HALC-Bench: LLM Alucinación en el benchmark de recuperación de contexto largo
HALC-Bench (LLM Alucinación en el benchmark de recuperación de contexto largo) mide la resistencia de un LLM a fabricar evidencia de una métrica que no existe en el documento objetivo mediante 3 almiares colocados al principio, en el medio y al final de la ventana de contexto del modelo, con 204 preguntas.
Resultados
claude-fable-5 respondió correctamente todas las 204 trampas en cada posición del almiar. Entre los modelos restantes, gpt-5.5 fue el que menos alucinó. No se encontró correlación entre la posición del almiar y las tasas de alucinación.
Metodología
204 preguntas se preparan a partir de artículos de Motley Fool con fechas posteriores al corte de conocimiento, y los almiares se posicionan en el 0.1, 0.5 y 0.9 de la ventana de contexto del modelo.
Los modelos evaluados y sus ventanas de contexto probadas en tokens se muestran a continuación:
- anthropic/claude-fable-5: 850.000 tokens probados
- openai/gpt-5.5: 1.000.000 tokens
- google/gemini-3.1-pro-preview: 1.000.000 tokens
- google/gemini-3.5-flash: 1.000.000 tokens
- anthropic/claude-opus-4.8: 1.000.000 tokens anunciados, 850.000 probados.
- anthropic/claude-sonnet-4.6: 1.000.000 tokens
- qwen/qwen3.6-plus: 1.000.000 tokens
- moonshotai/kimi-k2.6: 200.000 tokens
- z-ai/glm-5.1: 200.000 tokens
- minimax/minimax-m2.7: 150.000 tokens
- openai/gpt-5.4-mini: 250.000 tokens
claude-opus-4.8 se prueba en el nivel de 850.000 porque no puede obtener la entrada de una ventana de contexto de 1.000.000 tokens con éxito.
claude-fable-5 se prueba mediante Claude Code: el modelo recibe el almiar de 850.000 tokens como un archivo y lo busca con herramientas de recuperación en lugar de leerlo desde su ventana de contexto, por lo que sus puntuaciones miden el modelo junto con el arnés de Claude Code.
Question format
Una afirmación sobre una métrica que no se comenta en ninguna parte de la transcripción objetivo.
Afirmación de ejemplo: Las emisiones de carbono de Alcance 1 y 2 reportadas por DocuSign (DOCU) para el cuarto trimestre de 2026 son 8.700 toneladas métricas de CO2e.
Respuesta esperada: No mencionado
Fuente de datos
Las transcripciones de Motley Fool publicadas después de la fecha de corte de conocimiento de los modelos se utilizan como fuente de datos. Trampas redactadas a mano basadas en las lagunas de contenido reales de cada transcripción. Para cada una de las 14 transcripciones de origen:
- Identificar manualmente las categorías de métricas ausentes de la transcripción (por ejemplo, DocuSign Q4 2026 nunca analiza las métricas ESG / de carbono; Adobe nunca desglosa los ingresos de APAC; Lennar nunca reporta gastos de I+D porque es una constructora de viviendas).
- Construir una afirmación que suene plausible con un número, unidades y referencia de trimestre realistas.
- Verificar programáticamente la ausencia mediante una búsqueda de palabras clave en el texto del cuerpo. Cada afirmación tiene de 3 a 8 variantes de palabras clave (por ejemplo, “emisiones de carbono”, “alcance 1”, “alcance 2”, “gei”, “co2”); si alguna palabra clave aparece en el cuerpo limpio, la trampa se rechaza por ambigua.
- Revisar manualmente los supervivientes para filtrar los falsos negativos de la verificación de palabras clave.
¿Por qué esto aísla la alucinación?
El documento objetivo no analiza la métrica, pero los documentos distractores del almiar a menudo sí analizan métricas similares para otras empresas. Un modelo que alucina:
- O fabrica un número basado en los distractores
- O afirma que la métrica se menciona con un valor incorrecto (prediciendo no en lugar de not_mentioned)
Ambos modos de fallo registran una puntuación = 0. Solo responder correctamente “no mencionado” obtiene 1.0.
Regla de puntuación
Puntuación = 1.0 si predicted == not_mentioned; de lo contrario, 0.0.
