Mejores Modelos IA de Razonamiento 2026: Ranking Completo y Comparativa

Mejores Modelos IA de Razonamiento 2026: Ranking Completo y Comparativa

OpenAI o3 es el mejor modelo de razonamiento IA en marzo de 2026, con un 96.7% en MATH-500 y un 87.7% en ARC-AGI. Pero no es la unica opcion: Gemini 2.5 Pro destaca en analisis multi-paso, Claude 3.5 Sonnet con extended thinking domina en codigo complejo, y DeepSeek R1 ofrece razonamiento competitivo de forma completamente gratuita. En esta comparativa analizamos los 7 mejores modelos de razonamiento con benchmarks especificos, precios reales y recomendaciones por caso de uso.

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TL;DR - Los mejores modelos de razonamiento IA en 2026

• Mejor razonamiento general: OpenAI o3 con 96.7% en MATH-500, 87.7% en ARC-AGI y 79.7% en GPQA Diamond. Lider absoluto en benchmarks de razonamiento.
• Mejor para matematicas y ciencia: OpenAI o3 con 96.7% en MATH-500 y 96.4% en AIME 2024. Ninguno otro supera esas cifras.
• Mejor para programacion con razonamiento: Claude 3.5 Sonnet con extended thinking. Razonamiento paso a paso aplicado a refactorizacion, debugging y arquitectura de codigo.
• Mejor gratuito y open source: DeepSeek R1 con 671B parametros MoE, 97.3% en MATH-500 y API gratuita. Self-hostable con licencia MIT.
• Mejor relacion velocidad-coste: o4-mini a $1.10/$4.40 por millon de tokens. Razonamiento solido al 8% del precio de o3.
• Mejor para contexto largo: Gemini 2.5 Pro con modo thinking y 1M tokens de contexto. Ideal para analisis de documentos extensos con razonamiento.
• Ranking general: o3 > DeepSeek R1 > Gemini 2.5 Pro > Claude 3.5 Sonnet (extended thinking) > o4-mini > Qwen QwQ-32B > Kimi K1.5.

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Que son los modelos de razonamiento IA

Los modelos de razonamiento son una nueva categoria de modelos de lenguaje que "piensan antes de responder", utilizando cadenas de pensamiento (chain-of-thought) internas para resolver problemas complejos paso a paso. A diferencia de los modelos de lenguaje tradicionales como GPT-4o o Claude Sonnet que generan respuestas de forma directa, los modelos de razonamiento dedican tokens adicionales a descomponer el problema, evaluar multiples enfoques y verificar su propia logica antes de dar una respuesta final.

Esta diferencia es critica para tareas que requieren razonamiento multi-paso: problemas de matematicas avanzadas, preguntas cientificas que exigen deduccion logica, programacion compleja con multiples dependencias, y cualquier tarea donde la respuesta directa tiene alta probabilidad de error.

Como funcionan: chain-of-thought interno

El proceso de razonamiento funciona de la siguiente manera:

1. Recepcion del prompt: El modelo recibe la pregunta del usuario.
2. Generacion de tokens de pensamiento: El modelo produce una cadena de razonamiento interna (visible o no segun el proveedor).
3. Exploracion de caminos: Evalua multiples estrategias de solucion, descartando las incorrectas.
4. Verificacion: Comprueba la coherencia de su respuesta antes de entregarla.
5. Respuesta final: Genera la respuesta consolidada.

Este proceso consume mas tokens y tiempo que una respuesta directa, pero mejora drasticamente la precision en tareas complejas. Por ejemplo, o3 tarda entre 10 y 60 segundos en problemas de matematicas donde GPT-4o fallaria en 2 segundos.

