Una guía sin tecnicismos para entender qué hay detrás de cada herramienta — actualizada a febrero de 2026.
Una nota antes de empezar. El mundo de la inteligencia artificial cambia tan rápido que cualquier artículo sobre este tema envejece en meses. Lo que hoy es cierto sobre qué modelo es el más potente o el más eficiente puede no serlo cuando lo estés leyendo. Esta guía refleja el estado del sector en febrero de 2026: úsala como orientación, no como verdad inmutable. Si llevas unos meses sin estar al día, es probable que haya novedades relevantes que no aparecen aquí.
Si alguna vez has pensado "total, todas las IAs hacen lo mismo", este artículo es para ti. Y si eres de los que ya usas ChatGPT, Claude o Gemini pero no tienes muy claro en qué se diferencian, también.
La realidad es que hay decenas de modelos de inteligencia artificial en el mercado, cada uno construido por una empresa distinta, con una filosofía distinta y para casos de uso distintos. No es como elegir entre dos marcas de agua. Es más como elegir entre un cuchillo de cocina, unas tijeras y una sierra. Todos cortan. Pero no son lo mismo.
Vamos a ver los más importantes.
Primero, una distinción que importa
Antes de entrar en los modelos concretos, hay algo que conviene entender: existen dos grandes tipos de IA en el mercado ahora mismo.
Las IAs conversacionales son las que responden preguntas, escriben textos, analizan documentos, razonan contigo. Lo que mucha gente llama "chatbots", aunque ese nombre se queda corto. Aquí están ChatGPT, Claude, Gemini, Grok.
Las IAs generativas de imágenes y vídeo son las que crean contenido visual: ilustraciones, fotografías hiperrealistas, vídeos desde cero. Aquí están Midjourney, DALL·E, Sora, Veo, Nano Banana, Seedream.
Y luego está una tercera categoría que ya no cabe bien en ninguna de las dos: los modelos multimodales, que hacen todo a la vez. Grok, por ejemplo, es a la vez un chatbot conversacional y un generador de imágenes y vídeo. Gemini también. La frontera entre categorías se está borrando rápido.
Las IAs conversacionales
ChatGPT — OpenAI
El que todo el mundo conoce
ChatGPT fue la primera IA conversacional que llegó al gran público, en noviembre de 2022. Desde entonces no ha parado de evolucionar. La versión actual —GPT-5.2— es probablemente la más versátil del mercado: entiende texto, imágenes, archivos, genera código, razona sobre problemas complejos y se integra con miles de aplicaciones de terceros.
En qué destaca: Es la navaja suiza de las IAs. Hace de todo con bastante solvencia. Su ecosistema de integraciones es el más amplio, lo que lo hace muy útil para flujos de trabajo complejos.
Su punto débil: Precisamente por intentar hacer de todo, no siempre es el mejor en nada concreto. Y sus versiones más potentes tienen un coste mensual elevado. Además, a veces "inventa" información con más naturalidad de lo que debería: responde con mucha seguridad aunque se equivoque.
Para quién es ideal: Para personas que quieren una sola herramienta que cubra la mayoría de casos. El punto de entrada más fácil si no has usado IA antes.
Coste energético: medio. Una consulta típica consume aproximadamente 0,3-0,4 Wh de electricidad —equivalente a encender una bombilla LED durante un par de minutos—. No parece mucho, pero cuando hablamos de 700 millones de consultas diarias, el impacto global equivale al consumo eléctrico anual de 35.000 hogares. OpenAI opera principalmente en centros de datos de Microsoft con compromisos de energía renovable, lo que modera parcialmente la huella de carbono.
Claude — Anthropic
El que piensa antes de hablar
Claude es el modelo que desarrolla Anthropic, una empresa fundada precisamente por personas que salieron de OpenAI preocupadas por la seguridad de la IA. Eso se nota en el producto: Claude está diseñado para ser más cuidadoso, más honesto sobre sus limitaciones y menos propenso a inventarse cosas.
La versión actual —Claude Sonnet 4.5 y Opus 4.5— destaca especialmente en el análisis de textos largos, en razonamiento complejo y en tareas de escritura donde el tono y el matiz importan.
En qué destaca: Es el mejor para trabajar con documentos extensos, para conversaciones largas donde el contexto no se pierde, y para tareas donde la precisión importa más que la velocidad. También es considerado el más "prudente": reconoce cuando no sabe algo en lugar de inventarlo.
