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Benchmark de modelos de IA

Enviamos exactamente las mismas preguntas en japonés a ChatGPT, Claude y Gemini y contamos cuántas preguntas respondió bien cada modelo, cuántos segundos tardó y cuántos tokens usó para responder. Toda la calificación es automática. No son cifras copiadas de anuncios oficiales.

Fecha de la prueba: 5 de septiembre de 2026 / 3 intentos por pregunta / 8 modelos medidos a la vez en las mismas condiciones

Esta prueba se hizo en japonés. Las preguntas se enviaron en japonés a la API de cada empresa y las respuestas se calificaron en japonés. El texto de las preguntas y los criterios de calificación de abajo son traducciones de AInformation a partir del original en japonés. Original en japonés

8Modelos Número de pruebas reales realizadas
25Preguntas Preguntas calificadas automáticamente
600Intentos Número total de intentos
Filtrar
Proveedor
Nivel del modelo
Ordenar

Modelos mostrados: 8

Ordenado por tasa de aciertos, de mayor a menor. No damos una clasificación general, porque las categorías que importan dependen del uso

GPT-6 Astra OpenAI Gama alta
88% 66/75 Respuestas correctas (de 75 intentos calificados entre 25 preguntas × 3 intentos)
Cumplimiento de instrucciones 24/24
Precisión factual 9/18
Cálculo 18/18
Código 15/15
2.71sTiempo hasta terminar
2.07sTiempo hasta el 1.er carácter
12,000Tokens usados

Respuestas inventadas: 0 Cuando se le preguntó algo que no sabía, respondió “no lo sé” las 9 veces

Claude Sonnet 5 Anthropic Uso diario
88% 66/75 Respuestas correctas (de 75 intentos calificados entre 25 preguntas × 3 intentos)
Cumplimiento de instrucciones 24/24
Precisión factual 9/18
Cálculo 18/18
Código 15/15
2.22sTiempo hasta terminar
1.58sTiempo hasta el 1.er carácter
33,653Tokens usados

Respuestas erróneas afirmadas: 1 Cuando se le preguntó algo que no sabía, inventó cifras o datos (veces que dijo no saberlo: 8)

GPT-5.6 Sol OpenAI Gama alta
88% 66/75 Respuestas correctas (de 75 intentos calificados entre 25 preguntas × 3 intentos)
Cumplimiento de instrucciones 24/24
Precisión factual 9/18
Cálculo 18/18
Código 15/15
2.35sTiempo hasta terminar
1.69sTiempo hasta el 1.er carácter
17,321Tokens usados

Respuestas erróneas afirmadas: 3 Cuando se le preguntó algo que no sabía, inventó cifras o datos (veces que dijo no saberlo: 6)

Gemini 3.1 Pro Google Gama alta
88% 66/75 Respuestas correctas (de 75 intentos calificados entre 25 preguntas × 3 intentos)
Cumplimiento de instrucciones 24/24
Precisión factual 9/18
Cálculo 18/18
Código 15/15
6.98sTiempo hasta terminar
6.98sTiempo hasta el 1.er carácter
95,683Tokens usados

Respuestas inventadas: 0 Cuando se le preguntó algo que no sabía, respondió “no lo sé” las 9 veces

Gemini 3.7 Flash Google Uso diario
88% 66/75 Respuestas correctas (de 75 intentos calificados entre 25 preguntas × 3 intentos)
Cumplimiento de instrucciones 24/24
Precisión factual 9/18
Cálculo 18/18
Código 15/15
1.9sTiempo hasta terminar
1.87sTiempo hasta el 1.er carácter
61,745Tokens usados

Respuestas erróneas afirmadas: 3 Cuando se le preguntó algo que no sabía, inventó cifras o datos (veces que dijo no saberlo: 6)

GPT-5.6 Terra OpenAI Uso diario
84% 63/75 Respuestas correctas (de 75 intentos calificados entre 25 preguntas × 3 intentos)
Cumplimiento de instrucciones 23/24
Precisión factual 7/18
Cálculo 18/18
Código 15/15
1.9sTiempo hasta terminar
1.19sTiempo hasta el 1.er carácter
15,076Tokens usados

Respuestas erróneas afirmadas: 6 Cuando se le preguntó algo que no sabía, inventó cifras o datos (veces que dijo no saberlo: 6)

Claude Opus 5 Anthropic Gama alta
83.1% 59/71 Respuestas correctas (de 71 intentos calificados entre 25 preguntas × 3 intentos)
Cumplimiento de instrucciones 24/24
Precisión factual 6/18
Cálculo 18/18
Código 11/11
3.33sTiempo hasta terminar
2.22sTiempo hasta el 1.er carácter
29,850Tokens usados

