Premium
Servicios
Premium

Benchmarks independientes de IA y software empresarial

Rendimiento de los modelos de IA más recientes en cargas de trabajo empresariales y análisis sobre IA para empresas

AIM Indices

Mejor modelo
autojev-27b
AIM System One Index 59
Modelo más rápido
Laya
30 ms por decisión
Modelo API más barato
Mercury Decide
0.013 $ por 1.000 decisiones
La confianza de los principales medios e instituciones
Business Insider
DHL
European Commission
IBM
IT Brew
The Washington Post
World Economic Forum
Business Insider
DHL
European Commission
IBM
IT Brew
The Washington Post
World Economic Forum
Punto de referencia de codificación agencial

Comparación del cumplimiento de los asistentes de codificación de IA con las especificaciones y la seguridad del código.

Codificación con IA
Punto de referencia de codificación agencial
Proveedores de GPU en la nube

Identificar las GPU en la nube más económicas para entrenamiento e inferencia.

Hardware de IA
Proveedores de GPU en la nube
Prueba de rendimiento de concurrencia de GPU

Medir el rendimiento de la GPU bajo una carga de solicitudes paralelas elevada

Hardware de IA
Prueba de rendimiento de concurrencia de GPU
Prueba de rendimiento multi-GPU

Comparar la eficiencia de escalado en configuraciones multi-GPU

Hardware de IA
Prueba de rendimiento multi-GPU
Comparación de pasarelas de IA

Analice las características y los costos de las principales soluciones de puerta de enlace de IA.

Modelos de IA
Comparación de pasarelas de IA
Evaluación comparativa de latencia LLM

Comparar la latencia de los LLM

Modelos de IA
Evaluación comparativa de latencia LLM
Calculadora de precios de LLM

Comparación de los costos de entrada y salida de los modelos LLM

Modelos de IA
Calculadora de precios de LLM
Prueba de rendimiento de texto a SQL

Comparar la precisión y fiabilidad de los modelos LLM en la conversión de lenguaje natural a SQL.

Modelos de IA
Prueba de rendimiento de texto a SQL
Punto de referencia sobre sesgos en la IA

Comparar las tasas de sesgo de los LLM

Fundamentos de la IA
Punto de referencia sobre sesgos en la IA
Tasas de alucinaciones por IA

Evaluar las tasas de alucinaciones de los mejores modelos de IA.

Modelos de IA
Tasas de alucinaciones por IA
Referencia RAG agencial

Evaluar el enrutamiento de múltiples bases de datos y la generación de consultas en RAG con agentes

RAG
Referencia RAG agencial
Evaluación comparativa de modelos de incrustación

Comparar la precisión y la velocidad de los modelos de incrustación

RAG
Evaluación comparativa de modelos de incrustación
Evaluación comparativa de modelos de incrustación de código abierto

Evaluar la precisión y velocidad de los principales modelos de incrustación de código abierto.

RAG
Evaluación comparativa de modelos de incrustación de código abierto
Punto de referencia RAG

Comparar soluciones de generación aumentada por recuperación

RAG
Punto de referencia RAG
Comparación de bases de datos vectoriales para RAG

Compara el rendimiento, los precios y las características de las bases de datos vectoriales para RAG.

RAG
Comparación de bases de datos vectoriales para RAG
Referencia de marcos de trabajo agénticos

Comparación de la latencia y el uso de tokens de finalización para marcos de trabajo basados en agentes.

Frameworks de IA agéntica
Referencia de marcos de trabajo agénticos
Raspado de TikTok

Analizar el rendimiento de las API de raspador de TikTok

Extracción de datos web
Raspado de TikTok
Prueba de rendimiento de desbloqueadores web

Evaluar la eficacia de las soluciones para desbloquear la web

Extracción de datos web
Prueba de rendimiento de desbloqueadores web
Evaluación comparativa de extractores de vídeo

Analizar el rendimiento de las API de extracción de vídeo.

Extracción de datos web
Evaluación comparativa de extractores de vídeo
Comparación de editores de código de IA

Analizar el rendimiento de los editores de código con inteligencia artificial.

Codificación con IA
Comparación de editores de código de IA
Evaluación comparativa de raspadores de comercio electrónico

Comparación de API de web scraping para datos de comercio electrónico

Extracción de datos web
Evaluación comparativa de raspadores de comercio electrónico
Comparación de ejemplos de LLM

Comparar las capacidades y los resultados de los principales modelos de lenguaje a gran escala.

Modelos de IA
Comparación de ejemplos de LLM
Punto de referencia de precisión de OCR

Descubre los motores OCR y LLM más precisos para la automatización de documentos.