Cuales son los mejores modelos de razonamiento en 2026

En marzo de 2026 hay 7 modelos de razonamiento relevantes, desde el lider de benchmarks OpenAI o3 hasta alternativas open source como DeepSeek R1 y Qwen QwQ-32B. Cada uno utiliza una implementacion distinta del chain-of-thought:

• OpenAI: Tokens de razonamiento internos (no visibles por defecto). Modelos o3 y o4-mini.
• Anthropic: "Extended thinking" que muestra el proceso de pensamiento. Claude 3.5 Sonnet.
• Google: "Thinking mode" en Gemini 2.5 Pro con tokens de pensamiento visibles.
• DeepSeek: Chain-of-thought entrenado con reinforcement learning. Proceso visible y open source.
• Alibaba: Qwen QwQ-32B con razonamiento integrado y codigo abierto.
• Moonshot AI: Kimi K1.5 con enfoque en benchmarks de razonamiento matematico.

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Ranking: Top 7 Modelos de Razonamiento IA en 2026

Nota sobre precios de o3: El coste real de o3 depende enormemente del "effort" seleccionado. En modo low el coste es cercano a $10/M tokens, pero en modo high puede alcanzar $60/M tokens de output por el volumen de tokens de razonamiento generados.

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Analisis detallado: Top 5 Modelos de Razonamiento

1. OpenAI o3 - El lider indiscutible en razonamiento

OpenAI o3 es el modelo de razonamiento mas potente del mercado en marzo de 2026. Lanzado a finales de 2025, o3 represento un salto cualitativo respecto a o1, con mejoras del 20-30% en benchmarks de razonamiento avanzado. Su puntuacion de 87.7% en ARC-AGI -- un test disenado para medir razonamiento abstracto similar al humano -- marco un antes y un despues en la industria.

Caracteristicas de OpenAI o3

Benchmarks de razonamiento de o3

Fortalezas de o3

• ARC-AGI record de 87.7%: Esta puntuacion demostro por primera vez que un modelo de IA puede resolver tareas de razonamiento abstracto que requieren generalizacion fuera de la distribucion de entrenamiento. Ningun otro modelo supera el 70% en esta prueba.
• AIME 2024 con 96.4%: Resuelve problemas de la olimpiada de matematicas americana con precision casi perfecta, algo que GPT-4o solo alcanza en un 13.4%.
• Razonamiento cientifico superior: Con un 79.7% en GPQA Diamond (preguntas de doctorado en fisica, quimica y biologia), o3 supera a investigadores de doctorado no especializados (65%).
• Tres modos de esfuerzo: Permite ajustar el balance entre velocidad/coste y calidad de razonamiento segun la complejidad de la tarea.

Debilidades de o3

• Precio elevado: En modo high, el coste puede alcanzar $60 por millon de tokens de salida, haciendo que consultas complejas cuesten varios dolares cada una.
• Latencia alta: En modo high, las respuestas pueden tardar entre 30 y 120 segundos, lo que lo hace inadecuado para aplicaciones en tiempo real.
• No es open source: Imposible ejecutarlo localmente o auditarlo.
• Contexto limitado a 128K: Menos que los 200K de Claude o el 1M de Gemini.

Veredicto de o3

o3 es la eleccion correcta si necesitas la maxima precision en razonamiento matematico, cientifico o de programacion competitiva, y el coste no es tu principal preocupacion. Para la mayoria de tareas de razonamiento cotidianas, o4-mini ofrece un 85-90% de la calidad al 8% del precio.

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2. DeepSeek R1 - El gigante open source del razonamiento

DeepSeek R1 es el mejor modelo de razonamiento open source disponible en 2026, con un 97.3% en MATH-500 que supera incluso a o3. Desarrollado por la empresa china DeepSeek, este modelo de 671B parametros con arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) demostro que el razonamiento avanzado no requiere licencias propietarias ni presupuestos millonarios.