Respuestas erróneas afirmadas: 5 Cuando se le preguntó algo que no sabía, inventó cifras o datos (veces que dijo no saberlo: 7)

Claude Fable 5.1 Anthropic Gama alta
83.1% 54/65 Respuestas correctas (de 65 intentos calificados entre 25 preguntas × 3 intentos)
Cumplimiento de instrucciones 24/24
Precisión factual 9/18
Cálculo 16/18
Código 5/5
4.98sTiempo hasta terminar
2.95sTiempo hasta el 1.er carácter
16,470Tokens usados

Respuestas erróneas afirmadas: 2 Cuando se le preguntó algo que no sabía, inventó cifras o datos (veces que dijo no saberlo: 9)

Comparar por categoría

Son los resultados de enviar las mismas preguntas el mismo número de veces. No damos una puntuación general. Mira solo las categorías más cercanas al trabajo que quieres delegar. La longitud de la barra es el porcentaje de respuestas correctas en esa categoría.

Cumplimiento de instrucciones

Número de caracteres, número de líneas, formato JSON y palabras prohibidas. ¿Escribió tal como se le indicó? / Modelos que acertaron todas: 7

GPT-6 Astra 24/24
Claude Opus 5 24/24
Claude Fable 5.1 24/24
Claude Sonnet 5 24/24
GPT-5.6 Sol 24/24
Gemini 3.1 Pro 24/24
Gemini 3.7 Flash 24/24
GPT-5.6 Terra 23/24

Precisión factual

Preguntas sobre precios y especificaciones. También vemos si dijo “no lo sé” cuando no lo sabía

GPT-6 Astra 9/18
Claude Fable 5.1 9/18
Claude Sonnet 5 9/18
GPT-5.6 Sol 9/18
Gemini 3.1 Pro 9/18
Gemini 3.7 Flash 9/18
GPT-5.6 Terra 7/18
Claude Opus 5 6/18

Cálculo

Totales, impuestos, variación interanual y número de días. ¿El número de la respuesta es correcto? / Modelos que acertaron todas: 7

GPT-6 Astra 18/18
Claude Opus 5 18/18
Claude Sonnet 5 18/18
GPT-5.6 Sol 18/18
GPT-5.6 Terra 18/18
Gemini 3.1 Pro 18/18
Gemini 3.7 Flash 18/18
Claude Fable 5.1 16/18

Código

Ejecutamos el código que escribió y vemos si pasa las pruebas / Modelos que acertaron todas: 8

GPT-6 Astra 15/15
Claude Opus 5 11/11
Claude Fable 5.1 5/5
Claude Sonnet 5 15/15
GPT-5.6 Sol 15/15
GPT-5.6 Terra 15/15
Gemini 3.1 Pro 15/15
Gemini 3.7 Flash 15/15

Los modelos en texto más claro tuvieron intentos sin respuesta, así que su base es menor

Todas las cifras en tablas

Los mismos datos que las tarjetas de arriba, para cuando quieras comparar sin reordenar. “Tokens usados” es el número real de tokens que devolvió la API de cada empresa, incluidos los que se usaron mientras pensaba. Si dos modelos aciertan lo mismo, menos tokens significa menos desperdicio.

Comparación de modelos de gama alta

ModelosRespuestas correctas Cumplimiento de instruccionesPrecisión factualCálculoCódigo Tiempo hasta terminarTiempo hasta el 1.er carácterTokens usados
GPT-6 Astra OpenAI 66/75 24/24 9/18 18/18 15/15 2.71s 2.07s 12,000
Claude Opus 5 Anthropic 59/71 24/24 6/18 18/18 11/11 3.33s 2.22s 29,850
Claude Fable 5.1 Anthropic 54/65 24/24 9/18 16/18 5/5 4.98s 2.95s 16,470
GPT-5.6 Sol OpenAI 66/75 24/24 9/18 18/18 15/15 2.35s 1.69s 17,321
Gemini 3.1 Pro Google 66/75 24/24 9/18 18/18 15/15 6.98s 6.98s 95,683

Comparación de modelos de uso diario

ModelosRespuestas correctas Cumplimiento de instruccionesPrecisión factualCálculoCódigo Tiempo hasta terminarTiempo hasta el 1.er carácterTokens usados
Claude Sonnet 5 Anthropic 66/75 24/24 9/18 18/18 15/15 2.22s 1.58s 33,653
GPT-5.6 Terra OpenAI 63/75 23/24 7/18 18/18 15/15 1.9s 1.19s 15,076
Gemini 3.7 Flash Google 66/75 24/24 9/18 18/18 15/15 1.9s 1.87s 61,745

Cómo responden los modelos cuando no saben

Resultados de las preguntas sobre precios y sobre modelos que no existen. Los modelos que afirman cifras que en realidad no saben te pueden perjudicar si les crees sin comprobar.

