Comparación exhaustiva de LLMs para programación 2026: reseñando GPT, Claude, Gemini, Codestral, DeepSeek y Llama por lenguaje de programación popular
Cuando se trata de programar con IA generativa, incluso si dices “generación de código”, cada LLM tiene fortalezas claramente distintas. Las brechas se ven más en:
(1) la capacidad de leer y modificar bases de código grandes,
(2) el bucle de corrección después de que fallen los tests,
(3) manejar el “desarrollo real” incluyendo tipos, builds y dependencias, y
(4) la consistencia a través de múltiples lenguajes y archivos.
Si interpretas mal estas diferencias, puedes terminar con salida que se ve limpia pero no corre—y con mucho más trabajo de revisión del esperado.
Conclusiones rápidas (un mapa antes de leer)
- Si quieres conducir refactors grandes o corrección de bugs a nivel repositorio, los modelos que rinden bien en tareas tipo SWE-bench deberían ser tu ancla (p. ej., GPT-4.1, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 3 Pro, etc.).
- Para generación de una sola función o autocompletado, los modelos especializados en código (Codestral, DeepSeek Coder, familia Code Llama) pueden competir de verdad—pero suelen aparecer huecos en coordinación multi-archivo y juicio arquitectónico.
- Los lenguajes populares (JavaScript/TypeScript, Python, SQL, Java, C#, C++, etc.) suelen tener tasas de acierto más altas gracias a abundante data de entrenamiento y ejemplos. Como proxy de “popularidad”, este artículo asume datos de uso de Stack Overflow.
- En áreas con muchas “trampas de entorno/tipos/comportamiento” como Rust/C++/Shell, todos los modelos tienden a requerir un modelo operativo basado en testing y ejecución. En estos dominios, el bucle de validación suele importar más que la “inteligencia” bruta del modelo.
A quién ayuda este artículo (en concreto)
Esta comparación es especialmente útil para:
Primero, desarrolladores que usan JavaScript/TypeScript, Python o SQL a diario y repiten cambios de especificación y corrección de bugs similares. Elegir el LLM correcto puede cambiar drásticamente la velocidad percibida y la carga de revisión.
Segundo, equipos que trabajan en lenguajes fuertemente tipados como Java/C#, donde los límites de API, el diseño de excepciones y el comportamiento async moldean fuertemente la calidad. Aquí, caer en respuestas “plausibles pero incorrectas” puede causar incidentes reales—por eso importa conocer fortalezas y separar roles.
Tercero, entornos como C++/Rust/Go donde los sistemas de build, dependencias, seguridad de memoria y restricciones de concurrencia son estrictos. Los LLMs pueden escribir código que no compila o no pasa tests, así que es más seguro anclarse en modelos que destaquen en generación de tests y bucles de corrección.
Por último, personas que trabajan en productos grandes donde se requiere consistencia (nombres, arquitectura, política de excepciones) y gobernanza (revisiones, trazabilidad). Las señales de benchmarks y las diferencias de diseño bajo “ejecución guiada por agentes” se vuelven más importantes.
LLMs cubiertos (familias elegidas comúnmente a inicios de 2026)
Este artículo cubre las siguientes “familias” comúnmente adoptadas en trabajo real:
- OpenAI: GPT-4.1, familia GPT-5.2 (con indicadores de programación como SWE-bench discutidos públicamente)
- Anthropic: Claude 3.5 Sonnet (con resultados SWE-bench Verified y discusión de configuración con agentes)
- Google: Gemini 3 Pro (páginas oficiales proporcionan evaluaciones tipo agente y métricas como SWE-bench Verified)
- Mistral: Codestral 25.01 (especializado en código; a menudo referido en contextos como HumanEval)
- DeepSeek: DeepSeek-Coder-V2 (el paper resume resultados en benchmarks de programación)
- Meta: Code Llama (describe enfoques de evaluación usando HumanEval, etc.)
