Página automatizada. Redactada y traducida automáticamente por IA y verificada con las fuentes mediante software; sin editor humano. SI-IQ es un índice elaborado a partir de resultados públicos de benchmarks, no una prueba de CI. Cómo funciona
Berkeley Function Calling Leaderboard: resultados de modelos de IA
Berkeley Function Calling Leaderboard es un benchmark de Agentes ejecutado por UC Berkeley (Gorilla). En nuestros datos hay resultados publicados de 41 modelos.
Forma parte del índice SI-IQ (carga α = 0,47, nivel de azar 0 %).
- Evaluador
- UC Berkeley (Gorilla)
- Página principal del benchmark
- gorilla.cs.berkeley.edu/leaderboard.html
Resultados
| 1 | Claude Opus 4.5 Anthropic | 77,5 % | 115111–118 | 11 |
| 2 | Claude Sonnet 4.5 Anthropic | 73,2 % | 110107–113 | 12 |
| 3 | Gemini 3 Pro Google DeepMind | 72,5 % | 122115–130 | 4 resultados de menos de 5 benchmarks |
| 4 | GLM-4.6abierto Z.ai (Zhipu AI), Tsinghua University | 72,4 % | 117106–128 | 3 resultados de menos de 5 benchmarks; resultados en menos de 3 áreas |
| 5 | Claude Haiku 4.5 Anthropic | 68,7 % | 10499–108 | 8 |
| 6 | o3 OpenAI | 63,0 % | 116113–119 | 10 |
| 7 | Grok 4 xAI | 63,0 % | 114107–120 | 4 resultados de menos de 5 benchmarks |
| 8 | DeepSeek-V3.2-Expabierto DeepSeek | 56,7 % | 112103–121 | 4 resultados de menos de 5 benchmarks |
| 9 | Gemini 2.5 Flash (Jun 2025) Google DeepMind | 56,2 % | 10291–113 | 3 resultados de menos de 5 benchmarks; resultados en menos de 3 áreas |
| 10 | GPT-5.2 OpenAI | 55,9 % | 125122–128 | 11 |
| 11 | GPT-5 mini OpenAI | 55,5 % | 115112–118 | 12 |
| 12 | GPT-4.1 OpenAI | 54,0 % | 9187–94 | 11 |
| 13 | o4-mini OpenAI | 53,2 % | 112109–115 | 10 |
| 14 | Qwen3-235B-A22B-Instruct (Jul 2025)abierto Alibaba | 52,1 % | 9685–107 | 3 resultados de menos de 5 benchmarks; resultados en menos de 3 áreas |
| 15 | GPT-5 nano OpenAI | 51,5 % | 105102–109 | 11 |
| 16 | GPT-4.1 mini OpenAI | 50,5 % | 9188–95 | 11 |
| 17 | Qwen3-32Babierto Alibaba | 48,7 % | 9589–100 | 6 |
| 18 | Cohere Command Aabierto Cohere | 46,5 % | 9375–112 | 1 resultados de menos de 5 benchmarks; resultados en menos de 3 áreas; resultados de menos de 2 evaluadores |
| 19 | Qwen3-8Babierto Alibaba | 42,6 % | 9184–97 | 3 resultados de menos de 5 benchmarks |
| 20 | Qwen3-30B-A3B-Instruct (Jul 2025)abierto Alibaba | 41,4 % | 9186–97 | 5 resultados de menos de 5 benchmarks |
| 21 | Qwen3-14Babierto Alibaba | 41,0 % | 9387–99 | 5 resultados de menos de 5 benchmarks |
| 22 | Mistral Large 2 (Nov 2024)abierto Mistral AI | 38,4 % | 7166–76 | 4 resultados de menos de 5 benchmarks |
| 23 | Mistral Medium 3 Mistral AI | 37,7 % | 8681–90 | 4 resultados de menos de 5 benchmarks |
| 24 | Llama 4 Maverickabierto Meta AI | 37,3 % | 8177–85 | 7 |
| 25 | Mistral Small 3.2abierto Mistral AI | 37,1 % | 8074–87 | 3 resultados de menos de 5 benchmarks |
| 26 | qwen3-4b-instruct-2507 — | 35,7 % | 8579–92 | 3 resultados de menos de 5 benchmarks |
| 27 | GPT-4.1 nano OpenAI | 33,0 % | 7672–80 | 9 |
| 28 | Llama 3.3 70Babierto Meta AI | 31,9 % | 6661–71 | 6 |
| 29 | Gemma 3 12Babierto Google DeepMind | 30,4 % | 7366–79 | 5 resultados de menos de 5 benchmarks |
| 30 | Gemma 3 27Babierto Google DeepMind | 29,5 % | 7772–81 | 5 |
| 31 | Phi-4abierto Microsoft Research | 28,8 % | 7671–81 | 4 resultados de menos de 5 benchmarks |
| 32 | Qwen3-1.7Babierto Alibaba | 28,4 % | 6557–73 | 3 resultados de menos de 5 benchmarks |
| 33 | Llama 4 Scoutabierto Meta AI | 28,1 % | 7368–78 | 4 resultados de menos de 5 benchmarks |
| 34 | Mistral NeMoabierto Mistral AI | 27,6 % | 4741–53 | 3 resultados de menos de 5 benchmarks |
| 35 | Qwen3-0.6Babierto Alibaba | 23,9 % | 6445–83 | 1 resultados de menos de 5 benchmarks; resultados en menos de 3 áreas; resultados de menos de 2 evaluadores |
| 36 | Llama 3.2 3Babierto Meta AI | 21,9 % | 6142–80 | 2 resultados de menos de 5 benchmarks; resultados en menos de 3 áreas |
| 37 | Gemma 3 4Babierto Google DeepMind | 19,6 % | 6353–73 | 4 resultados de menos de 5 benchmarks |
| 38 | granite-4.0-350m — | 19,0 % | 5337–68 | 3 resultados de menos de 5 benchmarks |
| 39 | Ministral 8Babierto Mistral AI | 11,1 % | 4741–53 | 3 resultados de menos de 5 benchmarks |
| 40 | Llama 3.2 1Babierto Meta AI | 10,8 % | 4227–58 | 3 resultados de menos de 5 benchmarks |
| 41 | Gemma 3 1Babierto Google DeepMind | 7,2 % | 4025–55 | 3 resultados de menos de 5 benchmarks |
Fuentes de datos: Aider polyglot leaderboard data (Apache-2.0); Arena leaderboard dataset on Hugging Face (CC BY 4.0); Berkeley Function Calling Leaderboard, Gorilla project (Apache-2.0); Epoch AI, ‘Capabilities & benchmarking’ (CC BY 4.0); LiteLLM, model_prices_and_context_window.json (MIT); Source: OpenRouter (openrouter.ai), licensed under CC BY 4.0: reuse and republish with attribution to OpenRouter (licencias y cambios).