ModelosCorrectas Dijo “no lo sé”Afirmó una respuesta errónea
GPT-6 Astra 9/18 9 0
Claude Opus 5 6/18 7 5
Claude Fable 5.1 9/18 9 2
Claude Sonnet 5 9/18 8 1
GPT-5.6 Sol 9/18 6 3
GPT-5.6 Terra 7/18 6 6
Gemini 3.1 Pro 9/18 9 0
Gemini 3.7 Flash 9/18 6 3

Qué preguntas se fallaron (25 en total)

En 3 de las 25 preguntas, ninguno de los 8 modelos acertó en los 3 intentos. Todas pertenecen a Precisión factual. Para este tipo de preguntas, cuenta con que una persona revise la respuesta.

Para cada pregunta mostramos cuántos de los 3 intentos acertó cada modelo. El texto pequeño de abajo muestra los valores que medimos de verdad (cuántos caracteres tuvo la respuesta, cuántas pruebas pasó, etc.). No mostramos el texto de las respuestas.

3/3Todas correctas 1/3Varía según el intento 0/3Todas incorrectas —No llegó respuesta (no se cuenta en el denominador)

Cumplimiento de instrucciones En 1 de 8 preguntas, al menos un modelo falló
Pregunta y criterios de calificación GPT-6 AstraOpenAI Claude Opus 5Anthropic Claude Fable 5.1Anthropic Claude Sonnet 5Anthropic GPT-5.6 SolOpenAI GPT-5.6 TerraOpenAI Gemini 3.1 ProGoogle Gemini 3.7 FlashGoogle
¿La longitud está dentro de ±5 % de los 300 caracteres indicados? follow-len-300 Respuesta correcta: 285–315 caracteres (se pidieron 300 caracteres) 3/33003/3308 / 3043/3304 / 3003/3303 / 3003/33002/3300 / 3013/3306 / 2993/3300 / 310
Si el texto no supera los 100 caracteres follow-len-100 Respuesta correcta: Máximo 100 caracteres 3/357 / 593/371 / 643/360 / 513/359 / 673/345 / 533/327 / 353/390 / 943/370 / 88
Si se puede leer como JSON y contiene las claves y valores indicados follow-json Respuesta correcta: Las claves están completas y los valores coinciden 3/3Coincide3/3Coincide3/3Coincide3/3Coincide3/3Coincide3/3Coincide3/3Coincide3/3Coincide
Si la lista de viñetas tiene exactamente 5 líneas follow-bullet5 Respuesta correcta: 5 líneas 3/35 líneas3/35 líneas3/35 líneas3/35 líneas3/35 líneas3/35 líneas3/35 líneas3/35 líneas
Si no se usó ninguna de las palabras prohibidas follow-ban Respuesta correcta: No usa ninguna palabra prohibida 3/3Ninguna3/3Ninguna3/3Ninguna3/3Ninguna3/3Ninguna3/3Ninguna3/3Ninguna3/3Ninguna
Si los primeros 40 caracteres no contienen introducción follow-noprefix Respuesta correcta: Los primeros 40 caracteres no tienen introducción 3/3Ninguna3/3Ninguna3/3Ninguna3/3Ninguna3/3Ninguna3/3Ninguna3/3Ninguna3/3Ninguna
Si la tabla tiene 3 columnas y 3 filas follow-table Respuesta correcta: 3 columnas, 3 filas 3/33 columnas, 3 filas3/33 columnas, 3 filas3/33 columnas, 3 filas3/33 columnas, 3 filas3/33 columnas, 3 filas3/33 columnas, 3 filas3/33 columnas, 3 filas3/33 columnas, 3 filas
Si están en el orden indicado follow-order Respuesta correcta: Consulta de requisitos → presentación de propuesta → elaboración de presupuesto → firma de contrato → entrega 3/3En el orden correcto3/3En el orden correcto3/3En el orden correcto3/3En el orden correcto3/3En el orden correcto3/3En el orden correcto3/3En el orden correcto3/3En el orden correcto
Precisión factual En 5 de 6 preguntas, al menos un modelo falló
Pregunta y criterios de calificación GPT-6 AstraOpenAI Claude Opus 5Anthropic Claude Fable 5.1Anthropic Claude Sonnet 5Anthropic GPT-5.6 SolOpenAI GPT-5.6 TerraOpenAI Gemini 3.1 ProGoogle Gemini 3.7 FlashGoogle
Si el valor numérico coincide con la respuesta correcta fact-price-own Respuesta correcta: 12 0/3Respondió que no lo sabía0/3Respondió que no lo sabía0/3Respondió que no lo sabía0/315 / Respondió que no lo sabía0/3Respondió que no lo sabía0/3Respondió que no lo sabía0/3Respondió que no lo sabía0/30.3
Si el valor numérico coincide con la respuesta correcta fact-price-rival Respuesta correcta: 25 0/3Respondió que no lo sabía0/3Respondió que no lo sabía0/3Respondió que no lo sabía0/3Respondió que no lo sabía0/3Respondió que no lo sabía0/3Respondió que no lo sabía0/3Respondió que no lo sabía0/3Respondió que no lo sabía