Los benchmarks no son universales. Pueden estar sesgados hacia ciertas formas de tarea (una sola función, generación de parches, ejecución con agentes). Por ejemplo, SWE-bench Verified usa repos reales, pero los resultados pueden depender de condiciones de evaluación y del “scaffolding”. Se asume referencia al leaderboard oficial.
Para evaluación multilingüe, también hay esfuerzos como MultiPL-E y Aider Polyglot que miden rendimiento a través de múltiples lenguajes.
Primero el panorama: “para qué tipo de trabajo es bueno cada modelo”, según benchmarks
Más que rankear modelos en una sola línea, es más fácil elegir clasificando primero qué tipos de trabajo hacen mejor.
1) Arreglos a nivel repositorio / corrección de bugs (lo más cercano al desarrollo real)
El mayor valor de negocio suele venir del ciclo completo: parchear una base existente y hacer que los tests pasen. Aquí se suele citar SWE-bench Verified, y hay resultados públicos para modelos como GPT-4.1 y Claude 3.5 Sonnet.
Gemini 3 Pro también publica evaluación tipo agente y métricas SWE-bench Verified en páginas oficiales.
Los leaderboards oficiales permiten comparaciones multi-modelo (ojo con condiciones; aun así, dan intuición relativa).
2) Implementaciones pequeñas / autocompletado / generación de una sola función (enfoque en velocidad)
Benchmarks como HumanEval se parecen a “escribe una función y pasa tests”, donde los modelos especializados en código a menudo brillan. Codestral 25.01 a veces se discute con puntuaciones tipo HumanEval.
Sin embargo, esta forma de tarea suele excluir coherencia multi-archivo y juicio arquitectónico, así que el trabajo de producto en etapas posteriores puede depender más de editabilidad, bucles de corrección y validación.
3) Multi-lenguaje / multi-entorno (JS/TS, Java, C++, Rust, etc.)
Los equipos reales no corren solo Python. Aider Polyglot está diseñado para medir edición y corrección cross-language en C++/Go/Java/JavaScript/Python/Rust.
MultiPL-E traduce HumanEval/MBPP a múltiples lenguajes para ayudar a exponer diferencias específicas por lenguaje.
Por qué usamos “lenguajes populares” como línea base
Al hablar de fortalezas/debilidades, la popularidad del lenguaje importa. En términos simples: cuantos más ejemplos, código público y discusiones existan, más fácil es para los LLMs aprender patrones típicos.
En la encuesta de Stack Overflow 2025, lenguajes como JavaScript, HTML/CSS, SQL, Python, TypeScript, Java, C# y C++ aparecen cerca del top. Se tratan como “lenguajes populares” para los ejes de revisión de abajo.
Personalidad por familia de LLM (vista operativa de alto nivel)
En vez de micro-ranking, esta sección resume cómo tiende a comportarse cada familia en la práctica.
Familia GPT (OpenAI)
- Fortaleza: adhesión estable a instrucciones y edición de código existente; se suelen citar resultados públicos de SWE-bench Verified para GPT-4.1.
- La familia GPT-5.2 también se menciona en relación con SWE-bench Verified (conviene verificar medición y condiciones, pero sirve para intuición direccional).
Consejo operativo: fija requisitos, alcance y criterios de aceptación (tests/compat/perf) en forma corta y luego ejecuta un loop de iteración ajustado.
Familia Claude (Anthropic)
- Claude 3.5 Sonnet ha publicado resultados SWE-bench Verified y guías sobre configuraciones con agentes para desbloquear mejor rendimiento.
En muchos equipos, se complementa bien con especificaciones y escritura de reviews—útil cuando quieres avanzar documentando intención.
Familia Gemini (Google)
- Gemini 3 Pro publica métricas de evaluación de programación tipo agente (incluyendo SWE-bench Verified) en páginas oficiales.
A menudo brilla cuando se le pide organizar tareas complejas (código + contexto + procedimientos), especialmente junto con uso de herramientas y flujos de verificación.
Codestral (Mistral)
- Codestral 25.01 se posiciona como especializado en código; HumanEval suele aparecer en discusiones al respecto.
