Filipinas es altamente vulnerable a múltiples peligros relacionados con el clima debido a su ubicación geográfica y a las débiles medidas de adaptación. Las inundaciones son los peligros más catastróficos que impactan vidas, medios de subsistencia y, en consecuencia, la economía en general. Comprender la capacidad de los modelos de circulación general para simular la lluvia observada utilizando el último modelo de vanguardia es esencial para pronósticos confiables. Con base en este contexto, este documento tiene como objetivo evaluar y clasificar objetivamente las capacidades de los recientes modelos del Proyecto de Comparación de Modelos Acoplados Fase 6 (CMIP6) en la simulación de la lluvia observada en Filipinas. El Proyecto de Climatología de Precipitación Global (GPCP) v2.3 se utilizó como un proxy para medir el rendimiento de 11 modelos CMIP6 en la simulación de la lluvia anual y de la temporada de lluvias durante 1980-2014. Se evaluaron varias métricas estadísticas (media, desviación estándar, error cuadrático medio normalizado, sesgo porcentual, coeficiente de correlación de Pearson, prueba de Mann-Kendall, estimador de pendiente de Theil-Sen y puntuación de habilidad) y medidas geoespaciales. Los resultados muestran que las simulaciones históricas de CMIP6 exhiben una efectividad satisfactoria en la simulación del ciclo anual, aunque algunos modelos muestran sesgos de humedad/sequía. Los modelos CMIP6 generalmente subestiman la lluvia en la tierra pero la sobreestiman sobre el océano. El análisis de tendencias muestra que la lluvia en el país está aumentando de manera insignificante tanto anualmente como durante las temporadas de lluvias. Notablemente, la mayoría de los modelos pudieron simular correctamente el signo de la tendencia, pero sobre/ subestiman la magnitud. Los modelos de simulación de lluvia histórica de CMIP6 están de acuerdo significativamente en simular el ciclo anual medio, pero divergen en la capacidad de simulación temporal. El rendimiento de los modelos difiere notablemente de una métrica a otra y entre diferentes escalas de tiempo. Sin embargo, los modelos pueden clasificarse de mejor a peor en la simulación de la lluvia en Filipinas en el orden GFDL, NOR, ACCESS, ENS, MRI, CMCC, NESM, FIO, MIROC, CESM, TAI y CAN. Los hallazgos de este estudio forman una buena base para la selección de modelos que se utilizarán en proyecciones climáticas robustas y estudios de impacto relacionados con Filipinas. Los desarrolladores de modelos climáticos pueden utilizar las deficiencias documentadas de estos modelos y mejorar su parametrización física para un mejor rendimiento en el futuro.