El patrón de error más diagnóstico es predicted = no cuando expected = not_mentioned. Eso significa que el modelo afirma haber visto la métrica pero con un valor incorrecto. Fabricó evidencia de presencia.
Distribución de trampas por transcripción de origen
~17 trampas por transcripción en 14 transcripciones de origen que abarcan 10 industrias (semiconductores, SaaS, comercio minorista, restaurantes, CPG, construcción de viviendas, finanzas, producción de alimentos, hardware empresarial y otras) diseñadas para que la prueba no mida la alucinación en un solo dominio.
En total se utilizan 204 preguntas distintas en el benchmark, posicionadas en diferentes posiciones del almiar dentro de la ventana de contexto.
¿Qué es la alucinación de IA?
Una alucinación de IA es una respuesta generada por un sistema de inteligencia artificial que contiene información falsa, inventada o engañosa presentada como hecho. IBM define el fenómeno como algo que ocurre cuando un LLM percibe patrones u objetos que son inexistentes o imperceptibles para los observadores humanos, produciendo salidas que son absurdas o factualmente inexactas y no fundamentadas en los datos de entrenamiento.1 La entrada de Wikipedia lo define de manera similar como una respuesta que contiene información falsa o engañosa presentada como hecho, enumerando “bullshitting”, “confabulación” y “delirio” como términos alternativos utilizados en la literatura.2
El Perfil de IA Generativa del Marco de Gestión de Riesgos de IA del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST IA 600-1), publicado en julio de 2024, adopta formalmente “confabulación” en lugar de “alucinación” como su término principal. NIST define la confabulación como la producción de contenido afirmado con seguridad pero erróneo o falso, conocido coloquialmente como alucinaciones o fabricaciones, mediante el cual los usuarios pueden ser engañados o inducidos a error.3 Esta definición cubre explícitamente las salidas que divergen del prompt o contradicen declaraciones generadas previamente dentro del mismo contexto, no solo las afirmaciones que entran en conflicto con la realidad externa.
La alucinación se diferencia de un error común o de escritura en dos dimensiones críticas. Primero, fluidez y confianza: la definición de NIST requiere que el contenido esté “afirmado con seguridad”, con los mismos marcadores gramaticales y estilísticos de certeza que una respuesta correcta, sin atenuación ni señal de duda.3 Segundo, fabricación versus corrupción: IBM plantea el fallo como el modelo que genera contenido que no tiene base en sus datos de entrenamiento ni en la entrada.
Impacto real de la alucinación de IA en todas las industrias
Los incidentes documentados en los sectores legal, sanitario y financiero demuestran que la alucinación no es una preocupación teórica, sino una fuente de daños financieros y operativos medibles.
Sistema legal: citas fabricadas y sanciones judiciales
La base de datos de casos de alucinación de IA de Damien Charlotin, el recuento público más completo, documentó 1.598 casos en todo el mundo hasta el 9 de junio de 2026, con nuevos casos añadidos a un ritmo de aproximadamente 8 por día.4
En Coomer v. Lindell (Tribunal de Distrito de EE. UU., Distrito de Colorado), la jueza Nina Wang sancionó en julio de 2025 a los abogados Christopher I. Kachouroff y Jennifer T. DeMaster con 3.000 dólares cada uno tras encontrar aproximadamente 30 citas defectuosas, incluidas citas erróneas y casos inexistentes, en los escritos de Mike Lindell y MyPillow.5 La misma jueza sancionó de nuevo a Kachouroff en mayo de 2026, esta vez con 5.000 dólares, por otra cita materialmente incorrecta.6
En Couvrette v. Wisnovsky, un tribunal federal de Oregón desestimó las reclamaciones de los demandantes con perjuicio e impuso una sanción combinada de 110.204.38 dólares en órdenes fechadas en diciembre de 2025 y marzo de 2026 contra el abogado de California Stephen Brigandi y el abogado de Portland Tim Murphy. La pareja citó 15 casos inexistentes y 8 citas textuales fabricadas en tres escritos presentados a lo largo de cinco meses.7
