Página automatizada. Redactada y traducida automáticamente por IA y verificada con las fuentes mediante software; sin editor humano. SI-IQ es un índice elaborado a partir de resultados públicos de benchmarks, no una prueba de CI. Cómo funciona
GPQA Diamond (OpenRouter run): resultados de modelos de IA
GPQA Diamond (OpenRouter run) es un benchmark de Conocimiento ejecutado por OpenRouter. 117 modelos de nuestros datos tienen un resultado publicado.
Forma parte del índice SI-IQ (carga k = 0,68, nivel de azar 25 %).
- Evaluador
- OpenRouter
- Página principal del benchmark
- openrouter.ai/benchmarks/gpqa-diamond
Resultados
| 1 | Gemini 4 Argon Google DeepMind | 96,5 % | 140137–143 | 8 |
| 2 | Gemini 3.1 Pro Google DeepMind | 94,8 % | 127124–130 | 9 |
| 3 | Gemini 3.8 Flash Google DeepMind | 94,8 % | 130127–133 | 8 |
| 4 | GPT-6 Astra OpenAI | 94,7 % | 150146–153 | 8 |
| 5 | GPT-6.1 Sol OpenAI | 94,4 % | 148144–152 | 8 |
| 6 | Gemini 3.7 Flash Google DeepMind | 93,9 % | 131128–134 | 8 |
| 7 | GPT-5.5 OpenAI | 93,6 % | 138135–141 | 9 |
| 8 | Gemini 3.6 Flash Google DeepMind | 93,0 % | 125122–128 | 8 |
| 9 | Claude Sonnet 5.5 Anthropic | 92,9 % | 140137–143 | 8 |
| 10 | Grok 4.6 xAI | 92,5 % | 126123–129 | 8 |
| 11 | Gemini 3.5 Flash Google DeepMind | 92,4 % | 126123–129 | 9 |
| 12 | GPT-5.6 Sol OpenAI | 92,3 % | 140137–143 | 8 |
| 13 | GPT-6 Sol OpenAI | 92,1 % | 140137–144 | 8 |
| 14 | Kimi K3abierto Moonshot | 91,6 % | 127124–130 | 8 |
| 15 | MiniMax-M3abierto MiniMax | 91,5 % | 108102–114 | 5 |
| 16 | GLM-5.3-Flashabierto Z.ai (Zhipu AI) | 90,9 % | 120117–124 | 7 |
| 17 | Qwen3.7-Max Alibaba | 90,9 % | 125122–128 | 9 |
| 18 | Muse Spark Openabierto Meta AI | 90,6 % | 127124–130 | 6 |
| 19 | Claude Opus 5.5 Anthropic | 90,2 % | 144141–148 | 8 |
| 20 | DeepSeek V4 Flash 0731abierto DeepSeek | 90,0 % | 124121–127 | 8 |
| 21 | GPT-5.4 OpenAI | 90,0 % | 131128–133 | 9 |
| 22 | DeepSeek-V4-Flashabierto DeepSeek | 89,9 % | 129116–143 | 2 datos insuficientes |
| 23 | MiMo-V2.6 Pro Xiaomi Corp | 89,9 % | 131117–144 | 2 datos insuficientes |
| 24 | Tencent Hy4 previewabierto Tencent | 89,7 % | 129115–143 | 2 datos insuficientes |
| 25 | Qwen3.8 Flash Alibaba | 89,6 % | 125111–138 | 2 datos insuficientes |
| 26 | Claude Opus 4.8 Anthropic | 89,6 % | 132129–135 | 8 |
| 27 | Claude Opus 5 Anthropic | 89,6 % | 136133–140 | 8 |
| 28 | GPT-5.6 Terra OpenAI | 89,3 % | 134131–137 | 8 |
| 29 | DeepSeek V4 Pro 0813abierto DeepSeek | 89,3 % | 128125–131 | 8 |
| 30 | Claude Opus 4.7 Anthropic | 89,2 % | 127124–130 | 9 |
| 31 | Claude Fable 5.1 Anthropic | 88,9 % | 140136–143 | 8 |
| 32 | Gemini 3 Flash Google DeepMind | 88,6 % | 122119–125 | 9 |
| 33 | Kimi K2.7 Codeabierto Moonshot | 88,5 % | 118115–122 | 7 |
| 34 | DeepSeek V4.1 Flashabierto DeepSeek | 88,4 % | 128125–131 | 8 |
| 35 | GPT-6 Luna OpenAI | 88,2 % | 130127–133 | 8 |
| 36 | Kimi K2.6abierto Moonshot | 88,0 % | 121118–124 | 9 |
| 37 | GPT-5.2 OpenAI | 87,9 % | 125122–128 | 10 |
| 38 | Qwen3.7-Plus Alibaba | 87,4 % | 115110–119 | 5 |
| 39 | Qwen3.5 397B-A17Babierto Alibaba | 87,3 % | 114109–118 | 5 |
| 40 | GPT-5.6 Luna OpenAI | 87,2 % | 130127–133 | 8 |