Automatización docs
Punto de referencia de precisión de OCR
Evaluación comparativa de la API de extracción de resultados de búsqueda (SERP)

Tasas de éxito y precios de referencia de la API de extracción de datos de motores de búsqueda

Extracción de datos web
Evaluación comparativa de la API de extracción de resultados de búsqueda (SERP)
Prueba de referencia OCR de escritura a mano

Comparación de los OCR en el reconocimiento de escritura a mano

Automatización docs
Prueba de referencia OCR de escritura a mano
Evaluación comparativa de modelos tabulares

Comparar modelos de aprendizaje tabular con diferentes conjuntos de datos

Modelos de IA
Evaluación comparativa de modelos tabulares
Referencia de cuantificación de LLM

Comparación de BF16, FP8, INT8 e INT4 en términos de rendimiento y coste.

Modelos de IA
Referencia de cuantificación de LLM
Evaluación comparativa de modelos de incrustación multimodal

Comparar incrustaciones multimodales para el razonamiento imagen-texto

RAG
Evaluación comparativa de modelos de incrustación multimodal
Evaluación comparativa de motores de inferencia LLM

Comparación de vLLM, LMDeploy y SGLang en cuanto a eficiencia en H100.

Hardware de IA
Evaluación comparativa de motores de inferencia LLM
Evaluación comparativa de raspadores LLM

Comparar el rendimiento de los raspadores LLM

Extracción de datos web
Evaluación comparativa de raspadores LLM
Prueba de referencia de razonamiento visual

Comparar las habilidades de razonamiento visual de los LLM

Modelos de IA
Prueba de referencia de razonamiento visual
Referencia de orquestación agencial

Comparar el rendimiento de la orquestación de los marcos de trabajo basados en agentes.

Frameworks de IA agéntica
Referencia de orquestación agencial
Comparativa de proveedores de IA

Compara la latencia de los proveedores de IA.

Fundamentos de la IA
Comparativa de proveedores de IA
Evaluación comparativa de modelos de incrustación multilingüe

Comparar modelos de incrustación multilingües para RAG

RAG
Evaluación comparativa de modelos de incrustación multilingüe
Evaluación comparativa de rerankers

Comparar modelos de rerankers para recuperación densa

RAG
Evaluación comparativa de rerankers
Evaluación comparativa de LLM Agencial

Comparar LLM en diferentes tareas de desarrollo de software

Agentes de IA
Evaluación comparativa de LLM Agencial
Agentes de uso de computadora

Compare lo fuertes que son los modelos de fundamentación de interfaz de usuario

Agentes de IA
Agentes de uso de computadora

Últimos puntos de referencia

Comparativa de los 9 principales proveedores de IA

IA
Benchmark
14 de oct

El ecosistema de infraestructura de IA está creciendo rápidamente y los proveedores ofrecen diversos enfoques para crear, alojar y acelerar models. Si bien todos buscan impulsar aplicaciones de IA, cada uno se centra en una capa diferente de la pila. Hicimos un benchmark de los proveedores más utilizados en OpenRouter: Cerebras, DeepInfra, Fireworks AI, Groq,…

IA
Benchmark
14 de oct

Comparativa de modelos de IA multimodales en razonamiento visual

Evaluamos 15 destacados modelos de IA multimodales en razonamiento visual utilizando 200 preguntas de base visual. La evaluación consistió en dos bloques: 100 preguntas de comprensión de gráficos que ponían a prueba la interpretación de visualizaciones de datos, y 100 preguntas de lógica visual que evaluaban el reconocimiento de patrones y el razonamiento espacial. Cada…

IA
Benchmark
14 de oct

Herramientas de detección de alucinaciones de IA: W&B Weave y Comet

Hicimos un benchmark de tres herramientas de detección de alucinaciones: W&B Weave HallucinationFree Scorer (parte de CoreWeave Forge, anteriormente Weights & Biases), Arize Phoenix HallucinationEvaluator y Comet Opik Hallucination Metric, en 100 casos de prueba. Cada herramienta se evaluó en exactitud, precisión, sensibilidad y latencia. Probamos 100 respuestas (50 correctas, 50 alucinadas) de escenarios de…

IA
Benchmark
14 de oct

Benchmark AIM-Text-to-SQL: Precisión de SQL en más de 70 LLMs

La precisión de SQL es el porcentaje de consultas puntuadas que devuelven el resultado de referencia. Las rutas incorrectas y las referencias marcadas como defectuosas quedan excluidas. Una consulta de referencia es el SQL proporcionado como la respuesta esperada. Cada modelo llega a un conjunto diferente de preguntas de SQL porque la puntuación depende de…

