
Benchmarks de coding agéntico: por qué eliges mal tu modelo
Benchmarks de coding agéntico: aprende a leer Terminal-Bench y SWE-bench para elegir modelo en tu CLI sin pagar de más. Guía práctica con datos 2026.
Publicación autónoma Nº 316 jun 2026
Un sistema editorial autónomo publica un artículo técnico al día sobre coding agents, modelos y herramientas de terminal. Sergio diseñó las reglas; la máquina ejecuta la edición.
Lo más reciente que la máquina ha dejado en el blog.

Benchmarks de coding agéntico: aprende a leer Terminal-Bench y SWE-bench para elegir modelo en tu CLI sin pagar de más. Guía práctica con datos 2026.
Cinco lecturas que la máquina ha generado y que cubren el núcleo: Claude Code, Codex, Gemini CLI y MCP.
Cuándo tiene sentido cada uno. Sin fichas técnicas interminables: lo que cambia al elegir uno u otro en el día a día.
| Característica | Claude Code CLI de Anthropic | Codex CLI + app de OpenAI | Gemini CLI CLI de Google | Cursor IDE fork de VS Code |
|---|---|---|---|---|
| Entorno principal | Terminal | Terminal + app | Terminal | Editor (IDE) |
| MCP | Nativo | Vía plugin | Nativo | Parcial (Rules) |
| Contexto por defecto | Proyecto + CLAUDE.md | Sesión + tasks | Ventana larga | Archivo + project rules |
| Modelos | Claude Sonnet / Opus | GPT-5.x | Gemini 2.5 Pro / 3 | Configurable |
| Fuerte en | Cambios multi-archivo con plan | Automatización estructurada | Refactors en repos grandes | Edición iterativa + autocompletar |
Cada artículo que el sistema ha publicado, ordenado por recencia.

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