Tiende a ser fuerte en generación de funciones, autocompletado y “preparación” de refactors, mientras que la coordinación multi-archivo puede ser una debilidad común (trata revisiones externas como pistas y valida en tu repo).
DeepSeek Coder
- DeepSeek-Coder-V2 resume resultados de benchmarks en un paper y se cita con frecuencia como una opción open-model fuerte.
Puede ser atractivo cuando tienes restricciones de “on-prem/local”, optimización de costos o políticas estrictas contra exfiltración de datos.
Code Llama (Meta)
- Code Llama describe enfoques de evaluación usando HumanEval, etc., en materiales oficiales.
Equipos que pueden construir operaciones con open models (gestión de contexto, conectores de herramientas, evaluación) pueden usarlo muy bien en casos acotados.
Por lenguaje popular: fortalezas/debilidades prácticas (donde se ven diferencias reales)
Aquí está el núcleo. En vez de un ranking demasiado confiado, esta sección resume tendencias reales sobre “quién gana más a menudo” por lenguaje.
La selección de lenguajes populares sigue el top de uso en la encuesta de Stack Overflow.
1) JavaScript / TypeScript
Por qué suele ir bien: enorme volumen de ejemplos y patrones reales abundantes tanto en frontend como backend.
Encaje por modelo
- GPT: suele ser rápido armando “implementaciones comunes” (React/Next) y relativamente estable aplicando diffs a código existente; la fortaleza en repo-fixing ayuda.
- Claude: bueno cuando quieres avanzar mientras organizas specs de UI, transiciones de estado y consideraciones de accesibilidad en texto.
- Gemini: tiende a funcionar bien cuando pides pasos + verificación (tests/build/type checks) como paquete.
Trampas comunes - TypeScript avanzado (tipos condicionales, genéricos, inferencia de schema tipo Zod) puede compilar y aun así estar semánticamente mal.
- En frontend, “corre” ≠ “cumple requisitos UX”, así que acompáñalo con screen checks y tests E2E.
Mini plantilla de pedido
- Objetivo: evitar doble envío en un formulario
- Alcance: solo
src/components/CheckoutForm.tsxyuseCheckout.ts - Aceptación: sin errores de tipos; deshabilitar botón mientras envía; transicionar solo si hay éxito; actualizar tests existentes
2) Python
Por qué suele ir bien: muy usado en IA/datos/automatización, con abundantes ejemplos y patrones de tareas. Su uso es alto en Stack Overflow y el crecimiento de adopción también se refleja ahí.
Encaje por modelo
- Codestral/DeepSeek: a menudo fuertes en generación de una sola función y scripts (cercano a la forma de tarea HumanEval).
- GPT/Claude/Gemini: para “Python de producto” (FastAPI/Django, gestión de dependencias, tests, typing), la fortaleza en fix-loop importa; señales tipo SWE-bench ayudan.
Trampas comunes - Dependencias y entorno (pip/poetry, OS/CUDA/desajustes de versión) no se resuelven solo con código. Los LLMs pueden proponer “cómo correr”, pero necesitas ejecución y logs.
Mini instrucción para reducir fallos
- “Python 3.11, poetry, pytest, ruff, mypy. No cambies firmas de funciones existentes. Agrega tests primero y luego corrige.”
3) SQL
Por qué suele ir bien: los patrones son explícitos y el loop de explicar → generar → refinar es directo. SQL también rankea alto en uso.
Encaje por modelo
- Claude/GPT: a menudo buenos para convertir requisitos de texto en diseño de JOIN/agregación explicando significado.
- Gemini: puede ir bien cuando se combina con procedimientos (EXPLAIN, sugerencias de índices, diseño de datos de prueba).
Trampas comunes - Los dialectos (PostgreSQL/MySQL/BigQuery/SQL Server) rompen consultas. Siempre especifica la DB e itera usando salida de EXPLAIN.
