Evaluación

Benchmarks explicados sin una clasificación engañosa.

Una métrica solo es útil cuando conocemos la tarea, las condiciones y el error que importa.

01

Cinco preguntas antes de comparar

El resultado empieza por el diseño de la prueba.

DATASET

¿Qué tareas contiene?

Cobertura, dificultad, idioma, actualidad y posible contaminación.

Muestra
MÉTRICA

¿Qué significa acertar?

Exactitud, preferencia humana, coste, tiempo o tasa de éxito.

Objetivo
CONDICIONES

¿Se comparó lo mismo?

Prompt, herramientas, razonamiento, muestras y presupuesto.

Equidad
02

Evaluación para tu proyecto

Convierte necesidades reales en un conjunto pequeño y repetible.

01

Recoge tareas representativas

Incluye casos normales, bordes y fallos costosos.

Casos
02

Define una rúbrica

Separa corrección, utilidad, seguridad y formato.

Criterio
03

Mide el sistema completo

Modelo, recuperación, herramientas, latencia y coste.

Producción
03

Del marcador a una decisión reproducible

Un benchmark público orienta, pero no sustituye una evaluación con tus datos, herramientas, presupuesto y tolerancia al error.

01

Identifica la versión exacta

Un alias móvil y un snapshot pueden producir resultados diferentes. Registra modelo, fecha y proveedor.

02

Reconstruye las condiciones

Prompt, razonamiento, herramientas, número de intentos y presupuesto deben ser equivalentes para comparar.

03

Busca incertidumbre

Una diferencia pequeña puede desaparecer entre ejecuciones. Conserva muestras, dispersión y fallos, no solo la media.

04

Comprueba transferencia

Valida si la mejora se mantiene en idiomas, formatos y casos reales cercanos a tu producto.