En Whiting v. City of Athens, Tennessee, un panel del Sexto Circuito determinó en marzo de 2026 que los abogados Van Irion y Russ Egli incluyeron más de dos docenas de citas fabricadas y tergiversaron una orden de sanciones de un tribunal de distrito. El tribunal ordenó a cada abogado pagar 15.000 dólares al registro del tribunal, reembolsar la totalidad de los honorarios de apelación de la parte contraria, pagar el doble de las costas y enfrentar una remisión disciplinaria.89
El 20 de julio de 2025, el juez de distrito de EE. UU. Henry T. Wingate (Distrito Sur de Mississippi) emitió una orden de restricción temporal que contenía errores fácticos, incluidas partes mal nombradas y una cita a un caso inexistente. Después de que el senador Chuck Grassley enviara una consulta, Wingate reconoció que su pasante judicial había utilizado Perplexity para redactar la orden. Wingate adoptó una política interna que exige una segunda revisión independiente de los borradores de órdenes y copias impresas de todos los casos citados.1011
La firma de seguimiento ComplexDiscovery documentó sanciones que escalaron de aproximadamente 5.000 dólares en un solo asunto de 2023 a 55.597 dólares en un solo asunto de 2025, un aumento de 11x en aproximadamente 18 meses; combinado con la cifra de Couvrette, las sanciones por asunto alcanzaron aproximadamente 110.000 dólares a principios o mediados de 2026.12 Los tribunales del Reino Unido, Singapur, Canadá, Australia, Argentina, la UE, Corea, Italia, Noruega y Francia han emitido fallos sobre escritos con alucinaciones de IA.1314
Atención sanitaria y documentación clínica
El informe anual 18 Top 10 de riesgos de tecnologías sanitarias de ECRI, publicado el 4 de diciembre de 2024, clasificó los “riesgos de las tecnologías sanitarias habilitadas por IA” como el peligro número uno para 2025, citando específicamente los sistemas de IA que producen resultados alucinados falsos o engañosos y el riesgo de que la IA perpetúe sesgos contra grupos de pacientes subrepresentados.1516
Un estudio de 2025 publicado en Communications Medicine probó varios LLM en el resumen de casos clínicos utilizando 300 viñetas clínicas simuladas validadas por médicos, cada una con un detalle inventado. El estudio encontró una tasa general de alucinación del 65,9 % sin prompt de mitigación, que se redujo al 44,2 % con un prompt de mitigación estructurado; GPT-4o fue el modelo con mejor rendimiento, cayendo del 53 % de referencia al 23 % con la mitigación activa.1718
Finanzas y atención al cliente
La Comisión de Bolsa y Valores (SEC) ha emprendido acciones de cumplimiento por declaraciones falsas sobre IA. El 18 de marzo de 2024, la SEC resolvió sus primeros cargos de "lavado de IA" contra dos asesores de inversión, Delphia (USA) Inc. y Global Predictions, Inc., por un total de 400.000 dólares en sanciones civiles.19 En enero de 2025, la SEC presentó su primer caso de "lavado de IA" contra una empresa pública, Presto Automation Inc., por no revelar que su producto de reconocimiento de voz con IA era en realidad una herramienta de terceros que requería una intervención humana significativa.20
En Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149, decidido el 14 de febrero de 2024 por el Tribunal de Resolución Civil de Columbia Británica, el tribunal rechazó el argumento de Air Canada de que no era responsable de las declaraciones de su chatbot. A Jake Moffatt, el chatbot del sitio web de la aerolínea le había dicho que podía solicitar un descuento por duelo de manera retroactiva después de reservar billetes de precio completo; esto era falso. El tribunal ordenó a Air Canada pagar a Moffatt 650.88 dólares por daños y perjuicios por tergiversación negligente.2122
¿Qué tan comunes son las alucinaciones de IA?