Caracteristicas de DeepSeek R1

Benchmarks de razonamiento de DeepSeek R1

Fortalezas de DeepSeek R1

• 97.3% en MATH-500: La puntuacion mas alta de cualquier modelo en este benchmark, superando a o3 (96.7%) en 0.6 puntos. Demuestra un dominio excepcional del razonamiento matematico formal.
• Completamente gratuito: API sin coste y pesos descargables con licencia MIT. Esto permite a universidades, startups y desarrolladores individuales acceder a razonamiento avanzado sin presupuesto.
• Self-hostable: Con hardware adecuado (4x A100 80GB o equivalente), puedes ejecutar R1 en tu propia infraestructura con total privacidad de datos.
• Chain-of-thought transparente: A diferencia de o3, todo el proceso de razonamiento de R1 es visible, lo que permite auditar y entender como llega a sus conclusiones.
• Modelos destilados: DeepSeek lanzo versiones destiladas de R1 sobre Qwen y Llama (1.5B, 7B, 14B, 32B, 70B) que preservan buena parte de la capacidad de razonamiento en modelos mucho mas pequenos.

Debilidades de DeepSeek R1

• ARC-AGI bajo: 55.8% frente al 87.7% de o3, lo que indica limitaciones en razonamiento abstracto fuera de la distribucion de entrenamiento.
• Latencia alta en autoalojamiento: Con 671B parametros, incluso con MoE, la inferencia es lenta sin hardware especializado.
• Solo texto: Sin capacidades multimodales, no puede analizar imagenes o documentos escaneados.
• Alucinaciones en razonamiento: En cadenas de pensamiento largas, R1 puede entrar en bucles repetitivos o generar pasos de razonamiento incorrectos que no corrige.

Veredicto de DeepSeek R1

DeepSeek R1 es la mejor opcion si necesitas razonamiento avanzado sin coste, valoras la transparencia del proceso de pensamiento o necesitas ejecutar modelos en tu propia infraestructura. Su rendimiento en matematicas supera incluso a o3, pero pierde terreno significativo en razonamiento abstracto y tareas de codigo real.

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3. Gemini 2.5 Pro (Thinking) - Razonamiento con contexto masivo

Gemini 2.5 Pro con modo thinking es el modelo de razonamiento ideal para tareas que requieren analizar grandes volumenes de informacion antes de razonar. Con 1 millon de tokens de contexto y capacidades de razonamiento multi-paso, es el unico modelo capaz de procesar un libro completo, una base de codigo entera o cientos de paginas de documentacion legal y aplicar razonamiento estructurado sobre esa informacion.

Caracteristicas de Gemini 2.5 Pro

Benchmarks de razonamiento de Gemini 2.5 Pro

Fortalezas de Gemini 2.5 Pro

• 1 millon de tokens de contexto con razonamiento: Ningun otro modelo de razonamiento ofrece mas de 128K tokens. Gemini permite razonar sobre documentos de 700.000+ palabras en una sola consulta.
• Multimodal completo: Puede razonar sobre texto, imagenes, video y audio simultaneamente. Ideal para analisis de presentaciones, videos educativos o documentos con graficos.
• Precio competitivo: A ~$7/$21 por millon de tokens, cuesta la mitad que o3 en modo low y un tercio en modo high.
• Google AI Studio gratuito: Permite acceso al modo thinking sin coste para prototipado y pruebas (con limites de rate).

Debilidades de Gemini 2.5 Pro

• Benchmarks de razonamiento puro por debajo de o3: Un 93.2% en MATH-500 frente al 96.7% de o3 indica menor precision en problemas matematicos de nivel olimpiada.
• GPQA Diamond limitado: 68.4% frente al 79.7% de o3, sugiriendo debilidades en razonamiento cientifico especializado.
• Consistencia variable: Los resultados de Gemini varian mas entre ejecuciones que los de o3 o DeepSeek R1 para los mismos problemas.
• Dependencia del ecosistema Google: Mejor integrado con Vertex AI y Google Cloud, con menos soporte en entornos de desarrollo independientes.

