BENCHMARK DOCUMENTADO

Terminal-Bench Science 0.1

Resultados publicados y condiciones declaradas por sus fuentes. Las cifras solo son comparables cuando coinciden versión, configuración, métrica y fecha.

01 / RESULTADOS

Mediciones publicadas

ModeloOrganizaciónResultadoMétricaCondiciones
GPT‑6 AstraOpenAI64,6 %ExactitudConfiguración publicada por OpenAI.
Claude Opus 5Anthropic29,0 %ExactitudReproducción de Anthropic bajo su configuración.
Claude Fable 5.1Anthropic52,6 %ExactitudSalvaguardas de producción activas.
02 / INTERPRETACIÓN

Antes de comparar

01

Versión exacta

Comprueba el identificador del modelo, la fecha y si el alias puede cambiar.

02

Configuración equivalente

Revisa herramientas, esfuerzo, número de intentos, prompt y presupuesto de inferencia.

03

Transferencia a tu caso

Valida el resultado con tareas, idiomas, formatos y errores representativos de tu producto.

03 / MÉTODO

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.

Una métrica solo es útil cuando conocemos la tarea, las condiciones y el error que importa. El resultado empieza por el diseño de la prueba.

04 / FUENTES

Trazabilidad