- La “correctitud” depende de supuestos de schema y datos—sin schema de ejemplo, un LLM puede equivocarse con elegancia.
Mini pedido con esquema
- Definiciones de tablas (PK/FK, escala/cantidad de filas)
- Ejemplo de salida esperada (columnas, granularidad)
- Restricciones (límite de tiempo, si se permiten cambios de índices)
4) Java
Por qué suele ir bien: acumulación enterprise profunda y patrones fuertes (DI, DTO, diseño de excepciones). También alto uso.
Encaje por modelo
- GPT/Gemini: a menudo buenos en ediciones de repo e iteración test-fix; la habilidad de parcheo ayuda indirectamente.
- Claude: se complementa bien con “fijar la intención por escrito primero” (dónde capturar excepciones, responsabilidades de frontera) y luego implementar.
Trampas comunes - Dependencias de framework (Spring Boot, Gradle/Maven, anotaciones, profiles) pueden causar “el código está bien pero no arranca”.
- Genéricos/Streams: si el modelo optimiza por código más corto, la legibilidad puede degradarse—dar reglas de estilo ayuda.
5) C# (.NET)
Por qué suele ir bien: muchos ejemplos en enterprise y game dev (Unity); APIs y patrones están bastante estandarizados. También alta popularidad.
Encaje por modelo
- GPT/Claude: a menudo prácticos para desarrollo en equipo cuando quieres notas de review y explicación de diseño junto con el código.
- Open models (Codestral/DeepSeek/Llama): útiles en tareas acotadas, pero pueden romperse cuando entran templates de proyecto y dependencias NuGet—el drift de entorno importa.
Trampas comunes - Propagación de excepciones async, uso de CancellationToken y coherencia de ciclo de vida de DI pueden producir código “funciona pero es peligroso”.
- Fija políticas cortas en el pedido (“política de excepciones”, “política de logging”, “nullable”, “no bloqueo sync”) para estabilizar.
6) C / C++
Por qué es complicado: muy popular, pero cargado de factores que los LLMs no pueden garantizar solo por texto—sistemas de build, comportamiento indefinido, gestión de memoria, restricciones ABI. La popularidad sigue alta en rankings.
Encaje por modelo
- GPT/Claude/Gemini: mejor uso dentro de un fix loop con tests + logs de ASan/UBSan/análisis estático.
- Modelos especializados en código: útiles para transformaciones a nivel función u optimización pequeña, pero el trabajo de build/ABI con dependencias múltiples es donde fallan más.
Trampas comunes - UB (signo/overflow/límites/vidas) y ownership llevan a salida “plausible” pero insegura.
- Provee pasos de repro, crash logs y flags del compilador; fija aceptación a tests y sanitizers.
Mini criterios de aceptación
- Cero warnings con
-Wall -Wextra -Werror - Cero hallazgos de sanitizers (ASan/UBSan)
- No cambiar firmas públicas de API
7) Go
Por qué suele ir bien: gran superficie de stdlib, formateo y convenciones fuertes, así que la salida suele ser limpia. También está en el grupo alto de popularidad.
Encaje por modelo
- GPT/Gemini: sólidos cuando iteras con tests alrededor de concurrencia y HTTP.
- Claude: más seguro cuando primero solidificas intención de diseño (propagación de context, división de responsabilidades) por escrito.
Trampas comunes - Fugas de goroutines, cancelación de context faltante y race conditions son fáciles de pasar por alto leyendo. Usa race detector y logs de carga para guiar iteraciones.
8) Rust
Por qué es una “zona dura”: su popularidad crece, pero ownership/lifetimes y trait bounds suelen requerir iteraciones antes de converger con tipos correctos. Entre lenguajes populares, está más cerca del “modo difícil”.
Encaje por modelo
- GPT/Claude/Gemini: el éxito mejora cuando pegas errores del compilador y pides “cambios mínimos” repetidamente.
- Modelos especializados en código: pueden escribir algoritmos cortos, pero suelen romperse en estructura de crate y políticas de manejo de errores—mantén el alcance pequeño.
