Un benchmark de IA es un examen fijo, con preguntas o tareas de respuesta conocida, que se le toma a varios modelos para compararlos con la misma vara. El resultado suele ser un porcentaje de aciertos. Sirve para tener una idea rápida, pero mide esas tareas, no necesariamente la tuya.
🐣 Barato, 3 intentos0,009 USD
🦅 Caro, 1 intento0,006 USD
Por tarea resuelta: ejemplo
Ponlo a prueba
Una pregunta de la app. Elige una respuesta.
Una tabla de pruebas dice que A es mejor. ¿Cómo eliges para tu tarea?
Esa tabla mide otras tareas: puede no reflejar la tuya.
El precio no garantiza que rinda mejor en tu tarea. Se comprueba.
Tus casos dicen cuántos intentos necesita cada uno y cuánto cuesta cada tarea resuelta.
La palabra se usa en otros lados. En negocios, hacer benchmarking es compararte con la competencia para copiar lo que funciona. En computadoras y celulares, un benchmark es una prueba de velocidad del procesador o de la placa de video. Esta página es sobre el de la inteligencia artificial: la prueba que se le toma a un modelo de IA.
Cómo funciona
Alguien arma cientos o miles de preguntas con su respuesta correcta: problemas de matemática, preguntas de medicina, errores de código para arreglar, tareas en una terminal. Cada modelo responde las mismas, en las mismas condiciones, y se cuenta cuántas acierta. Por eso cada lanzamiento trae una tabla: «nuestro modelo saca 80 % donde el otro saca 74 %».
Por qué la tabla engaña
Primero, mide otras tareas: ser el mejor resolviendo problemas de olimpíada no dice cómo lee tus facturas. Segundo, las preguntas de un benchmark viejo pueden haber terminado en los datos de entrenamiento, y entonces el modelo recuerda en lugar de razonar. Tercero, la cifra del lanzamiento la mide el propio proveedor, con su configuración: más effort, varios intentos o instrucciones a medida.
Y cuando todos los modelos se acercan al techo, el benchmark ya no separa a nadie. Por eso aparecen benchmarks nuevos cada pocos meses.
Cómo usarlo para elegir
Úsalo como filtro, no como veredicto: te dice qué dos o tres modelos vale la pena probar. Después, arma veinte o treinta casos reales de tu tarea, con la respuesta que esperas, y córrelos en cada uno. Cuenta aciertos, intentos y cuánto cuesta cada tarea bien resuelta. Ese es tu benchmark, y es el único que mide lo que te importa.