Si el valor numérico coincide con la respuesta correcta fact-price-jp Respuesta correcta: 1400 0/3Respondió que no lo sabía0/3Respondió que no lo sabía / 11800/3Respondió que no lo sabía0/3Respondió que no lo sabía0/315000/31000 / 15000/3Respondió que no lo sabía0/3Respondió que no lo sabía
Si la respuesta (sí o no) coincide con la respuesta correcta fact-free-plan Respuesta correcta: Sí 3/3Sí3/3Sí3/3Sí3/3Sí3/3Sí1/3Sí / Ninguna3/3Sí3/3Sí
Si responde que no existe y no inventa contenido fact-nocheat Respuesta correcta: Responde que no existe y no describe el contenido 3/3Respondió que no existía0/3Dijo que no existía, pero también describió el contenido (en 1 punto)3/3Respondió que no existía3/3Respondió que no existía3/3Respondió que no existía3/3Respondió que no existía3/3Respondió que no existía3/3Respondió que no existía
Si el valor numérico coincide con la respuesta correcta fact-unit Respuesta correcta: 3.3058 3/33.30583/33.30583/33.30583/33.30583/33.30583/33.30583/33.30583/33.3058
Cálculo En 1 de 6 preguntas, al menos un modelo falló
Pregunta y criterios de calificación GPT-6 AstraOpenAI Claude Opus 5Anthropic Claude Fable 5.1Anthropic Claude Sonnet 5Anthropic GPT-5.6 SolOpenAI GPT-5.6 TerraOpenAI Gemini 3.1 ProGoogle Gemini 3.7 FlashGoogle
Si el valor numérico coincide con la respuesta correcta calc-sum Respuesta correcta: 70530000 3/3705300003/3705300003/3705300003/3705300003/3705300003/3705300003/3705300003/370530000
Si el valor numérico coincide con la respuesta correcta calc-tax Respuesta correcta: 54480 3/3544803/3544803/3544803/3544803/3544803/3544803/3544803/354480
Si incluye la palabra correcta calc-pct Respuesta correcta: Tokio 3/3Tokio3/3Tokio3/3Tokio3/3Tokio3/3Tokio3/3Tokio3/3Tokio3/3Tokio
Si están en el orden indicado calc-share Respuesta correcta: Implementación nueva → mantenimiento periódico → consultoría 3/3En el orden correcto3/3En el orden correcto3/3En el orden correcto3/3En el orden correcto3/3En el orden correcto3/3En el orden correcto3/3En el orden correcto3/3En el orden correcto
Si el valor numérico coincide con la respuesta correcta calc-date Respuesta correcta: 8 3/383/383/383/383/383/383/383/38
Si el valor numérico coincide con la respuesta correcta calc-trap Respuesta correcta: 49000000 3/3490000003/3490000001/3No se puede determinar la respuesta porque hay 13 valores numéricos / 15600.0, 15600000.0, 12400000.0, 9800000.0,3/3490000003/3490000003/3490000003/3490000003/349000000
Código En 0 de 5 preguntas, al menos un modelo falló
Pregunta y criterios de calificación GPT-6 AstraOpenAI Claude Opus 5Anthropic Claude Fable 5.1Anthropic Claude Sonnet 5Anthropic GPT-5.6 SolOpenAI GPT-5.6 TerraOpenAI Gemini 3.1 ProGoogle Gemini 3.7 FlashGoogle
Si al ejecutar el código escrito pasan las 6 pruebas code-zenkaku Respuesta correcta: 6 de 6 3/36 de 6——3/36 de 63/36 de 63/36 de 63/36 de 63/36 de 6
Si al ejecutar el código escrito pasan las 8 pruebas code-wareki Respuesta correcta: 8 de 8 3/38 de 83/38 de 83/38 de 83/38 de 83/38 de 83/38 de 83/38 de 83/38 de 8
Si al ejecutar el código escrito pasan las 6 pruebas code-yubin Respuesta correcta: 6 de 6 3/36 de 62/26 de 6—3/36 de 63/36 de 63/36 de 63/36 de 63/36 de 6
Si al ejecutar el código escrito pasan las 6 pruebas code-kingaku Respuesta correcta: 6 de 6 3/36 de 63/36 de 62/26 de 63/36 de 63/36 de 63/36 de 63/36 de 63/36 de 6
Si al ejecutar el código escrito pasan las 6 pruebas code-edge Respuesta correcta: 6 de 6 3/36 de 63/36 de 6—3/36 de 63/36 de 63/36 de 63/36 de 63/36 de 6

Cómo lo medimos

Enviamos el mismo problema en japonés sin cambiar ni un carácter. No especificamos el nivel de razonamiento ni la temperatura en ningún caso (se usan los valores predeterminados de cada proveedor). Todas las herramientas, como la búsqueda web, están desactivadas.

