Cuatro nombres dominan la conversación sobre IA. GPT de OpenAI. Claude de Anthropic. Gemini de Google. Llama de Meta. Probablemente hayas usado al menos uno, te hayas preguntado por los otros y te hayas cuestionado si elegiste bien.

No hay una respuesta correcta para todo el mundo.

Esa es la realidad frustrante. Cada familia de modelos la construyó una empresa distinta con filosofías distintas, se entrenó con datos distintos y se optimizó para resultados distintos. Preguntar cuál es el “mejor” es como preguntar si un martillo es mejor que un destornillador.

Esta guía desglosa lo que cada familia de modelos hace bien de verdad, incluye citas reales de desarrolladores que los usan a diario y te ayuda a decidir qué herramienta encaja con tu trabajo real.

La versión rápida

Si quieres la respuesta corta antes de la explicación larga:

GPT es la opción por defecto. La mayoría empieza aquí porque ChatGPT es lo que le suena. Hace casi todo razonablemente bien y tiene el mayor ecosistema de complementos, integraciones y documentación.

Claude es para el matiz. Maneja mejor las instrucciones complejas, escribe con variación más natural y tiende a entender lo que querías decir en lugar de lo que dijiste literalmente. Cada vez más desarrolladores lo prefieren para programar.

Gemini es para la escala. Google lo construyó para procesar cantidades masivas de información a la vez. Si necesitas analizar un documento de 500 páginas o un código entero, la ventana de contexto de Gemini te da un margen que otros no pueden igualar.

Llama es para el control. Meta lo liberó como código abierto, lo que significa que puedes ejecutarlo en tu propio hardware, hacerle ajuste fino con tus propios datos y no enviar ni un solo byte a los servidores de otra persona.

Ahora, los detalles.

GPT: el nombre que todo el mundo conoce

OpenAI creó ChatGPT, y ChatGPT se volvió la palabra que la gente usa para asistentes de IA como Kleenex se volvió la palabra para los pañuelos. Ese dominio de marca importa. Cuando alguien dice que “le preguntó a la IA”, normalmente quiere decir que le preguntó a GPT.

El buque insignia actual es GPT-5, y siguen desplegándose varias actualizaciones. El modelo es rápido. Los tiempos de respuesta son ágiles. La interfaz está pulida. OpenAI ha invertido mucho en que el producto se sienta bien de usar.

GPT maneja bien la amplitud. ¿Necesitas una receta? Funciona. ¿Necesitas depurar código? Funciona. ¿Necesitas resumir un documento? Funciona. ¿Necesitas escritura creativa? Funciona. El modelo rara vez falla de forma catastrófica en tareas comunes porque OpenAI lo ha ido afinando contra el abanico más amplio posible de casos de uso.

Aquí es donde GPT muestra debilidad: tiende a ciertos patrones.

Seguramente has notado que a GPT le encantan las viñetas. Favorece ciertas estructuras de frase. Su vocabulario se inclina hacia ciertas palabras de moda. Después de usarlo mucho, empiezas a reconocer la “voz GPT” en el contenido: ese tono ligeramente demasiado entusiasta y definicional que explica las cosas una vez más de lo necesario.

Para tareas rápidas y consultas generales, GPT sigue siendo difícil de superar solo por conveniencia. La app móvil funciona bien. El modo de voz es útil. El ecosistema de complementos es enorme. Si quieres un asistente de IA que encaje sin fricción en la vida diaria, GPT cumple.

Pero la comodidad no es lo mismo que la profundidad.

Claude: el obsesivo del detalle

Anthropic creó Claude con otra prioridad. Querían un modelo que siga instrucciones con precisión, maneje matices en conversaciones largas y produzca un resultado que suene menos robótico.

Los modelos actuales se reparten en tres niveles: Haiku (rápido y barato), Sonnet (equilibrado) y Opus (máxima capacidad). La mayoría usa Sonnet para el trabajo normal y Opus cuando una tarea de verdad requiere razonamiento pesado.

La reputación de Claude para programar ha crecido mucho. Un usuario de Hacker News llamado thomasahle lo dijo sin rodeos:

“My personal experience is that 80% of the time Opus is better than GPT-4 on coding.”

Eso cuadra con lo que reportan muchos desarrolladores. Claude maneja bases de código más grandes de forma más coherente. Recuerda mejor el contexto a lo largo de conversaciones largas. Cuando pegas 3.000 líneas de código y pides modificaciones, Claude tiene más probabilidades de mantener la consistencia en toda su respuesta.

Otro usuario, mrbishalsaha, hizo una observación similar:

“I use claude sonnet for coding and it’s better than GPT4 most of the time.”

La diferencia aparece en cómo Claude interpreta pedidos ambiguos. Si escribes un prompt algo poco claro, Claude tiende a inferir tu intención en lugar de tratar tus palabras como una especificación literal que hay que parsear.

Claude también escribe distinto.

