Además, la élite está muy apretada. BenchLM informa que los modelos punteros superan el 95 % en AIME 2025 y el 90 % en HMMT 2025. Cuando varios modelos se mueven tan cerca del techo, una pequeña diferencia de ranking puede importar menos que otros factores: claridad de la explicación, estabilidad entre intentos, velocidad, precio, disponibilidad de herramientas y ajuste al tipo de problema que realmente quieres resolver.
AIME es una señal útil, pero no una prueba perfecta de razonamiento nuevo. Vals AI advierte que las preguntas y respuestas de AIME son públicas, lo que abre la posibilidad de que algunos modelos las hayan visto durante el preentrenamiento.
La misma fuente señala que los modelos tienden a rendir mejor en preguntas antiguas de 2024 que en el conjunto más reciente de 2025, algo que alimenta dudas sobre contaminación de datos y generalización real. Dicho de forma simple: un resultado altísimo en AIME demuestra fuerza en esa prueba, pero no garantiza la misma fiabilidad ante ejercicios inéditos, privados o formulados de manera poco habitual.
Para tareas escolares, tutoría, preparación de concursos o flujos de trabajo con mucha matemática, usa los leaderboards como filtro inicial, no como veredicto final. Un método sencillo:
Este punto es clave porque matemáticas no significa una sola cosa. Un modelo puede brillar en problemas cortos de competición y aun así no ser la mejor opción para una tutoría paso a paso, una demostración larga, manipulación simbólica, estadística aplicada o trabajo cuantitativo con programación.
Para matemáticas de estilo AIME, Gemini 3.1 Pro Preview es el líder en la lista de Vals AI, con 98,13 % de acierto. Para la pregunta más amplia —cuál es la mejor IA para matemáticas— las fuentes no justifican nombrar un ganador universal: los modelos de frontera están muy agrupados en benchmarks de competición, distintas tablas pueden señalar líderes distintos y el carácter público de AIME obliga a probar con ejercicios frescos antes de confiar demasiado en cualquier ranking.