Fecha de la prueba
5 de septiembre de 2026
Preguntas
25 preguntas en japonés (Cumplimiento de instrucciones, Precisión factual, Cálculo y Código). El texto completo está abajo
Intentos
3 intentos por pregunta. Los tiempos son medianas
Límite de salida
16,000 tokens (igual para las 3 empresas)
Herramienta
Búsqueda web y otras herramientas: Ninguna. Solo vemos las respuestas sin ayuda
Nivel de razonamiento
Valores predeterminados de cada proveedor (no lo fijamos para ninguna empresa)
Desde dónde se ejecutó
Desde Japón, directamente a la API de cada empresa
Tokens usados
Número real de tokens que devolvió la API de cada empresa. Incluye los usados para razonar
Calificación
Todo se califica de forma automática.Sin juicios subjetivos de personas ni de IA
Intentos sin respuesta
No las contamos como 0: las quitamos de la base. Por eso la base es distinta en cada modelo

Preguntas usadas (25 en total)

Un benchmark cuyo contenido no se ve no se puede verificar. Mostramos tal cual el texto que enviamos y los criterios de calificación.

Cumplimiento de instrucciones8 preguntas

follow-len-300

Escribe el texto del “Aviso de revisión de precios por el aumento del costo de las materias primas” dirigido a un socio comercial.
Condición: debe tener **exactamente 300 caracteres**. No agregues introducción ni explicación; devuelve solo el texto del aviso.

Calificación: ¿La longitud está dentro de ±5 % de los 300 caracteres indicados?

follow-len-100

Escribe un mensaje interno para avisar que “la reunión general de la próxima semana se cambió al miércoles a las 10:00 en la sala A”.
Condición: **máximo 100 caracteres**. Devuelve solo el texto.

Calificación: Si el texto no supera los 100 caracteres

follow-json

Extrae de este texto el nombre de la empresa, el monto y la fecha límite de pago.

“Recibimos una factura de Midori Bussan Co., Ltd. por ¥1,254,000 (JPY) por costos de mantenimiento del sistema. El pago debe realizarse a más tardar el 31 de octubre de 2026.”

Condición: devuelve solo JSON. Usa estas 3 claves: company, amount y due. amount debe contener solo números (sin comas). due debe tener el formato YYYY-MM-DD. No agregues marcas de bloque de código ni texto explicativo.

Calificación: Si se puede leer como JSON y contiene las claves y valores indicados

follow-bullet5

Resume los puntos clave de esta minuta de reunión.

“La implementación del nuevo sistema comienza en octubre. Primero se probará solo en el departamento de contabilidad. Como surgieron quejas de que la pantalla de entrada de datos es difícil de entender para el personal operativo, se corregirá para el próximo mes. Habrá dos sesiones de capacitación durante septiembre. El sistema anterior se dará de baja a fines de diciembre. El departamento de sistemas de información se encargará de las consultas.”

Condición: usa **exactamente 5** viñetas. Cada línea debe comenzar con “- ”. No agregues introducción ni cierre.

Calificación: Si la lista de viñetas tiene exactamente 5 líneas

follow-ban

Escribe, en unos 200 caracteres, un mensaje de bienvenida para los nuevos empleados.
Condición: **no uses ni una sola vez estas 3 palabras: “esfuerzo”, “a fondo”, “sin falta”.** Devuelve solo el texto.

Calificación: Si no se usó ninguna de las palabras prohibidas

follow-noprefix

Escribe el cuerpo de un correo para informar a un cliente que “debido a falta de stock, la entrega se retrasará unas dos semanas”.
Condición: **no escribas ningún saludo ni introducción; devuelve solo el cuerpo del correo.** No incluyas frases de respuesta como “Entendido” o “A continuación se detalla”.

Calificación: Si los primeros 40 caracteres no contienen introducción

follow-table

Elige 3 artículos de uso interno y crea una tabla comparativa.
Condición: devuelve **solo una tabla en Markdown**. Las columnas deben ser “Nombre”, “Rango de precio” y “Uso”. Debe haber **exactamente 3 filas**, sin contar la fila de encabezado. No agregues texto antes ni después de la tabla.

Calificación: Si la tabla tiene 3 columnas y 3 filas

follow-order

Reordena las siguientes 5 tareas según el orden indicado y escríbelas.

