
- 19 mar 2025
- 4 Min. de lectura
Actualizado: hace 12 horas
¿Alguna vez te has preguntado qué modelo de IA es mejor en matemáticas?
Los benchmarks de matemáticas son pruebas que puntúan a los modelos de IA en problemas matemáticos. Piensa en ellos como una tabla de clasificación del razonamiento matemático.
Como los modelos de IA han mejorado tan rápido, los benchmarks también han tenido que cambiar. Cuando se presentó por primera vez el benchmark MATH, los mejores modelos apenas rondaban el 7 %. Hoy, los modelos de frontera están cerca del techo, lo que hace que la prueba sea menos útil para compararlos.
Por eso también incluimos AIME 2025, uno de los benchmarks más relevantes ahora mismo para medir el razonamiento matemático real.
¿Por qué debería importarte?
Los benchmarks de matemáticas no van solo de matemáticas.
Son uno de los mejores indicadores indirectos que tenemos de:
razonamiento lógico
resolución de problemas paso a paso
consistencia bajo presión
Así que, si tu trabajo implica finanzas, ingeniería, programación o tareas analíticas, estas puntuaciones son una señal útil.
¿No tienes claro qué modelo escoger?
Consulta nuestra guía completa sobre los mejores LLM
¿Qué LLM es el mejor en matemáticas en 2026?
El benchmark AIME 2025 muestra algo nuevo: el rendimiento matemático en la cima está ahora muy concentrado.
La primera división está prácticamente empatada
OpenAI GPT-5.2 lidera esta foto fija con un 100 % perfecto.
Pero la diferencia es pequeña:
Gemini 3 Pro obtiene un 95 %
Claude Opus 4.5 se queda en un 93 %
Qwen 3 y Grok 4.1 rondan el 92 %
A este nivel, la diferencia entre modelos ya no es «si sabe hacer matemáticas», sino «con qué fiabilidad resuelve los problemas más difíciles».
El nivel intermedio sigue siendo fuerte, pero menos consistente.
Modelos como DeepSeek V3.2, Ernie 5.0 y Mistral 3 se mueven en la franja media-alta de los 80.
Sigue siendo un rendimiento impresionante, pero sugiere más errores en tareas de razonamiento de nivel competición.
Para la mayoría de casos de uso empresariales, estos modelos son «suficientemente buenos».
Para matemáticas de nivel investigación, la parte alta importa más.
Llama 4 es el gran valor atípico.
Llama 4 de Meta queda muy por debajo del grupo de frontera en este benchmark.
Es un recordatorio de que no todos los modelos grandes son igual de fuertes en razonamiento estructurado, aunque rindan bien en escritura o en tareas de conversación.
¿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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