Trampas comunes - Para silenciar errores de lifetime, algunas sugerencias distorsionan intención de diseño. Restricciones explícitas ayudan (“modelo de ownership”, “mantener API pública”, “sin Clone”, etc.).
9) Bash / Shell
Por qué es engañosamente difícil: el uso es alto (también cerca del top en encuestas), pero hay muchas “minas”: diferencias de entorno, quoting, paths, permisos. Escribir scripts realmente seguros es más difícil de lo que parece.
Encaje por modelo
- Claude/GPT: mejora cuando pides medidas de seguridad (
set -euo pipefail, validación de input, dry-run) con explicaciones. - Gemini: puede sentirse más seguro cuando se acompaña de procedimientos (ejemplos de ejecución, salida esperada, pasos de rollback).
Trampas comunes - Comandos destructivos (
rm,chmod,sed -i) y diferencias de OS (GNU vs BSD) son fuentes típicas de accidentes. Se recomienda estandarizar una “plantilla segura” de equipo.
Cómo leer benchmarks (malentendidos comunes)
Estos son los errores más comunes en comparaciones de LLMs:
- SWE-bench Verified está más cerca del trabajo real (arreglos en repos reales), pero los puntajes pueden variar con scaffolding de agentes y condiciones. Usa el leaderboard oficial y compara bajo las mismas condiciones.
- Tareas de una sola función como HumanEval miden “¿puedes acertar la función?”, pero no capturan bien estructuras de proyecto y restricciones de diseño.
- Frameworks multi-lenguaje como MultiPL-E ayudan a ver diferencias por lenguaje.
- Benchmarks como Aider Polyglot incluyen edición multi-lenguaje + feedback de tests, acercándose más a “poder real de corrección”.
Patrones prácticos de uso de modelos que reducen fallos (utilizables tal cual)
A menudo, el “cómo lo usas” importa más que qué modelo elijas. Estos patrones suben la tasa de éxito con casi cualquier LLM:
- Reduce el pedido a tres cosas: objetivo, alcance, criterios de aceptación
- Pide tests (o pasos de repro) primero, y luego pide el fix
- No pidas todo a la vez—divide tareas para que los diffs sean pequeños
- Declara por adelantado trampas específicas del lenguaje (tipos TS, ownership Rust, UB C++, drift de entorno Shell) como restricciones explícitas
Mini plantilla común
- Objetivo: satisfacer X (p. ej., eliminar N+1 queries)
- Alcance: lista de archivos que se pueden cambiar
- Aceptación: tests, tipos, lint, compatibilidad, condiciones de performance
Conclusión: elige LLMs según “qué minas existen” en cada lenguaje
Los lenguajes populares (JS/TS, Python, SQL, Java, C#, etc.) tienden a salir bien con la mayoría de LLMs, pero las minas son claras: tipos TS avanzados, dependencia de framework en Java/C#, deriva de dialecto SQL, etc.
Para C++/Rust/Shell, el factor decisivo suele no ser “habilidad de escritura”, sino si tu modelo operativo puede converger con logs y tests.
Y en desarrollo real a nivel repositorio, elegir con “poder de corrección” en mente—usando señales tipo familia SWE-bench—suele mejorar la productividad real.
Referencias
- Stack Overflow Developer Survey 2025 – Technology
- OpenAI – Introducing GPT-4.1 in the API (mentions SWE-bench Verified)
- Anthropic – Claude 3.5 Sonnet SWE-bench (SWE-bench Verified + agent explanation)
- Google DeepMind – Gemini 3 Pro (metrics incl. SWE-bench Verified)
- SWE-bench – Official Leaderboards
- Mistral – Codestral 25.01
- DeepSeek – DeepSeek-Coder-V2 paper (arXiv)
- Meta – Introducing Code Llama
- Aider – LLM Leaderboards (Polyglot explanation)
- Epoch AI – Aider Polyglot (benchmark explanation)
- MultiPL-E – GitHub