Si estás buscando los mejores modelos grandes de clawbench, probablemente no quieras una larga explicación abstracta de la teoría de los benchmarks.
Quieres saber qué modelos están en los primeros puestos, cómo se comparan entre sí y qué te dice realmente la tabla de clasificación sobre el rendimiento real de los modelos.
Esa es la forma correcta de leer este tipo de clasificación.
ClawBench es importante porque se acerca más a una evaluación de estilo agente que una tabla de clasificación estática normal, pero este artículo trata principalmente sobre los modelos en sí: quiénes se clasifican en los primeros puestos, qué tipo de fortalezas parecen tener esos modelos y cómo interpretar las diferencias entre ellos.
En resumen
- El Top 10 actual en ClawBench está liderado por GLM-5-Turbo, Doubao-Seed-2.0-lite, GPT-5.4, MiniMax-M2.5 y MiniMax-M2.7.
- La tabla de clasificación está muy reñida, lo que sugiere que los modelos más potentes compiten en una banda de rendimiento estrecha.
- Las diferencias más interesantes no son solo las de puntuación, sino también las de coste, velocidad y relación calidad-precio.
- Algunos modelos parecen más fuertes en la puntuación Claw Score bruta, mientras que otros destacan más por su eficiencia o su viabilidad de implementación.
- El mejor modelo depende de si te importa más el liderazgo en el benchmark, un menor coste, una mayor velocidad o un equilibrio general.
Los 10 mejores modelos grandes actuales en ClawBench
Según la captura de pantalla de la tabla de clasificación utilizada para este artículo, los actuales 10 mejores modelos grandes de ClawBench son:
- GLM-5-Turbo — Puntuación Claw 93.9
- Doubao-Seed-2.0-lite — Puntuación Claw 93.1
- GPT-5.4 — Puntuación Claw 92.2
- MiniMax-M2.5 — Puntuación Claw 92.1
- MiniMax-M2.7 — Puntuación Claw 91.7
- GLM-5 — Puntuación Claw 91.7
- Claude Opus 4.5 — Puntuación Claw 91.5
- Qwen3.5-35B-A3B — Puntuación Claw 91.4
- MiMo-V2-Omni — Puntuación Claw 91.2
- Qwen3.5-397B-A17B — Puntuación Claw 90.0
Lo primero que hay que notar es lo comprimida que está la clasificación. La diferencia entre el primero y el décimo es menos drástica de lo que la gente podría esperar de una tabla de «mejores modelos», lo que suele significar que la posición absoluta en la clasificación es solo una parte de la historia.
Lo segundo que hay que notar es que la tabla de clasificación no está monopolizada por un solo proveedor. Incluye productos de Z.ai, ByteDance, OpenAI, MiniMax, Anthropic, Alibaba y Xiaomi, lo que hace que la comparación sea más útil porque captura varias filosofías de producto diferentes en lugar de un único ecosistema.
Cómo se ve la parte superior de la tabla de clasificación
El nivel superior se basa actualmente en cinco nombres:
- GLM-5-Turbo
- Doubao-Seed-2.0-lite
- GPT-5.4
- MiniMax-M2.5
- MiniMax-M2.7
Ese grupo es importante porque representa los modelos que están más cerca del techo del benchmark en este momento.
Pero no todos son «los mejores» de la misma manera.
Algunos parecen más fuertes por su puntuación Claw Score bruta. Otros parecen más atractivos por su rentabilidad. Algunos destacan más por su velocidad. Y otros parecen más fuertes si lo que se busca es un perfil más equilibrado entre puntuación y coste en lugar de una lucha sin cuartel por el primer puesto.
Por eso, leer bien una tabla de clasificación significa mirar más allá de la primera columna.
GLM-5-Turbo: El líder actual
GLM-5-Turbo ocupa actualmente el primer lugar con una Puntuación Claw de 93.9.
Eso lo convierte en el líder principal de la tabla y en la respuesta más clara a la pregunta: «¿Qué modelo está actualmente en la cima?».
Lo que hace que GLM-5-Turbo sea especialmente notable es que no parece ganar solo por la puntuación bruta. Según la instantánea de la tabla de clasificación, también parece más práctico que algunos competidores premium cercanos en cuanto a coste. Esto es importante porque un modelo en primer lugar es mucho más interesante cuando su economía no lo descarta inmediatamente para una implementación real.
Así que la conclusión más importante aquí no es solo que GLM-5-Turbo lidera. Es que actualmente parece un líder sin el mismo tipo de penalización de precios que se asocia a otros modelos de primer nivel.
Doubao-Seed-2.0-lite: La historia de valor más interesante
Si hay un modelo en el top 10 que destaca inmediatamente por su valor, es Doubao-Seed-2.0-lite.
Ocupa el segundo lugar con una puntuación Claw de 93.1, lo que ya lo sitúa muy cerca de la cima de la clasificación. Pero lo más interesante es que su coste de lista parece mucho más bajo que el de varios competidores cercanos, mientras que su métrica de valor parece mucho más sólida.