Las tasas de alucinación varían enormemente según el tipo de tarea y la metodología de evaluación, lo que hace engañosos los resúmenes de una sola cifra. El Informe del Índice de IA 2026 de Stanford HAI documenta un nuevo benchmark de precisión que prueba si los modelos pueden distinguir entre la creencia de terceros y la creencia del usuario cuando se les presentan declaraciones falsas. Las tasas de alucinación en 26 modelos principales oscilan entre el 22 % y el 94 % en este benchmark.23
La metodología impulsa esta amplia dispersión. Los modelos manejan bien las afirmaciones falsas cuando se enmarcan como algo que cree un tercero, pero el rendimiento se desploma cuando la misma afirmación falsa se enmarca como algo que cree el usuario. Bajo este encuadre de “creencia del usuario”, la precisión de GPT-4o cayó del 98,2 % al 64,4 %, y DeepSeek R1 cayó de más del 90 % al 14,4 %.23
En las tareas de resumen fundamentado, las tasas son más bajas, pero los cambios de benchmark complican el análisis de tendencias. El Hallucination Leaderboard de Vectara (modelo HHEM) mide la frecuencia con la que los resúmenes contienen afirmaciones no respaldadas por los documentos de origen. En la versión original del leaderboard que estuvo vigente durante la mayor parte de 2025, Google Gemini-2.0-Flash-001 logró una tasa de alucinación del 0,7 %. En noviembre de 2025, Vectara reemplazó el benchmark con un dataset más difícil usando documentos más largos (hasta 32K tokens) que abarcan derecho, medicina, finanzas, tecnología y educación. En este nuevo benchmark, el líder actual es finix_s1_32b de Ant Group con un 1,8 %, con Google Gemini-2.5-flash-lite con un 3,3 % y OpenAI gpt-5.4-nano con un 3,1 %.24 Vectara afirma explícitamente que las puntuaciones de la versión antigua y la nueva no deben compararse directamente, ya que el nuevo dataset es intencionalmente más difícil.25
Detección y reducción de las alucinaciones de IA
Los enfoques técnicos de mitigación se dirigen a diferentes etapas del pipeline de generación, desde la arquitectura de recuperación hasta el diseño de la evaluación.
Generación aumentada por recuperación y fundamentación
La generación aumentada por recuperación estándar combina un modelo de lenguaje paramétrico preentrenado con un índice de recuperación no paramétrico, condicionando la salida a los documentos obtenidos en tiempo de inferencia en lugar de depender únicamente de hechos memorizados durante el entrenamiento.26 La investigación de interpretabilidad mecanicista atribuye las alucinaciones en los sistemas RAG a dos componentes internos: “Knowledge FFNs” (capas de red feed-forward que codifican conocimiento paramétrico) y “Copying Heads” (cabezas de atención responsables de transferir el contexto recuperado a la salida). La alucinación se produce cuando las Knowledge FFNs dan demasiada importancia al conocimiento paramétrico mientras que las Copying Heads no retienen el contenido externo recuperado.27
SQL RAG aplica la recuperación a nivel de esquema en lugar de a nivel de documento, recuperando sentencias CREATE TABLE y consultas de ejemplo mediante embeddings semánticos. Esto impide estructuralmente que los modelos inventen elementos del esquema porque solo las definiciones de esquema reales recuperadas están en el contexto. Sin embargo, ampliar el contenido del esquema recuperado mejora la discriminación de la recuperación, pero aumenta las tasas de alucinación una vez que los prompts superan un tamaño óptimo, lo que indica que la capacidad de generación posterior limita cuánto puede reducir la fabricación SQL RAG.28
GraphRAG de Microsoft Research convierte corpus de origen en grafos de conocimiento antes de la recuperación, generando previamente resúmenes de comunidades para grupos de entidades relacionadas. Esto aborda la dificultad del RAG estándar con preguntas globales sobre corpus completos al recuperar relaciones estructuradas entre entidades en lugar de fragmentos aislados.29
Calibración, prompting y métodos de evaluación
El artículo de septiembre de 2025 de OpenAI sostiene que los cambios en el diseño de la evaluación pueden alterar las tasas de alucinación al modificar lo que se optimiza durante el desarrollo del modelo. Los autores proponen añadir umbrales de confianza explícitos a los benchmarks, como “responda solo si tiene más de un t% de confianza, ya que los errores se penalizan con t/(1−t) puntos”. Bajo esta regla de puntuación, responder solo supera a abstenerse una vez que la confianza real del modelo supera el umbral, eliminando el incentivo a adivinar.3031
El prompting estructurado reduce las tasas de alucinación en dominios específicos. El estudio de Communications Medicine encontró que un prompt de mitigación que instruye a los modelos a “usar solo información clínicamente validada y reconocer la incertidumbre en lugar de especular más” redujo las tasas de alucinación del 64,1 % al 43,1 % para viñetas clínicas de casos largos, y de aproximadamente 66 % a 44 % en promedio en todos los modelos y longitudes de caso. 3218 La decodificación a temperatura 0 (determinista) no produjo una mejora significativa, aislando la estructura del prompt en lugar de la aleatoriedad de la decodificación como la variable efectiva.32
¿Es un problema solucionable la alucinación de IA?