Ver todos los artículos IA

Últimas novedades

Los 5 principales guardarraíles de IA: Xnode Cortx y Weights and Biases

IA
Evaluación en Mundo Abierto
14 de oct

Los fallos de seguridad de la IA son costosos y cada vez más frecuentes. Muchos incidentes se deben a una gobernanza deficiente, en particular a brechas en el control de acceso, los permisos de datos y la supervisión del uso de los modelos. Los guardarraíles de IA reducen este riesgo al establecer límites aplicables sobre…

IA
Evaluación en Mundo Abierto
14 de oct

Las 12 mejores herramientas de gobernanza de IA comparadas

Para mapear el panorama de la gobernanza de IA, analizamos 12 plataformas líderes en cuanto a su cobertura de 11 capacidades principales y destacamos qué hace mejor cada herramienta. De extremo a extremo: cubre ambos lados de la gobernanza, el cumplimiento normativo por un lado y las pruebas técnicas del model por el otro. Cumplimiento:…

IA
Análisis
14 de oct

10+ Ejemplos de LLM

Hemos recopilado benchmarks de código abierto para comparar los principales LLM propietarios y de código abierto. Elija su caso de uso para encontrar el LLM adecuado. Puede evaluar los LLM examinando su rendimiento en benchmarks y la latencia en el mundo real (disponible al hacer clic en el nombre de cada modelo en la tabla),…

IA
Análisis
14 de oct

Chatbot vs ChatGPT: Diferencias y características

Los chatbots tradicionales recuperan respuestas preescritas de una base de conocimiento fija. ChatGPT genera respuestas desde cero utilizando un model de lenguaje grande entrenado con datos a escala de internet. Esa única diferencia arquitectónica es la razón por la que resuelven problemas completamente diferentes y por la que elegir el equivocado cuesta tiempo y dinero.…

Ver todos los artículos IA

Clasificación de empresas tecnológicas

Se muestran los 3 mejores resultados; para obtener más información, consulte los artículos de investigación.

Tiktok Scraping
1st
Bright Data
Métrico
Success Rate
Valor
100 %
Métrico
Success Rate
Valor
99 %
Métrico
Success Rate
Valor
95 %
Métrico
Latency
Valor
2.00 s
AI Gateways
2nd
SambaNova
Métrico
Latency
Valor
3.00 s
AI Gateways
3rd
Together.ai
Métrico
Latency
Valor
11.00 s
Métrico
Response Time
Valor
1.75 s
Web Unlockers
2nd
Bright Data
Métrico
Response Time
Valor
2.38 s
Web Unlockers
3rd
Decodo
Métrico
Response Time
Valor
3.43 s
Amazon Scraping
1st
Bright Data
Métrico
Overall
Valor
Líder

Proveedor
Punto de referencia
Métrico
Valor
Bright Data
Bright Data
1st
Success Rate
100 %
Apify
Apify
2nd
Success Rate
99 %
Decodo
Decodo
3rd
Success Rate
95 %
Groq
Groq
1st
Latency
2.00 s
SambaNova
SambaNova
2nd
Latency
3.00 s
Together.ai
Together.ai
3rd
Latency
11.00 s
Zyte
Zyte
1st
Response Time
1.75 s
Bright Data
Bright Data
2nd
Response Time
2.38 s
Decodo
Decodo
3rd
Response Time
3.43 s
Bright Data
Bright Data
1st
Overall
Líder

Decisiones basadas en datos y respaldadas por puntos de referencia.

Información basada en 102.800 horas de ingeniería por año

El 60% de las empresas Fortune 500 confían en AIMultiple mensualmente

Las empresas incluidas en la lista Fortune 500 confían en AIMultiple para guiar sus decisiones de compras cada mes. Según Similarweb, 4 millones de empresas confían en AIMultiple cada año.

Vea cómo funciona la IA empresarial en la vida real.

Las pruebas de rendimiento de IA basadas en conjuntos de datos públicos son propensas a la contaminación de datos y generan expectativas poco realistas. Los conjuntos de datos de prueba de AIMultiple garantizan resultados de referencia realistas. Descubra cómo probamos diferentes soluciones tecnológicas.

Aumenta tu confianza en las decisiones tecnológicas.

Somos una empresa independiente, propiedad al 100% de nuestros empleados, y divulgamos todos nuestros patrocinadores y posibles conflictos de interés. Consulte nuestros compromisos para una investigación objetiva.