La prosa sale menos formulaica. Menos palabras de moda. Más variación en la longitud de las frases. Si necesitas contenido que no se lea de inmediato como generado por IA, Claude te da un punto de partida mejor. Igual tienes que editar, pero partes de una base más fuerte.

También hay desventajas. Claude puede ser más lento, sobre todo Opus. A veces los tiempos de respuesta se quedan claramente por detrás de GPT. Y Claude tiene barreras de contenido más estrictas, lo que puede frustrar si necesitas trabajar con material al límite por razones legítimas.

Un usuario de Hacker News llamado suby señaló una debilidad concreta: “Claude is more likely to suggest things which simply won’t compile…Claude 3’s knowledge of C++ is lacking.”

Ningún modelo es perfecto para todo.

Gemini: el monstruo del contexto

Gemini de Google adopta un enfoque totalmente distinto. Mientras GPT y Claude compiten por calidad de razonamiento y estilo de escritura, Gemini compite por escala. El modelo puede procesar cantidades enormes de información a la vez.

Los modelos actuales de Gemini admiten ventanas de contexto de hasta un millón de tokens. Eso son aproximadamente 700.000 palabras. Puedes pegar una novela entera. Puedes subir horas de vídeo. Puedes incluir una base de código completa. El modelo mantendrá todo eso en memoria de trabajo y responderá preguntas sobre cualquier parte.

No es un truco.

Si trabajas con documentos grandes, transcripciones largas o tareas de análisis exhaustivo, la ventana de contexto de Gemini cambia lo que es posible. Los sistemas RAG (generación aumentada por recuperación) rodean las limitaciones de contexto alimentando al modelo solo con los fragmentos relevantes, pero Gemini te deja saltarte esa complejidad en muchos casos de uso y simplemente cargarlo todo directamente.

Un desarrollador en Hacker News, samyok, comparó Gemini Flash favorablemente con modelos más caros:

“It’s so fast and it has such a vast world knowledge that it’s more performant than Claude Opus 4.5 or GPT 5.2…a fraction (basically order of magnitude less!!) of the inference time.”

La velocidad importa para los flujos de trabajo. Cuando puedes obtener buenos resultados en dos segundos en vez de diez, iteras más rápido. Tu productividad se multiplica.

Gemini también se integra estrechamente con el ecosistema de Google. Si usas Google Workspace, Drive, Docs y Sheets, Gemini puede acceder directamente a tus archivos. Esa integración ahorra tiempo frente a copiar contenido manualmente a ventanas de chat.

La trampa: las afirmaciones de marketing de Gemini y la realidad práctica a veces divergen. Una frustración bien documentada es que la interfaz web no expone la ventana de contexto completa a los usuarios normales. Puede que escuches “un millón de tokens” y luego te encuentres limitado a una ventana mucho más pequeña a menos que uses AI Studio o la API directamente.

El enfoque de seguridad de IA de Google también difiere del de Anthropic y OpenAI. Gemini rechaza ciertas solicitudes que otros modelos manejan sin problema. Los límites a veces son impredecibles. Puedes encontrarte con un bloqueo de contenido en algo aparentemente inocuo y, con un pequeño cambio de redacción, sí funciona.

Pero para el análisis puro de conjuntos de información grandes, hoy no hay nada que iguale lo que ofrece Gemini.

Llama: el que es tuyo

Los modelos Llama de Meta se separan de los otros de forma fundamental. Son abiertos.

Puedes descargar los pesos del modelo. Puedes ejecutar Llama en tu propio hardware. Puedes hacerle ajuste fino con datos propietarios. Puedes desplegarlo en entornos aislados donde ninguna información sale de tu red. No le pagas nada a Meta por nada de esto.

Para organizaciones con una gobernanza de datos estricta, esto importa muchísimo.

Las empresas de salud no pueden enviar información de pacientes a los servidores de OpenAI. Los despachos de abogados no pueden subir documentos confidenciales a la nube de Google. Las instituciones financieras tienen obligaciones regulatorias sobre la residencia de datos. Llama les permite a todas usar capacidades modernas de IA sin esos dolores de cabeza de cumplimiento.

La contrapartida del autoalojamiento es real. Ejecutar Llama bien requiere hardware serio. El modelo de 70-billion parámetros necesita varias GPU de gama alta. Las versiones más pequeñas funcionan en hardware de consumo, pero producen un resultado claramente peor. Cambias la conveniencia de una API por gestión de infraestructura.

Para pequeñas empresas y personas, la economía suele favorecer el acceso por API a Claude o GPT. Gastarías más en electricidad y depreciación de GPU que en llamadas a la API, salvo que tu volumen de uso sea extremadamente alto.

Pero para empresas que procesan millones de solicitudes, las cuentas se invierten. Llama autoalojado puede costar una fracción del precio de la API a escala. Y obtienes control total sobre el tiempo de actividad, la latencia y la disponibilidad. Sin límites de solicitudes. Sin caídas del servicio porque el proveedor está saturado.