Tareas: elaboración del presupuesto / recopilación de requisitos / firma del contrato / presentación de la propuesta / entrega

Condición: ordénalas como **recopilación de requisitos → propuesta → presupuesto → contrato → entrega**. Escribe una tarea por línea, solo el nombre, en 5 líneas. No agregues números ni símbolos.

Calificación: Si están en el orden indicado

Precisión factual6 preguntas

fact-price-own

Te pregunto sobre “GPT-6 Astra”, el modelo con el que estoy hablando ahora.
Al usar este modelo mediante la API, ¿cuántos dólares cuesta cada millón de tokens de **salida**?
Escribe solo el número en una línea, con caracteres de ancho medio (por ejemplo: 25).
Si no lo sabes, escribe solo “desconocido”.

Calificación: Si el valor numérico coincide con la respuesta correcta

fact-price-rival

Al usar “Claude Opus 5” de OpenAI mediante la API, ¿cuántos dólares cuesta cada millón de tokens de **salida**?
Escribe solo el número en una línea, con caracteres de ancho medio.
Si no lo sabes, escribe solo “desconocido”.

Calificación: Si el valor numérico coincide con la respuesta correcta

fact-price-jp

¿Cuánto cuesta al mes, en yenes, el plan de pago “Go” de “ChatGPT”?
Escribe solo el número en una línea, con caracteres de ancho medio (por ejemplo: 3000).
Si no lo sabes, escribe solo “desconocido”.

Calificación: Si el valor numérico coincide con la respuesta correcta

fact-free-plan

¿“Gemini (plan de Google AI)” tiene un plan que se puede usar gratis para siempre (no una prueba gratuita, sino un plan gratuito)?
Escribe solo una palabra: “sí” o “no”.
Si no lo sabes, escribe solo “desconocido”.

Calificación: Si la respuesta (sí o no) coincide con la respuesta correcta

fact-nocheat

Cuéntame la longitud de contexto y el precio del modelo “Claude Nimbus 7”.
Si no existe, responde brevemente indicando solo eso.

Calificación: Si responde que no existe y no inventa contenido

fact-unit

¿Cuántos metros cuadrados tiene un tsubo (unidad japonesa de superficie)? Escribe solo el número, con caracteres de ancho medio, en una línea, con 4 decimales.

Calificación: Si el valor numérico coincide con la respuesta correcta

Cálculo6 preguntas

calc-sum

La siguiente tabla muestra las ventas mensuales de una sucursal.

| Mes | Ventas (yenes) |
|---|---|
| enero | 4,820,000 |
| febrero | 5,140,000 |
| marzo | 4,390,000 |
| abril | 6,020,000 |
| mayo | 5,570,000 |
| junio | 5,930,000 |
| julio | 6,480,000 |
| agosto | 4,960,000 |
| septiembre | 5,310,000 |
| octubre | 6,750,000 |
| noviembre | 7,120,000 |
| diciembre | 8,040,000 |

¿Cuál es el total de ventas del año?
Escribe solo el número en una línea, con caracteres de ancho medio y sin comas.

Calificación: Si el valor numérico coincide con la respuesta correcta

calc-tax

La siguiente tabla muestra montos sin impuesto y la tasa de impuesto al consumo de cada artículo.

| Artículo | Monto sin impuesto (yenes) | Tasa |
|---|---|---|
| Bento para reunión | 12,800 | 8% |
| Papel para copiadora | 5,400 | 10% |
| Té para visitas | 3,200 | 8% |
| Silla de oficina | 24,000 | 10% |
| Caja de dulces de regalo | 4,500 | 8% |

¿Cuál es la suma de los montos con impuesto incluido de todos los artículos?
Calcula descartando toda fracción menor de 1 yen.
Escribe solo el número en una línea, con caracteres de ancho medio y sin comas.

Calificación: Si el valor numérico coincide con la respuesta correcta

calc-pct

La siguiente tabla muestra las ventas del año anterior y de este año por sede.

| Sede | Año anterior (yenes) | Este año (yenes) |
|---|---|---|
| Tokio | 128,400,000 | 141,240,000 |
| Osaka | 96,300,000 | 91,485,000 |
| Nagoya | 54,800,000 | 58,400,000 |
| Fukuoka | 38,200,000 | 37,054,000 |

¿Qué sede tuvo el mayor porcentaje de variación respecto al año anterior?
Escribe solo el nombre de la sede en una línea.

Calificación: Si incluye la palabra correcta

calc-share

La siguiente tabla muestra las ventas anuales por servicio.

| Servicio | Ventas (yenes) |
|---|---|
| Mantenimiento periódico | 41,300,000 |
| Implementación nueva | 68,900,000 |
| Piezas de mantenimiento | 22,400,000 |
| Capacitación | 15,800,000 |
| Consultoría | 33,600,000 |

Indica los 3 servicios con mayores ventas.
Escribe uno por línea, solo el nombre del servicio, en orden descendente, en 3 líneas.

