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Las puntuaciones miden una tarea concreta; no clasifican productos SaaS completos.

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#ModelDisponible enTasks resolved
01
gpt-6-astra [xhigh]OpenAI
Codex
74%±3%
02
gemini-3.8-flash [high]Google
Gemini CLI
74%±1%
03
claude-opus-5 [max]Anthropic
Claude Code
74%±4%
04
gpt-5.6-sol [max]OpenAI
Codex
73%±3%
05
claude-fable-5 [xhigh]Anthropic
Claude Code
70%±3%

Updated 3 Sep 2026 · 113 tasks · Mayor es mejor

Corte de la fuente

Gráficos de benchmark

Datacurve · 2026-09-03

Puntuación

Tasks resolved

gpt-6-astra [xhigh]OpenAI
74% ±3%
gemini-3.8-flash [high]Google
74% ±1%
claude-opus-5 [max]Anthropic
74% ±4%
gpt-5.6-sol [max]OpenAI
73% ±3%
claude-fable-5 [xhigh]Anthropic
70% ±3%

Coste / eficiencia

Cifras comparables publicadas por la fuente

gpt-6-astra [xhigh]OpenAI
$6.52 avg
gemini-3.8-flash [high]Google
$2.36 avg
claude-opus-5 [max]Anthropic
$11.84 avg
gpt-5.6-sol [max]OpenAI
$6.46 avg
claude-fable-5 [xhigh]Anthropic
$13.41 avg

Acceso al modelo y apps

Disponible en

Las puntuaciones miden una tarea concreta; no clasifican productos SaaS completos.

Productos
gpt-6-astra [xhigh]OpenAI
Codex
gemini-3.8-flash [high]Google
Gemini CLI
claude-opus-5 [max]Anthropic
Claude Code
gpt-5.6-sol [max]OpenAI
Codex
claude-fable-5 [xhigh]Anthropic
Claude Code

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2 fuentes

Metodología
08LIVE

DeepSWE

Éxito en tareas de ingeniería de larga duración

113 original tasks91 repositoriesConfidence intervals
Fuente
Datacurve
Revisado
2026-09-03
Abrir benchmark en vivo Metodología

TapToMarket no ejecutó estas herramientas ni benchmarks. Organizamos evidencia externa y aclaramos dónde aplica.