Llama también permite una personalización que los modelos basados en API no pueden igualar. Puedes hacer ajuste fino al estilo de escritura de tu empresa, a la terminología de tu sector, a tus casos de uso específicos. El modelo resultante habla tu idioma porque tú lo entrenaste para eso.

El código abierto atrae a una comunidad. Los desarrolladores mejoran constantemente las capacidades de Llama, crean versiones especializadas y construyen herramientas alrededor. El ecosistema evoluciona rápido.

Si el control importa más que la conveniencia, Llama merece consideración seria.

Cómo se comparan en tareas específicas

La respuesta honesta es que los rankings cambian según lo que midas.

Programación: Claude lidera actualmente la mayoría de encuestas de preferencia entre desarrolladores. El razonamiento es más coherente a través de bases de código complejas. Pero GPT sigue siendo fuerte para fragmentos rápidos y depuración, y el contexto amplio de Gemini ayuda cuando necesitas trabajar con proyectos enteros de una sola vez.

Escritura: Claude produce una prosa más variada. GPT es más rápido para contenido en volumen. Gemini maneja bien la escritura intensiva en investigación porque puedes cargar todo tu material de origen. A Llama se le puede hacer ajuste fino para que calce con tu voz exacta.

Análisis: Gemini gana por puro volumen. Analizar un informe de 200 páginas es una consulta. Claude y GPT requieren estrategias de troceado que añaden complejidad.

Conversación: Claude mantiene mejor el contexto en chats largos. Las funciones de memoria de GPT ayudan, pero aun así se pierde más a menudo. Gemini y Llama varían según la configuración.

Costo: Llama es gratis a nivel de modelo (costos de hardware aparte). Gemini Flash ofrece un gran valor en los tramos de precio de la API. Los planes premium de GPT y Claude cuestan más, pero entregan una calidad incrementalmente mejor.

Flujo de trabajo práctico: usar varios modelos

Los usuarios más listos no eligen un solo modelo en exclusiva.

Un comentarista de Hacker News llamado MrSkelter describió el enfoque:

“Claude Opus is generally better for me but takes a long time to reply…most power comes from bouncing between them.”

Modelos distintos para tareas distintas. Claude para el borrador inicial. GPT para velocidad e ideación. Gemini para síntesis de investigación. Llama para cualquier cosa sensible que no pueda salir de tus sistemas.

Esto no es duplicación ineficiente. Es usar la herramienta correcta para cada trabajo.

Crea flujos de trabajo que enruten tareas a modelos adecuados de forma automática. Una clasificación simple al inicio de una solicitud puede ahorrar costo y mejorar calidad. Las tareas de programación van a Claude. Las preguntas rápidas van a GPT Mini. El análisis de documentos largos va a Gemini.

Las herramientas que lo facilitan mejoran constantemente. DatBot te permite cambiar de modelo a mitad de conversación. Otras plataformas ofrecen capacidades similares. El futuro es políglota, no monolítico.

Tomar tu decisión

Aquí tienes un marco para decidir:

Empieza con GPT si quieres la incorporación más fácil, necesitas capacidad general amplia y valoras la integración del ecosistema con otras herramientas y complementos.

Cámbiate a Claude si programas mucho, necesitas mejor seguimiento de instrucciones para tareas complejas o produces contenido en el que la calidad de escritura natural importa.

Usa Gemini cuando trabajes con documentos grandes, necesites analizar mucha información rápidamente o ya estés metido en el ecosistema de Google.

Elige Llama si la privacidad de datos no es negociable, necesitas personalización que los proveedores de API no pueden ofrecer o tu volumen de uso hace que el autoalojamiento tenga sentido económico.

La mayoría de la gente usará dos o más de estos. Está bien. Los modelos se complementan más de lo que compiten.

Lo importante es saber qué hace bien cada uno, para que puedas emparejar herramientas con tareas en vez de forzar a una sola herramienta a hacerlo todo.

Lo que cambia después

Esta comparación necesitará actualizarse pronto.

Las capacidades de los modelos evolucionan mes a mes. Los precios cambian trimestre a trimestre. Surgen nuevos competidores cada año. Los rankings de hoy no se sostendrán para siempre.

OpenAI está trabajando en mejoras de razonamiento que podrían cerrar la brecha de Claude en programación. Anthropic sigue extendiendo ventanas de contexto para competir con Gemini. Google está mejorando la fiabilidad de Gemini y afinando sus filtros de seguridad. Meta sigue ampliando las capacidades y el ecosistema de Llama.

La dirección importa más que la foto actual.

Lo que no cambiará: filosofías distintas producen fortalezas distintas. OpenAI optimiza para un atractivo amplio de consumo. Anthropic optimiza para precisión y seguridad. Google optimiza para escala e integración. Meta optimiza para apertura y personalización.

Esas prioridades moldean todo lo demás.

Elige según lo que te importe a ti. Prueba alternativas. Mantente flexible conforme cambie el panorama.

El mejor modelo de IA es el que te ayuda a terminar tu trabajo real.