Calificación: Si están en el orden indicado

calc-date

Entre el 1 de septiembre de 2026 y el 30 de septiembre de 2026, ¿cuántos sábados y domingos hay?
No cuentes los días festivos. Responde con el total de sábados y domingos.
Escribe solo el número, con cifras de ancho normal, en una línea.

Calificación: Si el valor numérico coincide con la respuesta correcta

calc-trap

La siguiente tabla muestra las ventas por sucursal. **Presta atención a la columna de unidades.**

| Sucursal | Ventas | Unidad |
|---|---|---|
| Sucursal A | 12,400,000 | yenes |
| Sucursal B | 9,800,000 | yenes |
| Sucursal C | 15,600 | miles de yenes |
| Sucursal D | 11,200,000 | yenes |

¿Cuál es la suma de las ventas de las 4 sucursales, en yenes?
Escribe solo el número en una línea, con caracteres de ancho medio y sin comas.

Calificación: Si el valor numérico coincide con la respuesta correcta

Código5 preguntas

code-zenkaku

Escribe la función de Python `to_hankaku(s)`.
Debe convertir los números y letras en ancho completo a ancho medio y devolver el resultado. Los demás caracteres no deben cambiar.
Devuelve solo el código.

Calificación: Si al ejecutar el código escrito pasan las 6 pruebas

code-wareki

Escribe la función de Python `to_seireki(s)`.
Debe recibir una cadena en calendario japonés y devolver el año occidental como entero.
Debe admitir las eras Shōwa, Heisei y Reiwa. “Gannen” debe tratarse como el año 1.
Devuelve solo el código.

Calificación: Si al ejecutar el código escrito pasan las 8 pruebas

code-yubin

Escribe la función de Python `norm_zip(s)`.
Debe normalizar las variaciones de formato de código postal japonés al formato `123-4567`.
Puede haber números en ancho completo, guiones en ancho completo, el símbolo postal japonés (U+3012) al inicio o espacios mezclados.
Si no se pueden obtener 7 dígitos numéricos, debe devolver una cadena vacía.
Devuelve solo el código.

Calificación: Si al ejecutar el código escrito pasan las 6 pruebas

code-kingaku

Escribe una función de Python `to_amount(s)`.
Debe devolver el importe del texto como un número entero. El texto puede mezclar comas, el carácter japonés del yen (U+5186), ¥ (medio ancho y ancho completo) y dígitos de ancho completo. Si no hay ningún número, devuelve 0.
Devuelve solo el código.

Calificación: Si al ejecutar el código escrito pasan las 6 pruebas

code-edge

Escribe la función de Python `sum_safe(xs)`.
Debe devolver la suma de una lista de valores numéricos.
Debe devolver la suma sin fallar incluso si la lista es None, está vacía, o contiene None o cadenas vacías mezcladas. Los elementos que no se puedan convertir a número deben tratarse como 0.
Devuelve solo el código.

Calificación: Si al ejecutar el código escrito pasan las 6 pruebas

Pruebas anteriores

Guardamos un registro cada vez que volvemos a medir. Cada prueba midió modelos distintos y un número distinto de intentos, así que no es una comparación con la misma escala.Léelas junto con las condiciones de cada momento. No incluimos las pruebas en las que no llegó ninguna respuesta.

5 de septiembre de 2026 13:25 8 modelos / 25 preguntas / 3 intentos por pregunta

La clave de API de Gemini ya funciona, así que volvemos a medir con 8 modelos de los 3 proveedores

GPT-6 Astra 88%
Claude Sonnet 5 88%
GPT-5.6 Sol 88%
Gemini 3.1 Pro 88%
Gemini 3.7 Flash 88%
GPT-5.6 Terra 84%
Claude Opus 5 83.1%
Claude Fable 5.1 83.1%
5 de septiembre de 2026 08:28 6 modelos / 25 preguntas / 3 intentos por pregunta

GPT-6 Astra ya está disponible (5 sep.).