Veredicto de Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro es la eleccion optima cuando necesitas razonar sobre grandes volumenes de datos, documentos largos o contenido multimodal. Si tu caso de uso principal es matematicas puras o ciencia, o3 lo supera claramente. Pero para analisis de bases de codigo enteras, documentacion legal o investigacion academica, la ventana de 1M tokens de Gemini no tiene competencia.

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4. Claude 3.5 Sonnet con Extended Thinking - Razonamiento para codigo

Claude 3.5 Sonnet con extended thinking es el mejor modelo de razonamiento para programacion practica, combinando el chain-of-thought con las capacidades de coding lider de Anthropic. Mientras que o3 excelle en programacion competitiva (Codeforces), Claude aplica el razonamiento a tareas de ingenieria de software real: debugging de sistemas distribuidos, refactorizacion de bases de codigo grandes y arquitectura de microservicios.

Caracteristicas de Claude 3.5 Sonnet (Extended Thinking)

Benchmarks de razonamiento de Claude 3.5 Sonnet (ET)

Fortalezas de Claude 3.5 Sonnet (ET)

• Razonamiento aplicado a codigo real: Mientras que o3 resuelve problemas algoritmicos de competicion, Claude con extended thinking razona sobre arquitectura de software, patrones de diseno y debugging de sistemas complejos. Un 68.4% en SWE-Bench Verified demuestra esta capacidad.
• Presupuesto de pensamiento configurable: Puedes asignar entre 1.000 y 128.000 tokens al "thinking", controlando exactamente cuanto razonamiento aplica el modelo. Esto permite optimizar coste y latencia por tarea.
• Mejor modelo agentivo con razonamiento: En TAU-Bench (73.2%), Claude demuestra que su razonamiento se traduce en mejores decisiones en flujos de trabajo multi-paso con herramientas externas.
• Precio competitivo: A $3/$15 por millon de tokens (sin contar tokens de thinking), es 3-4 veces mas barato que o3 en modo medium.

Debilidades de Claude 3.5 Sonnet (ET)

• Benchmarks matematicos inferiores: 91.6% en MATH-500 y 78.3% en AIME lo situan por debajo de o3, DeepSeek R1 e incluso o4-mini en matematicas puras.
• ARC-AGI bajo: 52.8% indica limitaciones significativas en razonamiento abstracto.
• Sin video: No puede razonar sobre contenido de video como Gemini 2.5 Pro.
• Tokens de thinking facturados aparte: Los tokens de extended thinking se facturan como tokens de salida, lo que puede elevar el coste real en problemas complejos.

Veredicto de Claude 3.5 Sonnet (ET)

Claude con extended thinking es la mejor opcion si tu foco principal es programacion practica y tareas agentivas que requieren razonamiento. No es el mejor en matematicas ni en ciencia pura, pero para ingenieria de software real -- debugging, refactorizacion, revision de codigo, diseno de APIs -- ofrece la mejor combinacion de razonamiento y capacidad de coding del mercado.

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5. OpenAI o4-mini - Razonamiento rapido y accesible

o4-mini es el modelo de razonamiento con mejor relacion velocidad-precio del mercado, ofreciendo el 85-90% de la calidad de razonamiento de o3 a una fraccion del coste. Lanzado a principios de 2026, o4-mini esta disenado para aplicaciones que necesitan razonamiento solido pero no pueden asumir la latencia ni el coste de o3.

Caracteristicas de o4-mini

Benchmarks de razonamiento de o4-mini

Fortalezas de o4-mini

• Precio 8-14x menor que o3: A $1.10/$4.40 por millon de tokens, una consulta que costaria $0.50 con o3 cuesta aproximadamente $0.04 con o4-mini.
• Latencia 3-5x menor: Respuestas tipicas en 3-15 segundos frente a los 10-60 segundos de o3. Viable para aplicaciones interactivas.
• 93.8% en MATH-500: Solo 2.9 puntos por debajo de o3, lo que indica que la mayoria de problemas matematicos de nivel universitario se resuelven igual de bien.
• Acceso via ChatGPT Plus: Disponible sin suscripcion Pro ($200/mes), haciendo el razonamiento accesible a suscriptores de $20/mes.