Su punto débil: Tiene menos integraciones con aplicaciones externas que ChatGPT, y acceder a sus versiones más potentes requiere suscripción de pago.
Para quién es ideal: Profesionales que trabajan con análisis de documentos, escritura elaborada o necesitan un asistente que no se invente respuestas.
Coste energético: el más eficiente entre los grandes. Según estudios independientes de benchmarking ambiental de 2025, Claude obtiene la puntuación más alta en eco-eficiencia entre los modelos de primer nivel —el que mejor relación ofrece entre rendimiento y energía consumida—. Anthropic ha integrado la eficiencia energética como un criterio real de diseño, no solo como comunicación corporativa.
Gemini — Google DeepMind
El que vive dentro del ecosistema Google
Gemini es la apuesta de Google, y tiene una ventaja que ningún otro tiene: acceso nativo a todo el ecosistema de Google. Gmail, Drive, Maps, YouTube, búsqueda en tiempo real. Si tu vida profesional pasa por las herramientas de Google, Gemini puede integrarse de una forma que los otros simplemente no pueden.
Técnicamente, Gemini 3 Pro es uno de los modelos más potentes en benchmarks: maneja contextos enormes (puede leer un libro entero de una vez), entiende texto, imágenes, audio y vídeo de forma nativa.
En qué destaca: Multimodalidad real —entiende y genera varios tipos de contenido—, integración con herramientas Google, y ventana de contexto muy larga. En rankings técnicos independientes, suele aparecer entre los primeros.
Su punto débil: Las versiones más avanzadas tienen acceso limitado o son inestables fuera de entornos controlados. A veces genera información incorrecta con aparente confianza, un problema que Google ha reconocido públicamente.
Para quién es ideal: Usuarios del ecosistema Google que quieren que su IA "vea" lo que ya tienen en sus cuentas.
Coste energético: bajo para texto, sube con el contenido visual. Google se beneficia de tener una de las infraestructuras de centros de datos más eficientes del mundo y un alto porcentaje de energía renovable. Para consultas de texto simples, Gemini es de los más eficientes. Sin embargo, cuando procesa imágenes, audio o vídeo, el consumo sube considerablemente. Google ha reportado mejoras de eficiencia de 33 veces en Gemini entre 2024 y 2025, principalmente a través de optimizaciones de software.
Grok — xAI (Elon Musk)
El que va a su bola — y ahora también genera imágenes y vídeo
Grok es el modelo de xAI, la empresa de IA de Elon Musk, integrado en la red social X (antes Twitter). Su propuesta diferencial es que tiene acceso en tiempo real a lo que se publica en X, lo que lo hace especialmente útil para seguir eventos de actualidad o tendencias.
Lo que mucha gente no sabe es que Grok ya no es solo un chatbot. Desde finales de 2024 incorporó Aurora, su propio motor de generación de imágenes fotorrealistas. Y desde agosto de 2025, Grok Imagine permite generar vídeos de hasta 10 segundos con audio sincronizado automáticamente —música, efectos, diálogos— directamente desde un prompt de texto o una imagen. Sería el único del mercado en ofrecer audio nativo sincronizado en la generación de vídeo sin pasos adicionales.
En qué destaca: Velocidad, contexto enorme (2 millones de tokens), acceso a datos en tiempo real desde X, generación de imágenes fotorrealistas con pocos filtros de contenido, y vídeo con audio nativo. Para razonamiento técnico también tiene buenas prestaciones.
Su punto débil: Su integración en el ecosistema de X lo hace menos útil fuera de ese entorno. La escasez de filtros que algunos celebran es una arma de doble filo: puede generar contenido inapropiado con más facilidad que otros. Y su futuro depende mucho de las decisiones de una sola persona.
Para quién es ideal: Usuarios de X que quieren una IA integrada en su consumo de actualidad, o creadores de contenido que buscan generación rápida de imágenes y vídeo con audio sin herramientas adicionales.
Coste energético: elevado, con escasa transparencia. El entrenamiento de Grok-3 fue uno de los más intensivos energéticamente del sector: xAI construyó para ello el supercomputador "Colossus" en Memphis —con 200.000 GPUs—, generando una demanda eléctrica que provocó controversia local. En cuanto al consumo por consulta, los datos públicos son prácticamente inexistentes: xAI no publica métricas de transparencia ambiental.
Las IAs especializadas en razonamiento y código
DeepSeek — China
La sorpresa que nadie esperaba
En enero de 2025, DeepSeek publicó un modelo que sacudió al sector: DeepSeek R1, un modelo chino de código abierto que superaba en algunas pruebas clave a los modelos de OpenAI, y que costaba una fracción de lo que cuesta entrenar los modelos occidentales. Fue la primera señal real de que la carrera de la IA no iba a ser un monopolio americano.