Eso cambia la interpretación por completo.
Doubao-Seed-2.0-lite no solo parece un modelo potente. Parece una de las opciones más atractivas en cuanto a relación puntuación-coste cerca de la parte superior de la tabla. Para los equipos que se preocupan por la economía de producción en lugar de solo por el derecho a presumir, eso puede importar más que la diferencia entre el primer y el segundo puesto.
GPT-5.4: Rendimiento prémium con un coste prémium
GPT-5.4 ocupa el tercer lugar con una puntuación Claw de 92.2.
Ese resultado lo mantiene firmemente en el nivel superior y respalda la idea de que OpenAI sigue siendo muy competitivo en entornos de evaluación comparativa de tipo agente. Los lectores que deseen el contexto oficial del producto pueden compararlo con la documentación de la plataforma de OpenAI.
Pero la clasificación también deja claro algo más: GPT-5.4 parece significativamente más caro que muchos de los modelos que lo rodean.
Eso no lo hace débil. Lo convierte en un tipo de elección diferente.
Un modelo como este puede seguir siendo muy atractivo si su prioridad es el rendimiento prémium, la familiaridad con un ecosistema amplio o la confianza en una pila de proveedores madura. Pero si su objetivo principal es maximizar el rendimiento por unidad de coste, el gráfico sugiere que hay otros modelos que pueden parecer más eficientes.
MiniMax-M2.5 and MiniMax-M2.7: La jugada del equilibrio
Las dos entradas de MiniMax son especialmente interesantes porque juntas parecen una declaración sobre el equilibrio.
- MiniMax-M2.5 ocupa el cuarto lugar con 92.1
- MiniMax-M2.7 ocupa el quinto lugar con 91.7
MiniMax-M2.5 es especialmente notable porque está muy cerca de GPT-5.4 en puntuación, pero parece mucho más barato. Solo eso lo convierte en una de las entradas más sólidas orientadas a la eficiencia en la parte superior de la clasificación.
MiniMax-M2.7 tiene una puntuación ligeramente inferior y parece más lento que algunas alternativas cercanas, pero aun así se mantiene firmemente entre los cinco primeros. Eso sugiere que la familia MiniMax no es solo competitiva de una manera limitada. Parece un serio contendiente en todos los aspectos.
Para muchos operadores, ese tipo de rendimiento cercano al máximo con una economía más práctica puede ser más atractivo que perseguir el primer puesto absoluto.
GLM-5 vs GLM-5-Turbo: Una comparación interna útil
Una de las partes más informativas de la clasificación es que incluye tanto GLM-5-Turbo como GLM-5.
- GLM-5-Turbo: 93.9
- GLM-5: 91.7
Esa comparación es importante porque muestra que la variante Turbo no es solo una rama más barata o simplificada. En esta clasificación, es en realidad la que tiene una clasificación más alta.
Eso hace que el resultado sea especialmente práctico. Sugiere que, en este entorno de evaluación comparativa, la línea Turbo puede ofrecer actualmente la mejor historia de puntuación-rendimiento que el modelo base.
Cuando una variante más barata o más fácil de implementar supera a su hermana, la gente debería prestar atención.
Claude Opus 4.5: Potente, pero caro
Claude Opus 4.5 ocupa el séptimo lugar con una puntuación de 91.5.
Sigue siendo un resultado de primer nivel. Confirma que Anthropic sigue siendo muy relevante en las comparaciones de modelos serias, y los lectores que busquen el contexto del producto pueden consultar la página oficial de Claude.
Pero la instantánea de ClawBench también hace visible la contrapartida. Claude Opus 4.5 parece tener uno de los costes de lista más altos del top 10.
Eso significa que el modelo puede seguir siendo una buena opción cuando la calidad importa más que el precio. Pero si se lee la clasificación desde una perspectiva de implementación, la pregunta se vuelve más difícil. No solo se pregunta: «¿Es bueno Claude Opus 4.5?». Se pregunta: «¿Es lo suficientemente bueno como para justificar este coste en relación con las alternativas cercanas?».
Esa es una pregunta más seria, y es el tipo de pregunta que clasificaciones como esta deberían provocar.
Las entradas de Qwen: la fortaleza de los pesos abiertos sigue importando
La presencia de Qwen3.5-35B-A3B y Qwen3.5-397B-A17B en el top 10 es importante.
- Qwen3.5-35B-A3B ocupa el octavo lugar con 91.4
- Qwen3.5-397B-A17B ocupa el décimo lugar con 90.0
La primera conclusión es obvia: la familia Qwen sigue siendo muy competitiva en este contexto de benchmark.
La segunda conclusión es más práctica. Los modelos Qwen tienden a llamar la atención no solo por su rendimiento, sino por su flexibilidad de implementación y el ecosistema de pesos abiertos más amplio que los rodea. La organización oficial de Qwen en GitHub es útil si quieres ese contexto del ecosistema.