Debilidades de o4-mini

• ARC-AGI significativamente inferior: 68.9% frente al 87.7% de o3 indica que o4-mini pierde calidad en los problemas de razonamiento mas exigentes.
• Codeforces Elo limitado: 1987 Elo frente a 2727 de o3 muestra que en programacion competitiva de alto nivel, la diferencia es sustancial.
• No open source: Las mismas limitaciones de transparencia que o3.
• Sin ventaja en contexto: Los mismos 128K tokens que o3, sin mejora en este aspecto.

Veredicto de o4-mini

o4-mini es la recomendacion por defecto para la mayoria de usuarios que necesitan razonamiento IA. Resuelve correctamente el 90%+ de los problemas donde o3 tambien acierta, pero a un coste y latencia que permiten su uso en produccion para llamadas frecuentes. Solo escala a o3 cuando necesitas la maxima precision en problemas de nivel olimpiada o investigacion avanzada.

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Comparativa por caso de uso

Para matematicas y ciencia

DeepSeek R1 lidera en MATH-500 (97.3%) y o3 domina en GPQA Diamond (79.7%). La eleccion depende del tipo de problema:

Veredicto para matematicas y ciencia: Si puedes pagar, usa o3 para problemas de maxima dificultad. Si no, DeepSeek R1 resuelve la mayoria de problemas matematicos con mayor precision y coste cero.

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Para programacion

Claude 3.5 Sonnet con extended thinking es el mejor para programacion practica. o3 gana en programacion competitiva.

Veredicto para programacion: Claude con extended thinking es la recomendacion principal para desarrollo de software profesional. o3 solo es superior si trabajas en programacion competitiva o algoritmos de nivel olimpiada.

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Para analisis de documentos

Gemini 2.5 Pro es el unico modelo de razonamiento con 1M tokens de contexto, lo que lo convierte en la unica opcion viable para documentos extensos.

Veredicto para documentos: Gemini 2.5 Pro es insustituible cuando necesitas razonar sobre mas de 128K tokens. Para documentos mas cortos, o3 ofrece razonamiento mas preciso.

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Para uso general

o4-mini es la recomendacion por defecto para uso general gracias a su equilibrio entre calidad, velocidad y precio.

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Para self-hosting

DeepSeek R1 y Qwen QwQ-32B son los unicos modelos de razonamiento que puedes ejecutar en tu propia infraestructura.

Veredicto para self-hosting: Si tienes hardware potente (4x A100), DeepSeek R1 completo ofrece razonamiento competitivo con o3. Con hardware mas modesto, las versiones destiladas de R1 y Qwen QwQ-32B ofrecen una excelente relacion capacidad/requisitos de hardware. Para ejecutar estos modelos, consulta nuestra guia de Ollama.

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Tabla de benchmarks completa: Todos los modelos de razonamiento 2026

Lectura de la tabla: Los valores en negrita indican el mejor resultado de cada benchmark. o3 domina en 4 de 7 categorias. DeepSeek R1 lidera en MATH-500. Claude lidera en SWE-Bench (ingenieria de software real).

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Comparativa de precios: Modelos de razonamiento 2026

*Estimacion basada en consultas tipicas de razonamiento con ~500 tokens de entrada y ~2.000 tokens de salida (incluyendo tokens de pensamiento).

Conclusiones de precio:

• DeepSeek R1 es imbatible en coste: Razonamiento de nivel o1 completamente gratis.
• o4-mini ofrece el mejor valor propietario: $2.20 por 100 consultas frente a $22-35 de o3.
• o3 solo merece la pena para tareas criticas: El diferencial de 10-15x en precio respecto a o4-mini solo se justifica en problemas de maxima complejidad.

