Los benchmarks cuentan una historia. Enviar código a producción cuenta otra. Aquí tienes un análisis práctico de herramientas de IA para programar de alguien que las usa todos los días.
El panorama de la IA para programar en 2026 es radicalmente distinto al de hace apenas un año. Todos los modelos principales pueden generar código funcional. Los benchmarks — SWE-bench, HumanEval, LiveCodeBench — muestran diferencias cada vez más marginales entre los principales contendientes. Por eso la pregunta ha pasado de "¿puede la IA escribir código?" a "¿qué IA escribe código que realmente quiero llevar a producción?"
Los líderes actuales de los benchmarks a marzo de 2026: Claude 3.7 Sonnet obtiene un 70,3% en SWE-bench Verified (lanzamiento de Anthropic en febrero de 2026); GPT-5 obtiene un 68,1% en el mismo benchmark (lanzamiento de OpenAI en marzo de 2026); Gemini 2.0 Pro obtiene un 63,8%. El modelo subyacente de GitHub Copilot rota entre distintos proveedores, por lo que no tiene un único número en SWE-bench. Estas diferencias son reales, pero más estrechas de lo que el marketing sugiere.
Tras usar estas herramientas a diario en proyectos de producción en Python, TypeScript, Go y Rust, aquí está mi evaluación honesta de dónde los números se traducen en la práctica — y dónde no.
“Las capacidades de programación de Claude 3.7 Sonnet se han convertido en el estándar silencioso de la industria entre los desarrolladores sénior.”
Las capacidades de programación de Claude 3.7 Sonnet se han convertido en el estándar silencioso de la industria entre los desarrolladores sénior. Su ventana de contexto de 200.000 tokens significa que puedes proporcionarle una base de código completa y recibir sugerencias que parecen pertenecer a ella — respetando patrones existentes, convenciones y tomando decisiones arquitectónicas que se alinean con el proyecto en lugar de imponer sus propias preferencias. Para refactorización, depuración y escritura de código que se integra limpiamente con sistemas existentes, el liderazgo en SWE-bench se traduce directamente en el uso diario.
Puntos Clave
→AI Coding: Claude 3.
→Developer Tools: Claude 3.
→Programming: Claude 3.
→GitHub Copilot: Claude 3.
GitHub Copilot sigue siendo la experiencia de IDE más fluida independientemente del modelo subyacente. Los autocompletados en línea en VS Code y los IDEs de JetBrains son lo suficientemente rápidos (latencia media de 400 ms) como para sentirse más como autocompletado que como generación de IA. Para la velocidad de codificación línea por línea, Copilot es difícil de superar. Donde flaquea es en el razonamiento complejo sobre múltiples archivos y en las decisiones arquitectónicas — le falta el contexto conversacional que Claude y GPT-5 mantienen a lo largo de una sesión.
GPT-5, lanzado por OpenAI en marzo de 2026 con una ventana de contexto de 128.000 tokens, maneja bien los problemas algorítmicos y los scripts independientes. Es especialmente sólido para explicar código, generar casos de prueba a partir de documentación y trabajar la lógica paso a paso en el chat. La interfaz Canvas actualizada hace que la edición iterativa sea notablemente más fluida que en GPT-4o. Para aprender y crear prototipos, es una excelente opción.
Advertisement
La ventaja de Gemini 2.0 Pro es la integración con el ecosistema de Google. Su ventana de contexto de 1 millón de tokens es la más grande de cualquier modelo en producción — útil para bases de código que desbordarían los límites de Claude o GPT-5. Si tu stack involucra servicios de Google Cloud, Firebase o desarrollo Android, la conciencia contextual es una ventaja real.
El verdadero impulso de productividad no está en elegir una sola herramienta — está en saber cuándo cambiar. La mayoría de los ingenieros con experiencia que conozco usan dos o tres de estas herramientas con regularidad.
Continue reading to see the full article
#AI Coding#Developer Tools#Programming#GitHub Copilot#Claude#ChatGPT#Code Generation#Software Engineering#IDE#Best AI for Coding
A partir de marzo de 2026, Claude 3.7 Sonnet lidera SWE-bench Verified con un 70,3% y destaca en la comprensión de grandes bases de código. GitHub Copilot ofrece la mejor experiencia de autocompletado en el IDE. GPT-5 (68,1% en SWE-bench) es el más sólido para explicaciones algorítmicas y generación de pruebas. Gemini 2.0 Pro tiene la ventana de contexto más grande con 1 millón de tokens, útil para bases de código muy extensas.
¿Sigue valiendo la pena GitHub Copilot en 2026?
Sí, GitHub Copilot sigue siendo la experiencia de IDE más fluida, con autocompletados rápidos (latencia media de ~400 ms) y una integración estrecha con VS Code y JetBrains. Es más débil que Claude 3.7 Sonnet o GPT-5 en razonamiento complejo sobre múltiples archivos, pero para reducir el código repetitivo del día a día es difícil superarlo.