Eso significa que su presencia en el top 10 no es solo técnicamente interesante. Es importante para los equipos que quieren un mayor control sobre la infraestructura, el acceso a los modelos o las vías de personalización.
MiMo-V2-Omni: La historia de la velocidad
MiMo-V2-Omni ocupa el noveno lugar con 91.2, pero lo que lo hace especialmente interesante no es solo la puntuación.
También parece ser una de las entradas más rápidas en la tabla de clasificación.
Eso importa porque la velocidad a menudo se infravalora en las discusiones sobre benchmarks. En productos reales, la velocidad puede dar forma a toda la experiencia del usuario. Un modelo con una clasificación ligeramente inferior que responde mucho más rápido puede crear un mejor flujo de trabajo en la práctica que un modelo con una clasificación superior con una latencia más pesada.
Así que MiMo-V2-Omni destaca como un recordatorio de que no toda historia útil de un modelo es una historia de puntuación bruta.
Lo que el Top 10 revela sobre el mercado
La tabla de clasificación actual revela algunos patrones más amplios.
1. El nivel superior está abarrotado
No hay un abismo de rendimiento masivo entre el primer y el décimo lugar. Eso significa que la frontera es competitiva.
2. El costo importa más que nunca
Varias de las entradas más interesantes lo son precisamente porque no son las más caras.
3. La velocidad sigue estando infravalorada
Un modelo que es lo suficientemente rápido y potente puede ser más útil que un modelo que es ligeramente mejor pero mucho más lento.
4. Los ecosistemas abiertos siguen importando
Las entradas de Qwen demuestran que las familias de pesos abiertos siguen formando parte de las conversaciones serias sobre benchmarks.
Una breve nota sobre cómo ClawBench evalúa los modelos
Dado que este artículo trata principalmente sobre el rendimiento de los modelos en lugar de la teoría de los benchmarks, la versión corta es suficiente.
Según el repositorio oficial de ClawBench, el benchmark ejecuta modelos dentro de un sandbox aislado a través de 30 tareas avanzadas que abarcan cinco escenarios de negocio: Colaboración de oficina, Recuperación de información e investigación, Creación de contenido, Procesamiento y análisis de datos e Ingeniería de software.
Utiliza tres enfoques de calificación:
- Calificación automatizada para tareas deterministas
- Calificación por juez LLM para tareas cualitativas
- Calificación híbrida para flujos de trabajo que necesitan tanto comprobaciones estrictas como un juicio más flexible
Eso importa porque la clasificación intenta capturar el rendimiento de estilo agente en lugar de la simple calidad de respuesta de una sola vez.
Cómo leer esta clasificación correctamente
La forma más inteligente de leer la tabla actual de los mejores modelos grandes de clawbench no es preguntar solo quién es el número uno.
En su lugar, pregúntate:
- ¿Qué modelo lidera en puntuación bruta?
- ¿Qué modelo parece más fuerte en valor?
- ¿Qué modelo parece más fuerte en velocidad?
- ¿Qué modelo parece mejor para la flexibilidad de implementación abierta?
- ¿Qué modelo parece más práctico para el tipo de sistema que realmente quieres construir?
Eso te da una lectura mucho más útil de la tabla.
Veredicto final
Si quieres la conclusión más clara, es esta: la clasificación actual de los mejores modelos grandes de ClawBench es más valiosa cuando la lees como un mapa de rendimiento, no solo como una carrera.
Sí, GLM-5-Turbo lidera actualmente. Sí, Doubao-Seed-2.0-lite, GPT-5.4 y las entradas de MiniMax le siguen de cerca. Pero la historia más grande es cuán diferente parecen ganar estos modelos.
Algunos son más fuertes en la puntuación bruta de Claw Score. Algunos son más atractivos por su costo. Algunos parecen mejores en velocidad. Algunos importan por la flexibilidad del ecosistema.
Por eso esta tabla de clasificación es útil. No solo te dice quién está al frente. Te ayuda a ver qué tipo de “mejor” podría representar cada modelo.
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Preguntas frecuentes
¿Cuáles son los mejores modelos grandes actuales en ClawBench?
Según la captura de pantalla de la tabla de clasificación utilizada aquí, el top 10 actual es GLM-5-Turbo, Doubao-Seed-2.0-lite, GPT-5.4, MiniMax-M2.5, MiniMax-M2.7, GLM-5, Claude Opus 4.5, Qwen3.5-35B-A3B, MiMo-V2-Omni y Qwen3.5-397B-A17B.
¿Qué modelo ocupa actualmente el primer lugar en ClawBench?
GLM-5-Turbo ocupa actualmente el primer lugar con una puntuación Claw Score de 93.9.
¿Por qué Doubao-Seed-2.0-lite es especialmente notable?
Porque se clasifica cerca de la cima y al mismo tiempo parece mucho más fuerte en la relación costo-valor que varios competidores cercanos.