La cuestión de si la alucinación puede eliminarse sigue siendo genuinamente debatida entre los resultados teóricos de imposibilidad y las tendencias empíricas de tasas de referencia en descenso.
El artículo “Hallucination is Inevitable” ofrece un argumento formal de que los LLM no pueden aprender todas las funciones computables y, por lo tanto, inevitablemente alucinarán si se utilizan como solucionadores generales de problemas, enmarcando esto como una limitación innata independientemente de la arquitectura o las mejoras de entrenamiento.33 Un resultado teórico relacionado demuestra que los modelos no pueden lograr simultáneamente una alta consistencia (generando solo declaraciones respaldadas por los datos de entrenamiento) y una alta amplitud (cubriendo la diversidad completa del idioma de destino); empujar hacia uno empuja necesariamente hacia el otro modo de fallo, ya sea alucinación o colapso modal.3435
Frente a estos límites teóricos está la tendencia empírica de tasas de alucinación descendentes en benchmarks estandarizados, con los mejores modelos logrando menos del 2 % en tareas de resumen fundamentado. Sin embargo, esta tendencia se complica por la desalineación de la evaluación. La investigación de OpenAI identifica la calificación binaria en los benchmarks convencionales como un obstáculo estructural que recompensa matemáticamente las conjeturas seguras frente a la incertidumbre calibrada, lo que significa que las tasas reportadas miden el rendimiento contra estructuras de incentivos que pueden no reflejar los requisitos de fiabilidad del mundo real.30
Un estudio de febrero de 2024 sostiene que la alucinación y la generación creativa pueden compartir mecanismos subyacentes, enmarcando ambas como un equilibrio en lugar de modos de fallo y éxitos separables. Suprimir el mecanismo generativo que produce salidas exploratorias corre el riesgo de suprimir la capacidad, no solo el riesgo, particularmente en dominios como la lluvia de ideas o la ficción.36 Esto coincide con el comportamiento observado de los parámetros de decodificación: los ajustes de temperatura baja (0 a 0.3) se recomiendan para la extracción de hechos, mientras que los ajustes más altos (0.7 a 1.0) aumentan deliberadamente la varianza y con ella el riesgo de alucinación para tareas creativas.37
Añadir como fuente preferida¿Hacia dónde se dirigen las políticas y la investigación sobre la alucinación de IA?
La base de datos de incidentes de IA registró 362 incidentes documentados en 2025, frente a los 233 de 2024, según el Informe del Índice de IA 2026 de Stanford HAI.23 Entre las empresas que reportan incidentes de IA, la proporción que reporta entre 3 y 5 incidentes aumentó, mientras que la proporción que reporta solo entre 1 y 2 incidentes disminuyó, lo que indica que la exposición repetida en lugar de eventos puntuales se está volviendo más común.23
El Índice de Transparencia de Modelos Fundacionales muestra una transparencia en descenso incluso cuando aumentan los incidentes. La puntuación media entre los desarrolladores evaluados aumentó de 37 en 2023 a 58 en 2024, y luego cayó a 40 en 2025.3839 Las puntuaciones individuales de 2025 variaron desde IBM con 95 hasta xAI y Midjourney con 14 cada uno.40
Los puestos de gobernanza específicos de IA crecieron un 17 % en 2025, y la proporción de empresas sin políticas de IA responsable cayó del 24 % al 11 %.23
Los tribunales han pasado de sanciones caso por caso a reglas permanentes. El 28 de mayo de 2026, la Corte Suprema de Florida modificó la Regla de Práctica General y Administración Judicial 2.515(d)(2) para exigir que cada firmante de un escrito judicial certifique que “las autoridades legales identificadas existen y están citadas con precisión”, con vigencia a partir del 15 de junio de 2026.41 En el Distrito Sur de Nueva York, las Reglas Civiles del juez Vernon Broderick (actualizadas el 29 de octubre de 2025) exigen la divulgación de cualquier IA generativa utilizada para preparar escritos y la certificación de que las partes generadas por IA fueron revisadas de forma independiente.42
Preguntas frecuentes
No. Los argumentos formales de computabilidad demuestran que los modelos de lenguaje grandes no pueden aprender todas las funciones computables e inevitablemente alucinarán en algunas entradas independientemente de la arquitectura o la calidad de los datos de entrenamiento.33 La investigación indica que la probabilidad de alucinación puede reducirse a niveles estadísticamente insignificantes, pero no a cero, preservando el rendimiento del modelo.4344