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Preguntas frecuentes sobre modelos de razonamiento IA

Cual es el mejor modelo de razonamiento IA en 2026

OpenAI o3 es el mejor modelo de razonamiento IA en marzo de 2026 segun benchmarks agregados. Lidera en ARC-AGI (87.7%), GPQA Diamond (79.7%), AIME 2024 (96.4%) y Codeforces (2727 Elo). Sin embargo, DeepSeek R1 lo supera en MATH-500 (97.3% vs 96.7%) y Claude 3.5 Sonnet con extended thinking es superior en ingenieria de software practica (SWE-Bench 68.4% vs 71.7%). La eleccion optima depende de tu caso de uso y presupuesto.

o3 es mejor que GPT-5

o3 y GPT-5 son modelos complementarios, no sustitutivos. GPT-5 (y su variante GPT-5.2) es un modelo de lenguaje general optimizado para conversacion, generacion de contenido y uso cotidiano. o3 es un modelo de razonamiento disenado para problemas que requieren pensamiento multi-paso. En matematicas y ciencia, o3 supera a GPT-5 por margenes amplios (MATH-500: 96.7% vs ~80%). En conversacion general, generacion creativa y velocidad de respuesta, GPT-5 es claramente superior. Consulta nuestra comparativa GPT-5, Claude Opus, Gemini para mas detalle.

DeepSeek R1 es gratis

Si, DeepSeek R1 es completamente gratuito tanto para uso via API como para autoalojamiento. La API de DeepSeek no cobra por las consultas a R1, y el modelo esta publicado con licencia MIT, lo que permite descargarlo, modificarlo y usarlo comercialmente sin restricciones. Los pesos del modelo estan disponibles en Hugging Face. El unico coste es el hardware si decides ejecutarlo localmente (requiere minimo 4x A100 80GB para el modelo completo, o 1x RTX 4090 para las versiones destiladas de 14B parametros).

Que es chain-of-thought en IA

Chain-of-thought (cadena de pensamiento) es una tecnica donde el modelo genera pasos intermedios de razonamiento antes de producir su respuesta final. En lugar de responder directamente "la respuesta es 42", el modelo escribe algo como: "Primero identifico que esto es un problema de algebra. Planteo la ecuacion... Resuelvo paso a paso... Verifico sustituyendo... La respuesta es 42." Este proceso mejora drasticamente la precision en problemas complejos. En o3, este razonamiento ocurre con tokens internos no visibles. En DeepSeek R1 y Claude extended thinking, el proceso de pensamiento es visible para el usuario.

Gemini 2.5 Pro tiene modo razonamiento

Si, Gemini 2.5 Pro incluye un modo "thinking" que activa el razonamiento con chain-of-thought. Se puede activar via API o directamente en Google AI Studio seleccionando "Thinking" en la configuracion del modelo. Cuando esta activo, Gemini genera tokens de pensamiento que detallan su proceso de razonamiento paso a paso. La ventaja principal de Gemini frente a otros modelos de razonamiento es su ventana de contexto de 1 millon de tokens, lo que permite razonar sobre documentos extremadamente largos que ni o3 (128K) ni Claude (200K) pueden procesar de una sola vez.

Claude puede razonar como o3

Claude 3.5 Sonnet con extended thinking puede razonar de forma similar a o3, pero con resultados inferiores en benchmarks matematicos y cientificos. La funcion "extended thinking" de Claude activa un modo de razonamiento donde el modelo genera tokens de pensamiento antes de su respuesta final. La diferencia clave es que Claude permite configurar un presupuesto de tokens de pensamiento (entre 1.000 y 128.000 tokens), mientras que o3 gestiona esto automaticamente con tres niveles de esfuerzo. En benchmarks, Claude (91.6% MATH-500, 67.1% GPQA) queda por debajo de o3 (96.7%, 79.7%), pero lo supera en tareas de ingenieria de software (SWE-Bench 68.4% vs 71.7%).

