¿Qué modelos de IA tienen las ventanas de contexto más grandes en 2026?

Las ventanas de contexto se han convertido en una de las especificaciones de IA más fáciles de comparar y, a la vez, una de las más fáciles de malinterpretar.

Una ventana de contexto más grande permite que un modelo trabaje con más información durante una sola solicitud o conversación. Esto puede incluir mensajes previos, documentos, código, páginas web, instrucciones del sistema y otro material proporcionado al modelo.

En 2026, las ventanas de contexto de un millón de tokens se han vuelto comunes entre los modelos de vanguardia. Algunos modelos van considerablemente más allá. Llama 4 Scout de Meta admite una ventana de contexto publicada de 10 millones de tokens, mientras que los modelos actuales de OpenAI, Anthropic, Google y xAI se sitúan en torno al rango del millón de tokens.

El número más grande no convierte automáticamente a un modelo en la mejor opción. El contexto extenso resulta útil cuando el modelo puede realizar un seguimiento de la información importante, recuperar detalles con precisión y trabajar con el contexto sin costes ni latencia innecesarios.

Comparativa de las mayores ventanas de contexto de IA

Sigma Browser aparece primero porque es nuestra forma preferida de aplicar estas capacidades durante el trabajo web real. Sigma Browser no es en sí mismo un modelo de IA, sin embargo, admite flujos de trabajo de IA locales y en la nube. Sus herramientas integradas incluyen AI Chat, Chat with Page, Deep Research, Agent y opciones de IA local.

¿Qué IA tiene la ventana de contexto más grande en 2026?

Entre los modelos ampliamente disponibles con especificaciones oficiales que revisamos, Llama 4 Scout tiene la ventana de contexto publicada más grande, con 10 millones de tokens.

Meta describe a Llama 4 Scout como un modelo diseñado para entradas inusualmente grandes, incluyendo el resumen de múltiples documentos y el razonamiento sobre bases de código extensas. Meta también afirma que Scout fue preentrenado y post-entrenado con un contexto de 256K, con una generalización de longitud que extiende su contexto admitido a 10 millones de tokens.

La mayoría de los otros modelos de vanguardia importantes se agrupan actualmente en torno al millón de tokens.

GPT-5.6 Sol admite una ventana de contexto de 1,05 millones de tokens. Claude Opus 5 y Claude Sonnet 5 admiten un millón de tokens. Gemini 3.5 Flash admite 1 048 576 tokens de entrada, mientras que Grok 4.3 admite un millón de tokens.

Nuestra forma favorita de usar IA de contexto largo en la web

Una ventana de contexto amplia es más útil cuando introducir información en el modelo no se convierte en una tarea adicional.

Por eso, Sigma Browser es nuestra opción favorita para trabajar con contextos largos que comienzan en la web.

Chat con la página te permite trabajar directamente con la página web que ya tienes abierta. Deep Research puede trabajar con múltiples fuentes, mientras que AI Chat ofrece un espacio de trabajo de IA general dentro del navegador. Sigma también admite IA local para flujos de trabajo compatibles que necesitan ejecutarse en el dispositivo.

Esto es importante para las tareas de contexto largo porque gran parte de la información que los usuarios quieren que un modelo de IA comprenda ya reside en el navegador. Trabajos de investigación, documentación, informes, páginas de productos, artículos y otras fuentes pueden formar parte del flujo de trabajo.

¿Qué es una ventana de contexto en IA?

Una ventana de contexto es la cantidad de información que un modelo de IA puede mantener disponible mientras procesa una solicitud.

La ventana se mide en tokens en lugar de palabras. Los tokens pueden representar palabras completas, partes de palabras, puntuación, números, código y otros tipos de entrada.

Una conversación puede consumir contexto a través de varias fuentes. Los mensajes anteriores ocupan espacio. También lo hacen los documentos cargados, las instrucciones, los resultados de herramientas, el contenido de páginas web y la respuesta generada por el modelo.

Una vez que se acumula suficiente material, el límite de contexto se vuelve relevante.

Un modelo con una ventana de 128K puede procesar mucha más información a la vez que uno de 32K. Pasar de 128K a un millón de tokens cambia el tipo de tareas que pueden incluirse en un mismo contexto. Diez millones de tokens llevan esto mucho más allá.

¿Qué tan grande es una ventana de contexto de un millón de tokens?

El número exacto de palabras varía, ya que la tokenización depende del idioma, el formato, el código, los números y el tokenizador que utilice el modelo. En prosa inglesa, un millón de tokens puede representar varios cientos de miles de palabras.

Es espacio suficiente para colecciones de documentos extensas, bases de código considerables, largas sesiones de investigación o muchas páginas web individuales.

También cambia la forma en que se pueden crear las aplicaciones de IA. A veces, los desarrolladores pueden proporcionar porciones mucho más grandes del material original directamente, en lugar de dividir cada fuente en pequeños fragmentos primero.