DeepSeek destaca en razonamiento profundo: antes de dar una respuesta, "piensa en voz alta", muestra su proceso de razonamiento paso a paso. Eso lo hace especialmente potente para matemáticas, código y análisis técnico.
En qué destaca: Razonamiento estructurado, código, matemáticas. Es de código abierto, lo que significa que cualquier empresa puede descargarlo y usarlo sin pagar licencias. Relación calidad/precio difícil de batir.
Su punto débil: Es lento. Pensar en voz alta tiene un coste: a veces tarda 20-40 segundos en responder. Y su origen chino genera preguntas legítimas sobre privacidad de datos y posibles sesgos en ciertos temas políticos.
Para quién es ideal: Desarrolladores, analistas, empresas que quieren un modelo potente sin depender de servicios de pago externos.
Coste energético: la paradoja más llamativa del sector. Su entrenamiento fue extraordinariamente eficiente: usó unos 2.000 chips frente a los 25.000 que necesitó GPT-4, con una huella de carbono un 90% menor en la fase de creación. Pero cuando el modelo razona en voz alta ante preguntas complejas, el consumo por consulta puede dispararse hasta 33 Wh por prompt largo —más de 70 veces lo que consume un modelo básico—. A esto se suma que sus centros de datos operan en China, donde la red eléctrica depende en gran parte del carbón.
Mistral — Europa
El modelo que prueba que no hace falta ser gigante
Mistral es una startup francesa que ha conseguido algo notable: modelos muy competitivos con mucho menos recursos que los gigantes americanos. Su apuesta es la eficiencia: modelos que funcionan bien sin costar una fortuna ni necesitar infraestructuras enormes.
En qué destaca: Buen equilibrio entre rendimiento y coste. Varios modelos open-source disponibles para uso libre. Es la opción europea para quienes quieren datos procesados dentro de la UE.
Su punto débil: No tiene la potencia bruta de GPT o Claude en tareas complejas. Menos conocido, menos ecosistema.
Para quién es ideal: Empresas europeas con requisitos de privacidad estrictos, o desarrolladores que buscan un modelo eficiente para integrarlo en sus propios productos.
Coste energético: el más bajo de todos. La filosofía de Mistral —hacer más con menos— también se refleja en su consumo. Sus modelos más pequeños gastan una fracción de lo que necesitan los gigantes, y al operar desde infraestructura europea con mayor proporción de energías renovables, su huella de carbono por consulta es de las más bajas del mercado.
Kimi K2 — Moonshot AI (China)
El especialista en textos muy largos
Kimi K2 es un modelo desarrollado por Moonshot AI que ha llamado la atención por su capacidad para manejar contextos extremadamente largos: puede leer y analizar documentos enteros, libros, repositorios de código completos, sin perder el hilo.
En qué destaca: Análisis de textos muy extensos, razonamiento sobre documentación larga. Ha obtenido resultados sólidos en benchmarks técnicos.
Su punto débil: Menos conocido fuera del ecosistema técnico. Origen chino, con las mismas consideraciones de privacidad que DeepSeek.
Para quién es ideal: Investigadores, analistas o equipos que trabajan con volúmenes grandes de documentación.
Coste energético: sin datos públicos. Moonshot AI no publica métricas de consumo energético. Los modelos con ventanas de contexto muy largas tienden a consumir más por consulta porque necesitan mantener activa más información en memoria, pero sin datos verificables cualquier cifra sería especulación.
Qwen — Alibaba / y Ernie — Baidu
Las apuestas chinas para el mercado global
Dos modelos que conviene conocer aunque todavía tengan poca presencia en Europa. Qwen 3.5, de Alibaba, destaca por sus capacidades "agénticas" —puede tomar decisiones y ejecutar tareas de forma autónoma— y por su potencia de cómputo en tareas complejas. Ernie 5.0, de Baidu, tiene una presencia fortísima en el mercado asiático y ofrece un rendimiento equilibrado para aplicaciones generales.
Ambos compiten técnicamente con los modelos occidentales en benchmarks, pero llevan las mismas advertencias que DeepSeek en cuanto a privacidad de datos y dependencia de infraestructura china.
Las IAs que generan imágenes y vídeo
Aquí el mercado es diferente. No compites respondiendo preguntas: compites generando contenido visual a partir de texto. Los criterios son otros: calidad, coherencia, estilo, velocidad.
