Se analizó la predicción del efecto de cultivar vía mejor predicción lineal no sesgada (BLUP), de 14 cultivares de algodón (Gossypium hirsutum) establecidos en diferentes localidades de Brasil y Paraguay, en la temporada 2003-2004. BLUP, del rendimiento de cultivares, se comparó con el análisis clásico de estabilidad de los modelos desarrollados por Plaisted y Peterson, Wricke, Annicchiarico y Lin y Binns. Un abordaje Bayesiano a través del algoritmo de cadena independiente (IC), se utilizó como otra medida de comparación. La razón de verosimilitud evidenció diferencias significativas para los efectos de cultivar e interacción genotipo-ambiente. Los criterios de información de Akaike y Bayesiano confirmaron estos resultados. La mayoría de las correlaciones de Spearman y Pearson no fueron significativas sitio a sitio (p>0,05), cuyos valores (terror estándar) variaron de -0,037+0,307 a 0,565+0,259 y de -0,228+0,336 a 0,604+0,257, respectivamente. Los métodos de Plaisted y Peterson, y Wricke mostraron correlaciones no significativas con BLUP, IC, Annicchiarico, y Lin y Binns. Por otro lado, los coeficientes de Spearman fueron altos y significativos (p<0,01) entre BLUP y Annicchiarico: 0,859+0,151, y BLUP y Lin y Binns: -0,899+0,099. BLUP e IC, basado en los valores promedio y mediana a posteriori, evidenciaron idénticos ordenamientos de cultivares. CD406 y CD99-2221 fueron los cultivares que evidenciaron una estabilidad superior, confirmada por BLUP, IC, Annicchiarico y Lin y Binns, indicando una significativa concordancia entre los procedimientos. Metodología de modelos lineales mixtos permitiría la obtención de importante información genética de los cultivares de algodón con elevada productividad y estabilidad, en los ambientes considerados para su cultivo