| 41 | Inkling-Smallabierto Thinking Machines | 87,0 % | 118115–122 | 7 |
| 42 | Claude Haiku 5.5 Anthropic | 86,9 % | 129126–132 | 8 |
| 43 | GPT-5.1 OpenAI | 86,9 % | 120115–125 | 7 |
| 44 | MiniMax-M2.1abierto MiniMax | 86,9 % | 120106–133 | 2 datos insuficientes |
| 45 | GLM-5.3abierto Z.ai (Zhipu AI) | 86,4 % | 125122–128 | 8 |
| 46 | Claude Fable 5 Anthropic | 86,2 % | 138134–141 | 8 |
| 47 | Claude Opus 4.5 Anthropic | 86,1 % | 115111–118 | 10 |
| 48 | Kimi K2.5abierto Moonshot | 85,9 % | 119112–125 | 5 |
| 49 | Claude Sonnet 5 Anthropic | 85,8 % | 126123–129 | 8 |
| 50 | MiniMax-M2.7abierto MiniMax | 85,7 % | 120107–134 | 2 datos insuficientes |
| 51 | Claude Opus 4.6 Anthropic | 85,7 % | 123120–126 | 9 |
| 52 | MiMo-V2.5-Proabierto Xiaomi Corp | 85,5 % | 121108–135 | 2 datos insuficientes |
| 53 | MiniMax-M2.5abierto MiniMax | 85,4 % | 118105–132 | 2 datos insuficientes |
| 54 | DeepSeek-V4-Proabierto DeepSeek | 85,4 % | 117113–120 | 9 |
| 55 | GPT-5 OpenAI | 85,0 % | 121118–124 | 11 |
| 56 | GPT-5.4 Mini OpenAI | 84,0 % | 117113–120 | 8 |
| 57 | Gemini 3.5 Flash-Lite Google DeepMind | 84,0 % | 109106–113 | 7 |
| 58 | GLM-4.7abierto Z.ai (Zhipu AI) | 83,6 % | 112107–118 | 5 |
| 59 | Qwen 3.8 27Babierto Alibaba | 83,4 % | 120106–133 | 2 datos insuficientes |
| 60 | GLM-5.2abierto Z.ai (Zhipu AI) | 83,3 % | 121118–124 | 9 |
| 61 | Qwen 3.6 35B-A3Babierto Alibaba | 82,7 % | 111107–115 | 5 |
| 62 | DeepSeek-V3.2-Expabierto DeepSeek | 82,7 % | 112103–121 | 4 datos insuficientes |
| 63 | MiMo-V2.5abierto Xiaomi Corp | 82,4 % | 117104–131 | 2 datos insuficientes |
| 64 | Inklingabierto Thinking Machines | 81,8 % | 114110–117 | 7 |
| 65 | Gemma 4 31B ITabierto Google DeepMind | 81,6 % | 10498–110 | 4 datos insuficientes |
| 66 | GLM-5.1abierto Z.ai (Zhipu AI) | 81,2 % | 116112–120 | 7 |
| 67 | Claude Sonnet 4.5 Anthropic | 81,1 % | 110107–113 | 11 |
| 68 | Qwen3.5-122B-A10Babierto Alibaba | 80,7 % | 112103–121 | 3 datos insuficientes |
| 69 | Gemini 2.5 Pro (Jun 2025) Google DeepMind | 80,6 % | 108104–112 | 7 |
| 70 | DeepSeek-V3.2abierto DeepSeek | 80,3 % | 114101–127 | 2 datos insuficientes |
| 71 | Qwen3.6 27Babierto Alibaba | 80,1 % | 115110–119 | 5 |
| 72 | GPT-5 mini OpenAI | 80,1 % | 115112–118 | 11 |
| 73 | Kimi K2 Thinkingabierto Moonshot | 79,7 % | 11299–126 | 2 datos insuficientes |
| 74 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025)abierto Alibaba | 79,5 % | 111105–118 | 5 |
| 75 | DeepSeek-V3.1-Terminusabierto DeepSeek | 79,4 % | 10289–115 | 2 datos insuficientes |
| 76 | DeepSeek-R1 (May 2025)abierto DeepSeek | 78,5 % | 104100–109 | 4 datos insuficientes |
| 77 | Gemma 4 26B A4Babierto Google DeepMind | 77,6 % | 106100–112 | 3 datos insuficientes |
| 78 | GPT-5.4 Nano OpenAI | 77,6 % | 118115–121 | 8 |
| 79 | DeepSeek-V3.1abierto DeepSeek | 77,1 % | 10087–113 | 2 datos insuficientes |
| 80 | Claude Sonnet 4 Anthropic | 76,7 % | 9793–101 | 5 |
| 81 | GLM-4.6abierto Z.ai (Zhipu AI), Tsinghua University | 76,5 % | 117106–128 | 3 datos insuficientes |
| 82 | MiMo-V2.6 Flash Xiaomi Corp | 75,9 % | 11299–125 | 2 datos insuficientes |
