¡Edición de Julio de 2026! Resumen de la Última Comparación de Capacidades de Programación de LLM

A partir de julio de 2026, las capacidades de programación automática de la IA han experimentado una evolución dramática. En particular, la puntuación en "SWE-bench Pro", que mide la capacidad de resolver tareas de ingeniería de software, se ha convertido en una métrica muy importante para evaluar la potencia de programación de cada LLM (Gran Modelo de Lenguaje). En este artículo, comparamos las puntuaciones de los principales modelos cerrados y abiertos, y explicamos en detalle la configuración de hardware, los costos y el punto de equilibrio en comparación con las API en la nube para ejecutar modelos abiertos localmente.

Última Comparación de Capacidades de Programación de LLM (SWE-bench Pro)#

Las puntuaciones y características de los principales modelos en la actualidad son las siguientes. *Las puntuaciones se evalúan en SWE-bench Pro

Punto a Destacar: Si bien los primeros puestos están dominados por la familia Claude de Anthropic, es notable que los modelos abiertos chinos (GLM-5.2 y Qwen3.7 Max) se están acercando a poderosos modelos cerrados como GPT-5.6 Sol.

Requisitos de Hardware para Ejecutar LLM Locales a Gran Escala#

Muchos modelos abiertos tienen una cantidad masiva de parámetros en la clase de 1TB a 2TB. Explicamos el "tamaño de VRAM ideal" y la configuración de hardware para ejecutarlos a una velocidad práctica (con cuantización aplicada) en un entorno local.

Tamaño de VRAM Requerido Estimado#

Clase 2TB (GLM-5.2, Qwen3.7 Max, etc.): Incluso con cuantización de 4 bits (INT4/AWQ, etc.), se requiere un mínimo de 192 GB o más de VRAM para cargar el modelo y la ventana de contexto (caché KV).Clase 1TB (MiniMax M3, DeepSeek-V4, etc.): Del mismo modo, 128 GB o más de VRAM es ideal con cuantización de 4 bits.

Resumen de las Configuraciones de Hardware Recomendadas Más Baratas y Costos para LLM Locales#

En el mercado actual de GPU, la forma más barata de construir una configuración de VRAM de gran capacidad es, sin duda, AMD en este momento. En el pasado, Mac Studio y otros habrían sido candidatos, pero debido a problemas de escasez de memoria, el límite máximo de memoria actual es de 96 GB (o más bien, esta es la única opción), y los precios han subido un 30%, comenzando en un mínimo de alrededor de 1,2 millones de JPY.

Modelo	CPU(TOPS)	VRAM (Memoria)	Costo Estimado	Características y Evaluación
NVIDIA DGX Spark	1000 TOPS (INT 4)	128 GB (Memoria Unificada)	800,000 JPY (1 unidad)	Funciona en Linux sin un PC. Se puede vincular a una segunda unidad para aumentar a 256 GB. Bajo consumo de energía y excelente silencio.
NVIDIA A100	1248 TOPS (INT 4)	80 GB (VRAM)	4.3 Millones JPY (1 unidad) + Costo PC	Parece una tarjeta gráfica, pero como solo puede realizar procesamiento de IA, no tiene terminales de salida de imagen. Consume una cantidad anormal de energía. Solo usado.
NVIDIA H100	3958 TOPS (INT 8)	80 GB (VRAM)	5.7 Millones JPY (1 unidad) + Costo PC	Sucesor del A100. El ancho de banda ha aumentado considerablemente, duplicando la velocidad de cálculo. Sujeto a restricciones de exportación a China.
Configuración RTX 3090 × 8 unidades + PC	2504 TOPS (INT 8)	192 GB (VRAM)	Desde 1.8 Millones JPY (Incluyendo PC)	Requiere una placa base capaz de albergar 8 tarjetas gráficas.
AMD AI Max+ 395	50 TOPS	128 GB (Memoria Unificada)	Desde 590,000 JPY	El mejor rendimiento de costo. Bajo consumo de energía y excelente silencio.
Apple Mac Studio M3 Ultra	36 TOPS	96 GB (Memoria Unificada)	Desde 1.16 Millones JPY	Bajo consumo de energía y excelente silencio.

Precio Unitario del Token y Punto de Equilibrio al Usar API de Modelos Cerrados

¿Debería invertir en un PC con tales especificaciones, o debería continuar usando API en la nube (como Claude Opus o GPT-5.6) bajo un modelo de pago por uso? Estimamos brevemente el punto de equilibrio. Actualmente, los precios unitarios típicos de API para modelos cerrados de alto rendimiento son aproximadamente los siguientes (tomando la clase Sonnet 5 como ejemplo): - Entrada: $3.00 / 1M tokens - Salida: $15.00 / 1M tokens En tareas de programación, se carga una cantidad masiva de contexto (como bases de código existentes), lo que resulta en tokens de entrada muy altos. Por ejemplo, si un intercambio consume Entrada: 50,000 tokens / Salida: 2,000 tokens, el costo por intercambio es de aproximadamente $0.18 (aprox. 27 JPY). 

Cálculo del punto de equilibrio: Costo mensual de 27,700 JPY ÷ 27 JPY/intercambio = aprox. 1,025 solicitudes de inferencia por mes. En otras palabras, para usuarios intensivos o equipos de desarrollo que ejecutan tareas de programación con bases de código masivas al menos 34 veces al día, comprar hardware para ejecutar modelos abiertos localmente se calcula como más rentable que usar continuamente API en la nube (suponiendo que la precisión de respuesta de los modelos abiertos puede sustituir adecuadamente a los modelos cerrados).

En realidad, todos usan suscripciones, por lo que el costo mensual de tokens es mucho menor. Si la memoria es anormalmente cara, honestamente, es dudoso que incluso los usuarios intensivos puedan recuperar su inversión hasta el punto de equilibrio.
 

Conclusión#

A partir de julio de 2026, los modelos cerrados liderados por Claude Fable 5 todavía están a la cabeza, pero los modelos abiertos como GLM-5.2 y Qwen3.7 Max también han alcanzado niveles prácticos. Desde una perspectiva de privacidad de datos, son una opción muy atractiva para los desarrolladores, pero la relación costo-rendimiento ha dado una impresión bastante pobre. Por lo tanto, usar modelos cerrados para procesamiento complejo y modelos abiertos con pesos más pequeños para tareas simples podría ser la mejor opción. 

  [Fuentes] #

 1. Clasificación Oficial de SWE-bench Pro 

 2. Clasificación de LMSYS Chatbot Arena 

 3. Anthropic: Anuncios de la Serie Claude 5