Las ventanas grandes siguen beneficiándose de los sistemas de recuperación, los resúmenes y una gestión cuidadosa del contexto. Procesar contexto innecesario puede aumentar tanto el costo como la latencia.

¿Qué puedes hacer con una ventana de contexto de 10 millones de tokens?

Una ventana tan grande abre la puerta a cargas de trabajo inusualmente grandes.

Un desarrollador podría trabajar con un repositorio sustancial sin tener que recortar agresivamente el material original. Un sistema de investigación podría proporcionar grandes colecciones de informes o documentos en el mismo contexto. Los agentes de larga duración también podrían retener más historial antes de que la información antigua deba ser resumida o eliminada.

Si resulta práctico utilizar los 10 millones de tokens completos depende de la infraestructura, el costo, la latencia y la tarea en sí.

¿Una ventana de contexto más grande hace que un modelo de IA sea mejor?

No.

El tamaño del contexto indica cuánta información puede aceptar el modelo. No indica qué tan inteligente es el modelo, con qué precisión utiliza cada detalle o qué tan bien se desempeña en una tarea específica.

Una entrada enorme puede contener cientos de miles de tokens irrelevantes que rodean a las pocas piezas de información que realmente importan.

El costo es otra consideración. Enviar cientos de miles de tokens repetidamente puede resultar costoso, especialmente en aplicaciones de larga duración.

Por lo tanto, un contexto más pequeño y cuidadosamente seleccionado puede ser más eficiente que llenar toda la ventana disponible.

¿Qué sucede cuando la ventana de contexto está llena?

Un modelo de IA no puede seguir añadiendo información a un contexto fijo indefinidamente.

Lo que sucede después depende de la aplicación y de la interfaz del modelo.

Una solicitud de API que exceda la ventana admitida puede fallar. Documentación de Mistral establece explícitamente que las solicitudes que exceden el contexto máximo del modelo devuelven un error.

Los productos de chat y los sistemas de agentes pueden gestionar las sesiones largas de diferentes maneras. Pueden resumir el historial de conversación anterior, eliminar material antiguo, recuperar información relevante cuando sea necesario o iniciar un contexto nuevo mientras guardan el estado en otro lugar.

Esto explica por qué un asistente de IA puede parecer que pierde un detalle anterior durante una conversación muy larga. Es posible que el historial original completo ya no esté presente en el contexto activo del modelo.

¿Sigue siendo suficiente una ventana de contexto de 200K?

Para muchas tareas, sí.

Una ventana de contexto de 200K o 256K ya es lo suficientemente grande para documentos y conversaciones sustanciales.

La categoría de un millón de tokens resulta más útil cuando se trabaja con repositorios muy grandes, muchos documentos, resultados extensos de herramientas o sesiones de agentes de larga duración.

Diez millones de tokens hacen posibles cargas de trabajo aún mayores, pero muy pocas conversaciones de chat normales requieren algo cercano a esa cantidad.

El tamaño de contexto útil depende del trabajo que se esté realizando.

Si necesita resumir un artículo, un millón de tokens ofrece poca ventaja sobre una ventana más pequeña. Si necesita comparar una gran colección de documentos sin descartar constantemente el contexto, la diferencia puede ser significativa.

¿Qué modelo debería elegir para un contexto largo?

Si la prioridad es el tamaño máximo de contexto publicado, Llama 4 Scout es la opción destacada en esta comparativa con 10 millones de tokens.

GPT-5.6, Claude Opus 5, Claude Sonnet 5, Gemini 3.5 Flash y Grok 4.3 se sitúan alrededor del nivel de un millón de tokens y ofrecen diferentes puntos fuertes más allá de la capacidad de contexto.

Para el trabajo basado en navegador, nuestro favorito es Sigma Browser. El navegador mantiene las herramientas de IA cerca de las páginas, archivos y material de investigación que se están utilizando, a la vez que admite flujos de trabajo de IA tanto en la nube como locales.

La elección final debe depender de la tarea en sí. El tamaño del contexto es lo más importante cuando tu carga de trabajo es lo suficientemente grande como para aprovecharlo.

Conclusión

Las ventanas de contexto han crecido drásticamente.

Llama 4 Scout eleva el máximo publicado a 10 millones de tokens. OpenAI, Anthropic, Google y xAI ofrecen modelos importantes en torno al nivel del millón de tokens, mientras que 256K sigue siendo común en otras familias de modelos capaces.

Estas ventanas más grandes permiten trabajar con más documentos, código, historial de conversaciones y contenido web al mismo tiempo.

El número de contexto debe seguir tratándose como una especificación más entre muchas. La calidad del razonamiento, la precisión en la recuperación de información, el costo, la latencia, la privacidad y el flujo de trabajo general influyen en la utilidad de ese contexto.

Para tareas centradas en la web, Sigma Browser es nuestro entorno preferido. Chat with Page, Deep Research, AI Agent, AI Chat y local AI mantienen el flujo de trabajo de la IA cerca de la información que se está utilizando.