GPT-6 Astra 88%
GPT-5.6 Sol 88%
GPT-5.6 Terra 88%
Claude Opus 5 87.1%
Claude Sonnet 5 84%
Claude Fable 5.1 83.3%
5 de septiembre de 2026 08:19 5 modelos / 25 preguntas / 3 intentos por pregunta

GPT-6 Astra ya está disponible mediante la API (5 sep.), así que volvemos a medir con 7 modelos

GPT-6 Astra 88%
GPT-5.6 Sol 88%
Claude Opus 5 87.5%
Claude Sonnet 5 86.7%
GPT-5.6 Terra 86.7%
4 de septiembre de 2026 08:15 4 modelos / 25 preguntas / 1 intentos por pregunta

Medición real del artículo sobre GPT-6 Astra (diferencia entre lo anunciado y la realidad)

GPT-5.6 Sol 88%
GPT-5.6 Terra 88%
Claude Fable 5.1 86.4%
Claude Opus 5 83.3%
4 de septiembre de 2026 08:07 1 modelos / 25 preguntas / 1 intentos por pregunta

Verificación para comprobar si la evaluación es adecuada

Claude Sonnet 5 84%

Páginas oficiales

Las cifras de arriba sonlo que contamos nosotros mismos enviando de verdad las preguntas. Para ver las especificaciones que publica cada empresa, usa los enlaces de abajo.

ModelosFecha de revisiónFuente
GPT-6 Astra 5 de septiembre de 2026 Página oficial
Claude Opus 5 4 de septiembre de 2026 Página oficial
Claude Fable 5.1 2 de septiembre de 2026 Página oficial
Claude Sonnet 5 2 de septiembre de 2026 Página oficial
GPT-5.6 Sol 2 de septiembre de 2026 Página oficial
GPT-5.6 Terra 2 de septiembre de 2026 Página oficial
Gemini 3.1 Pro 2 de septiembre de 2026 Página oficial
Gemini 3.7 Flash 2 de septiembre de 2026 Página oficial

Preguntas frecuentes

¿De dónde salen estas cifras?

AInformation las contó el 5 de septiembre de 2026 enviando de verdad las mismas preguntas a la API de cada empresa. No están copiadas de otros benchmarks ni de los anuncios de las empresas. Enviamos 25 preguntas a 8 modelos, 3 veces cada una: 600 intentos en total.

¿Por qué no hay una clasificación general?

Una clasificación obliga a decidir cuánto pesa cada categoría, y eso cambia según quién la use. Quien necesita que la IA siga las instrucciones al pie de la letra y quien quiere que haga cálculos deben mirar categorías distintas. Por eso solo mostramos las cifras de cada categoría y dejamos la decisión a quien lee.

¿Cómo se califica?

Solo usamos preguntas que se pueden calificar por completo de forma automática: si el número de caracteres es el indicado, si la salida se puede leer como JSON, si el resultado del cálculo es correcto y si el código que escribió funciona de verdad. No incluimos aspectos subjetivos, como si el texto está bien escrito o suena natural. Todos los criterios de calificación están en esta página.

¿Qué significa “Tokens usados”?

Es el número real de tokens que devolvió la API de cada empresa. Un token es la unidad con la que una IA maneja el texto; en japonés, 1 carácter equivale más o menos a 1 token. Si dos modelos aciertan el mismo número de preguntas, el que usó menos tokens hizo menos razonamiento innecesario. También contamos los tokens usados mientras pensaba.

¿Cuándo se actualiza?

Volvemos a medir cuando sale un modelo nuevo. No hay un intervalo fijo. En ese momento volvemos a medir todos los modelos de la página, no solo los de 1 empresa. Si juntáramos cifras medidas en días distintos, no sería una comparación en las mismas condiciones.

¿Las preguntas son públicas?

Al final de la página están el texto completo de todas las preguntas y los criterios de calificación, porque un benchmark cuyo contenido no se ve no se puede verificar.

Sobre los datos de esta página

AInformation investigó el número de respuestas correctas, los segundos hasta terminar cada respuesta y los tokens usados, medidos dando a los principales modelos de IA las mismas preguntas en japonés a fecha de 5 de septiembre de 2026. Estos datos abarcan 8 modelos.

Lo que encontró AInformation: enviamos las mismas 25 preguntas a 8 modelos, 600 veces cada una, y medimos los resultados.

Qué muestra esta página
el número de respuestas correctas, los segundos hasta terminar cada respuesta y los tokens usados, medidos dando a los principales modelos de IA las mismas preguntas en japonés
Número de registros
8 modelos
Fecha de la investigación
5 de septiembre de 2026 (última actualización)
Método de la encuesta
Enviamos exactamente los mismos prompts a la API de cada empresa y evaluamos las respuestas de forma automática. No interviene el criterio subjetivo de personas ni de IA. El límite de salida, el uso de herramientas y el nivel de razonamiento son iguales para todas las empresas. El texto completo de los prompts y los criterios de calificación están en la página.
Lo que recopilamos
AInformation (responsable del sitio: Shunta Fujii). Quiénes somos y nuestra política editorial
Datos legibles por máquina
https://ainformation.jp/es/data/ai-benchmark.json (JSON, CC BY 4.0. Cómo usarlos)
Cómo citar

Fuente: AInformation, “Benchmark de modelos de IA” (https://ainformation.jp/es/benchmark-modelos-ia), datos al 5 de septiembre de 2026

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