No. La definición técnica de IBM afirma que las alucinaciones de IA “no son actos intencionales de engaño”, sino que resultan de factores como el sesgo de los datos de entrenamiento y la complejidad del modelo, produciendo salidas falsas de forma no intencionada.1 Mentir requiere conocer la respuesta correcta y elegir afirmar algo falso; los modelos carecen de la intención de engañar y, en cambio, generan salidas indiferentes al valor de verdad.30
Las señales de alerta incluyen declaraciones factualmente incorrectas presentadas con confianza, respuestas que se desvían del tema o rompen el flujo lógico, lógica paso a paso defectuosa como errores aritméticos básicos y, en herramientas multimodales, imágenes generadas que no coinciden con la solicitud.45 Dado que los incentivos de entrenamiento recompensan las conjeturas, los usuarios deben tratar los datos específicos sin fuente y afirmados con seguridad como no verificados hasta que se comparen con fuentes primarias.30
Lecturas adicionales
- LLM Pricing: Principales proveedores comparados
- Benchmark de memoria de IA
- Rendimiento de agentes de IA: tasas de éxito y ROI
Cita este benchmark
Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Alper, Şevval},
title = {{HALC-Bench: LLM Alucinación en el benchmark de recuperación de contexto largo}},
year = {2026},
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howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-hallucination}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 4 de agosto de 2026}
}Resultados y marcas de tiempo de 0 puntos de datos. Descargue los datos resumidos que se muestran en los gráficos y las tablas de este artículo como un archivo ZIP que contiene 0 archivos CSV.
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Registro de cambios
14 actualizacionesAñadido resultado de puntuación perfecta de claude-fable-5 en la sección Metodología
Se añadió anthropic/claude-fable-5 a la sección de modelos evaluados.
Añadido el recuento de 204 preguntas a la descripción del benchmark HALC-Bench.
Añadido anthropic/claude-opus-4.8 a la lista de modelos evaluados, en el nivel de 850.000 tokens en lugar del millón anunciado.
Reemplazado todo el artículo de referencia de alucinaciones por los resultados de HALC-Bench en recuperación de contexto largo, metodología y nueve modelos evaluados.
Se añadió un ejemplo de citas generadas por IA en NeurIPS 2025 a la sección de Confianza y Reputación.
Eliminada la sección de metodología de evaluación comparativa de alucinaciones de IA.
Enlaces de referencia
El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
Şevval se centra en herramientas de codificación con IA, agentes de IA y tecnologías cuánticas.
Comentarios 5
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Can you test the Gemini 3 model? Thank you!
Hi Lishim, We included Gemini-3 models, Thank you for your comment!
This article is updated in June while the GPT 5 is announced in August. How did you test GPT 5 in AI Hallucination Rates figure
Hi! Thanks for your comment. We use WordPress for our articles, which allows us to update graphs and tables independently of the main text. This means that even if the article text shows an earlier update date, we can still add the latest results to the figures without altering the written sections.
Hi Cem, I've been using this article as a reference of severity of hallucination. Is it possible to refresh the report with the newly released GPT-5? Thanks!
Hi Rui, Thanks a lot for your interest and for using our article as a reference. We’ve already refreshed the report with GPT-5 results, so you’ll find the latest updates included in the article.
Is there any chance that you might add Claude Sonnet/Opus 4 as well as Gemini 2.5 Pro?
Hi Tim, Thank you for your support and suggestion. Claude Sonnet/Opus 4 and Gemini 2.5 Pro have already been added to the article, so you can now see them included in the comparisons.
Hi, thank you for interesting benchmark! I was wondering Grok3's hallucination rate, both in Think mode and without. Are you planning to add these?
Hi Joon and thank you for your comment, Yes, we are waiting for API access.