DALL·E 3 — OpenAI
Integrada en ChatGPT. Su ventaja es que está donde ya estás: puedes pedirle al chat que genere una imagen sin cambiar de herramienta. Calidad sólida, muy buena en interpretación de instrucciones detalladas.
Midjourney
El favorito de diseñadores y artistas. No tiene rival en la creación de imágenes con estilo visual potente, cinematográfico o artístico. Sus resultados tienen una estética difícil de replicar. El problema: funciona a través de Discord, lo que añade fricción para usuarios no técnicos.
Nano Banana y Nano Banana Pro — Google DeepMind
El nombre llama la atención, pero detrás hay algo serio: es el modelo de generación y edición de imágenes de Google, técnicamente conocido como Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana) y Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro), lanzado en agosto de 2025. Su punto fuerte es la consistencia de personajes y escenas: puedes generar el mismo personaje en situaciones distintas sin redefinirlo cada vez, algo en lo que otros modelos fallan habitualmente. También destaca en edición por partes —modificar un elemento de la imagen sin tocar el resto— y en el renderizado preciso de texto dentro de la imagen, históricamente el talón de Aquiles de la generación visual con IA.
Seedream — ByteDance
Desarrollado por la empresa detrás de TikTok, Seedream 4.0 y 5.0 se han posicionado como una opción seria para uso profesional. Su enfoque no es la velocidad sino la consistencia y el control: produce imágenes que se sienten deliberadas, pulidas y repetibles, especialmente útil para branding, ilustración de producto y uso comercial donde la coherencia visual importa más que la experimentación. Compite directamente con Midjourney en calidad artística pero con una curva de aprendizaje más accesible.
Sora (OpenAI) y Veo (Google)
La generación de vídeo es la frontera más activa del momento. Sora y Veo permiten generar clips de vídeo realistas a partir de texto. Todavía tienen limitaciones —los vídeos son cortos, a veces aparecen anomalías físicas— pero el avance ha sido espectacular en poco tiempo. Grok Imagine (ver arriba) también compite en este espacio con la ventaja del audio nativo.
Una nota importante sobre el coste energético de imágenes y vídeo. Este es el dato que más debería llamar la atención: generar una imagen consume entre 20 y 40 veces más energía que responder una pregunta de texto. Y generar un vídeo puede consumir entre 1.000 y 3.000 veces más. No es un error tipográfico. La generación visual es, con diferencia, la parte de la IA con mayor coste energético por tarea. No significa que no deba usarse, pero saber esto cambia cómo se piensa en ello.
Entonces, ¿cuál elijo?
La pregunta correcta no es "¿cuál es la mejor?" sino "¿mejor para qué?".
Si quieres un asistente general con el que hacer de todo: ChatGPT.
Si trabajas con documentos largos o escritura donde el rigor importa: Claude.
Si ya estás en el ecosistema Google y quieres integración total: Gemini.
Si necesitas razonamiento técnico profundo o código, y el precio importa: DeepSeek.
Si quieres crear imágenes con estética artística potente: Midjourney.
Si necesitas imágenes consistentes y editables para uso profesional: Nano Banana Pro o Seedream.
Si quieres vídeo con audio nativo integrado en redes sociales: Grok Imagine.
Si tienes requisitos legales europeos de privacidad o sostenibilidad como criterio real: Mistral.
Lo que todos tienen en común
Con toda esta diversidad, hay algo que no cambia: ninguno de estos modelos "entiende" realmente lo que hace. Todos funcionan sobre el mismo principio que explicamos en nuestro artículo anterior: aprenden de millones de ejemplos y generan respuestas estadísticamente probables. Todos pueden equivocarse. Todos pueden "inventar" información con aparente seguridad.
La diferencia entre ellos no es que algunos sean listos y otros tontos. Es que cada uno ha sido entrenado con diferentes datos, con diferentes objetivos, por equipos con diferentes filosofías. Eso se nota en cómo responden, en qué aciertan y en cómo fallan.
Saber eso es lo que te permite usarlos bien. Y recordar que este artículo es una foto de febrero de 2026 te permite seguir aprendiendo cuando la foto cambie, que lo hará pronto.
En MUVO aplicamos este principio a los museos: una IA entrenada con el contenido oficial de cada colección que adapta la explicación a cada visitante en tiempo real. No cualquier IA. La IA adecuada para el contexto adecuado. Descubre cómo funciona.
