LLM Stats
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LLM Stats es una plataforma gratuita de comparación de modelos de IA que clasifica más de 300 modelos de lenguaje por puntuaciones de referencia, velocidad y precio en un solo panel. Reúne benchmarks públicos y métricas de API en vivo en una única clasificación de LLM, de modo que puedes comparar GPT, Claude, Gemini y DeepSeek lado a lado sin saltar entre una docena de páginas de proveedores.
Acerca de LLM Stats
Qué es LLM Stats
LLM Stats es un centro de referencia para cualquiera que intente entender el mercado de modelos de IA. En lugar de leer la página de marketing de cada laboratorio, tienes un solo sitio que alinea las puntuaciones de razonamiento, programación, matemáticas y contexto largo entre los modelos principales. El sitio se actualiza de forma continua y sigue tanto los lanzamientos cerrados como los de pesos abiertos.
El valor central es la comparación. ¿Por qué importa? Porque ningún laboratorio publica cifras honestas y comparables de sus modelos rivales. La plataforma somete cada modelo a una puntuación compuesta de LLM Stats, un número prudente que tiene en cuenta la incertidumbre y mezcla la evidencia de los benchmarks en una sola clasificación. Según LLM Stats, los resultados ausentes siguen ausentes en lugar de contar como fallos. Así se evita que un modelo a medio evaluar parezca peor de lo que rinde en realidad. Un detalle pequeño. Una diferencia enorme cuando eliges un modelo para un proyecto real.
El problema es el alcance. Las clasificaciones reflejan la evidencia pública que existe hoy. Un modelo con poca cobertura de benchmarks puede quedar más abajo de lo que merece. La plataforma dice abiertamente que su puntuación no es una recomendación de despliegue para una tarea concreta. Trátala como un atajo de investigación, no como una respuesta definitiva.
Primeros pasos
- Abre llm-stats.com y explora la clasificación principal de IA, que enumera los modelos clasificados con puntuaciones, velocidad y precio por millón de tokens.
- Reduce la lista con las clasificaciones para un trabajo concreto, como la mejor IA para programación, escritura, matemáticas o contexto largo.
- Filtra por licencia, velocidad o precio según tu presupuesto y tus necesidades de latencia.
- Abre la página de un modelo para ver el desglose de sus benchmarks, su ventana de contexto y los precios de los proveedores.
- Si desarrollas software, conéctate mediante la API de datos o la integración MCP para llevar esas mismas cifras a tu propia aplicación.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de LLM Stats.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Desarrolladores de IA que eligen un modelo para un proyecto
- Gestores de producto y fundadores que evalúan el mercado
- Investigadores y estudiantes
Tareas
- Comparar precios de modelos de IA
- Elegir un modelo de programación o de escritura
- Seguir nuevos lanzamientos
Casos de uso
- Decidir qué modelo pagar este trimestre
- Evaluar un modelo de pesos abiertos frente a uno cerrado
- Integrar datos de modelos en vivo en una herramienta interna
Funciones clave
Puntuación compuesta de LLM Stats
Cada modelo recibe una sola puntuación que combina los resultados de los benchmarks en un número comparable. La puntuación está pensada para mantenerse prudente: los modelos con menos evidencia conservan más incertidumbre en lugar de ser penalizados. La clasificación premia un rendimiento amplio y bien evaluado por encima de una victoria afortunada en un solo benchmark.
Clasificación de LLM en vivo
La clasificación principal ordena más de 300 modelos y se actualiza de forma continua a partir de benchmarks públicos y métricas de API. Las columnas cubren razonamiento, programación, agente, ventana de contexto, velocidad de salida y precios. Echa un vistazo a todo de una vez. Ordena por lo que te importe.
Clasificaciones por categoría
Más allá del ranking general, el sitio ofrece tableros centrados en programación, escritura, investigación, matemáticas, contexto largo, llamada a herramientas, razonamiento, generación de imágenes y creación de vídeo. Cada tablero aplica las mismas reglas de puntuación a un conjunto de benchmarks más estrecho, lo que ayuda cuando tu necesidad no tiene nada que ver con la inteligencia general.
Comparación de precios de modelos de IA
Una página de precios dedicada enumera el coste de entrada, entrada en caché y salida por millón de tokens para cientos de modelos, más una cifra de coste por turno observada a partir de tráfico real. Indica cuándo se comprobó cada precio por última vez y se actualiza cada 30 minutos, así las cifras no se quedan desfasadas.
Clasificación abierta de LLM
Los modelos de pesos abiertos tienen su propia clasificación, separada de los laboratorios cerrados. Esa separación importa cuando quieres autoalojar o afinar. Los modelos abiertos y cerrados rara vez compiten en las mismas condiciones.
Arena abierta y área de pruebas
La plataforma aloja arenas de chat, programación, imagen y vídeo donde puedes enfrentar modelos entre sí con prompts reales. Un área de pruebas te deja probar modelos directamente. Una comprobación útil antes de fiarte de cualquier cifra de una clasificación.
API de datos y servidor MCP
Para los desarrolladores, una API de datos y un servidor MCP exponen los mismos datos de clasificación y precios de forma programática. La plataforma también ofrece servicios personalizados de benchmarking y etiquetado de datos para equipos que necesitan una evaluación más allá de los benchmarks públicos.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Gratis de explorar, sin muro de pago entre tú y las clasificaciones o las tablas de precios.
- Reúne cientos de modelos en una sola vista de comparación de modelos de IA. Se acabó saltar entre decenas de páginas de proveedores.
- La página de precios muestra cuándo se comprobó cada dato y se actualiza cada 30 minutos, así las cifras de coste siguen vigentes.
- Las clasificaciones separadas de abiertos y cerrados mantienen la comparación justa para quien autoaloja.
- La API de datos y el servidor MCP facilitan reutilizar los datos en tus propias herramientas.
Desventajas
- La puntuación depende de benchmarks públicos, así un modelo nuevo o poco evaluado puede quedar más abajo de lo que sugiere su habilidad real.
- La cobertura profunda de benchmarks se inclina hacia los modelos populares, lo que deja datos más finos para modelos de nicho o regionales.
- El benchmarking personalizado y el etiquetado de datos son servicios de pago, y los precios no se publican en el sitio, así que tienes que contactar con el equipo para un presupuesto.
- Las posiciones de la clasificación cambian a menudo con cada nuevo modelo, lo que puede dejar obsoleta una captura guardada en pocas semanas.
Preguntas frecuentes
Sí. Las clasificaciones públicas, las páginas de modelos y la comparación de precios no cuestan nada de explorar. La empresa sí vende servicios personalizados de benchmarking y etiquetado de datos para empresas. Los datos básicos siguen abiertos en cualquier caso.
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