| 83 | gpt-oss-120babierto OpenAI | 75,8 % | 10699–112 | 5 |
| 84 | qwen3-coder-next — | 75,8 % | 10390–116 | 2 datos insuficientes |
| 85 | Mistral Small 4abierto Mistral AI | 75,3 % | 9683–108 | 2 datos insuficientes |
| 86 | Qwen3.5-35B-A3Babierto Alibaba | 75,0 % | 106100–112 | 3 datos insuficientes |
| 87 | Kimi K2 (Sep 2025)abierto Moonshot | 74,7 % | 10592–118 | 2 datos insuficientes |
| 88 | Qwen3.5-9Babierto Alibaba | 74,6 % | 10195–107 | 3 datos insuficientes |
| 89 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (Jul 2025)abierto Alibaba | 73,9 % | 9685–107 | 3 datos insuficientes |
| 90 | Gemini 2.5 Flash (Jun 2025) Google DeepMind | 73,8 % | 10291–113 | 3 datos insuficientes |
| 91 | Claude Haiku 4.5 Anthropic | 73,1 % | 10499–108 | 7 |
| 92 | GLM-5abierto Z.ai (Zhipu AI) | 72,9 % | 112105–118 | 4 datos insuficientes |
| 93 | GPT-5 nano OpenAI | 68,4 % | 105102–109 | 10 |
| 94 | DeepSeek-V3abierto DeepSeek | 66,2 % | 7773–82 | 4 datos insuficientes |
| 95 | GPT-4.1 OpenAI | 66,1 % | 9187–94 | 10 |
| 96 | Llama 4 Maverickabierto Meta AI | 64,8 % | 8177–85 | 6 |
| 97 | GPT-4.1 mini OpenAI | 64,7 % | 9188–95 | 10 |
| 98 | DeepSeek-V3 (Mar 2025)abierto DeepSeek | 64,6 % | 8581–90 | 4 datos insuficientes |
| 99 | Claude Sonnet 4.6 Anthropic | 64,6 % | 113108–118 | 7 |
| 100 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (Jul 2025)abierto Alibaba | 64,2 % | 9186–97 | 4 datos insuficientes |
| 101 | gpt-oss-20babierto OpenAI | 63,1 % | 9589–101 | 3 datos insuficientes |
| 102 | Qwen3-30B-A3Babierto Alibaba | 60,4 % | 9488–100 | 3 datos insuficientes |
| 103 | Qwen3-Coder-480B-A35Babierto Alibaba | 60,4 % | 8572–98 | 2 datos insuficientes |
| 104 | Qwen3-32Babierto Alibaba | 55,7 % | 9589–100 | 5 |
| 105 | GPT-4o (May 2024) OpenAI | 54,2 % | 7066–75 | 4 datos insuficientes |
| 106 | Qwen3-14Babierto Alibaba | 53,3 % | 9387–99 | 4 datos insuficientes |
| 107 | GPT-4o (Aug 2024) OpenAI | 52,8 % | 7368–77 | 8 |
| 108 | GPT-4.1 nano OpenAI | 49,7 % | 7672–80 | 8 |
| 109 | glm-4.7-flash — | 49,2 % | 9488–100 | 3 datos insuficientes |
| 110 | Llama 3.3 70Babierto Meta AI | 47,5 % | 6661–71 | 5 |
| 111 | Qwen2.5-72Babierto Alibaba | 46,1 % | 7268–77 | 4 datos insuficientes |
| 112 | GPT-4o mini OpenAI | 43,1 % | 6864–73 | 9 |
| 113 | Gemma 3 12Babierto Google DeepMind | 37,9 % | 7366–79 | 4 datos insuficientes |
| 114 | Qwen2.5-7Babierto Alibaba | 34,2 % | 5141–60 | 3 datos insuficientes |
| 115 | Gemma 3 4Babierto Google DeepMind | 27,1 % | 6353–73 | 3 datos insuficientes |
| 116 | Llama 3.1-8Babierto Meta AI | 26,9 % | 5549–60 | 3 datos insuficientes |
| 117 | Llama 3.2 3Babierto Meta AI | 17,3 % | 6142–80 | 2 datos insuficientes |
Fuentes de datos: Aider polyglot leaderboard data (Apache-2.0); Arena leaderboard dataset on Hugging Face (CC BY 4.0); Berkeley Function Calling Leaderboard, Gorilla project (Apache-2.0); Epoch AI, ‘Capabilities & benchmarking’ (CC BY 4.0); API list prices via LiteLLM's price table (MIT); each price links to the developer's pricing page; Source: OpenRouter (openrouter.ai), licensed under CC BY 4.0: reuse and republish with attribution to OpenRouter..