Merece la pena pagar por o3

o3 merece la pena solo si trabajas regularmente con problemas de matematicas avanzadas, investigacion cientifica o programacion competitiva donde la precision maxima es critica. Para la mayoria de usuarios, o4-mini ofrece el 90% de la calidad de razonamiento de o3 al 8% del coste. Si tu presupuesto es limitado, DeepSeek R1 es gratuito y supera a o3 en MATH-500. Si tu foco principal es programacion practica, Claude con extended thinking ofrece mejor rendimiento en ingenieria de software a un tercio del precio. o3 se justifica cuando: (1) el coste del error supera ampliamente el coste de la consulta, (2) trabajas en investigacion de frontera donde cada punto porcentual importa, o (3) necesitas la maxima puntuacion posible en ARC-AGI o GPQA Diamond.

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Conclusion: Que modelo de razonamiento elegir en 2026

No existe un unico "mejor modelo de razonamiento" porque la eleccion optima depende de tu caso de uso, presupuesto y requisitos tecnicos. Estas son las recomendaciones finales:

• Para maxima precision en razonamiento: OpenAI o3. Nada supera su 87.7% en ARC-AGI ni su 79.7% en GPQA Diamond.
• Para uso diario con razonamiento: o4-mini. El 90% de la calidad de o3 a $1.10/$4.40 por millon de tokens.
• Para programacion profesional: Claude 3.5 Sonnet con extended thinking. Lider en SWE-Bench y tareas agentivas.
• Para presupuesto cero: DeepSeek R1. Razonamiento de nivel o1 completamente gratuito, con 97.3% en MATH-500.
• Para documentos largos: Gemini 2.5 Pro. El unico con 1M tokens de contexto y modo thinking.
• Para autoalojamiento ligero: Qwen QwQ-32B o DeepSeek R1 Distill-32B. Razonamiento solido en hardware accesible.

El panorama de modelos de razonamiento evoluciona rapidamente. OpenAI ya trabaja en o3-pro, Anthropic prepara Claude Opus con extended thinking, y Google ha anunciado mejoras para Gemini 2.5 Ultra con thinking. Actualizaremos esta comparativa a medida que lleguen nuevos modelos.

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En Resumen

• OpenAI o3 es el modelo de razonamiento IA numero 1 en marzo de 2026, con un 87.7% en ARC-AGI, 96.7% en MATH-500 y 79.7% en GPQA Diamond, liderando en 4 de 7 benchmarks de razonamiento
• DeepSeek R1 supera a o3 en matematicas con un 97.3% en MATH-500 frente al 96.7% de o3, y es completamente gratuito con licencia MIT y 671B parametros MoE
• o4-mini ofrece el 90% de la calidad de o3 al 8% del precio, con $1.10/$4.40 por millon de tokens frente a $10-60/M de o3, y respuestas 3-5 veces mas rapidas
• Claude 3.5 Sonnet con extended thinking lidera en programacion practica, con un 68.4% en SWE-Bench Verified y 73.2% en TAU-Bench para tareas agentivas
• Gemini 2.5 Pro es el unico modelo de razonamiento con 1 millon de tokens de contexto, permitiendo razonar sobre documentos de 700.000+ palabras en una sola consulta a ~$7/$21/M tokens
• 7 modelos de razonamiento estan disponibles en marzo de 2026: 3 propietarios de OpenAI (o3, o4-mini), 1 de Anthropic (Claude ET), 1 de Google (Gemini 2.5 Pro), y 3 open source (DeepSeek R1, Qwen QwQ-32B, Kimi K1.5)
• Para la mayoria de usuarios, o4-mini es la recomendacion por defecto porque resuelve correctamente el 90%+ de problemas donde o3 tambien acierta, con un coste de ~$2.20 por cada 100 consultas de razonamiento