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Nazlı Şipi

Nazlı Şipi

Investigadora de IA
31 Artículos
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Nazlı es analista de datos en AIMultiple. Tiene experiencia previa en análisis de datos en diversas industrias, donde trabajó en la transformación de conjuntos de datos complejos en información procesable.

También forma parte del equipo de benchmark, enfocándose en grandes modelos de lenguaje (LLMs), agentes de IA y agentic frameworks.

Nazlı tiene una maestría en Business Analytics de la Universidad de Denver.

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Benchmark
8 de Jul

LLM Evaluación comparativa de latencia por casos de uso

Realizamos un benchmark de 11 de los principales grandes modelos de lenguaje con un total de 1,320 solicitudes, separando modelos de razonamiento y de no razonamiento , y medimos la latencia del primer token, la latencia por token y el tiempo total de respuesta. Aquí puede consultar los detalles sobre cómo medimos la latencia. Presentamos…

Agentic AI
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6 de Jul

Los 5 mejores frameworks de IA agéntica de código abierto

Comparamos 4 frameworks agénticos de código abierto populares en 2,000 ejecuciones (5 tareas, 100 ejecuciones cada una por framework), midiendo la latencia de extremo a extremo, el consumo de tokens y las diferencias arquitectónicas. Examinamos cómo influyen los propios frameworks en el comportamiento del agente y el impacto resultante en la latencia y el consumo…

IA
Benchmark
2 de Jul

Comparar modelos de IA multimodal en razonamiento visual

Evaluamos 15 modelos de IA multimodal líderes en razonamiento visual utilizando 200 preguntas basadas en imágenes. La evaluación consistió en dos pruebas: 100 preguntas de comprensión de gráficos que evalúan la interpretación de visualizaciones de datos, y 100 preguntas de lógica visual que evalúan el reconocimiento de patrones y el razonamiento espacial. Cada pregunta se…

Datos
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2 de Jul

Principales 4 Google Play Proveedores de Scraping Comparados

Hicimos pruebas de referencia a cuatro proveedores de web scraping en URLs de páginas de productos de Google Play, enviando un total de 4.000 solicitudes. Para cada solicitud, medimos qué tan confiablemente el proveedor devolvió datos, cuánto tiempo tomó desde el envío hasta la respuesta final y cuántos campos de metadatos contenía la respuesta. Solo…

Datos
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2 de Jul

Los 6 mejores raspadores de Apple App Store: Bright Data, SerpAPI y Zyte

Evaluamos a 6 proveedores de raspado web frente a 1.000 páginas de Apple App Store, para un total de 6.000 solicitudes, y medimos la tasa de éxito, el tiempo de finalización y la cantidad de campos de metadatos que cada proveedor devolvió. Dado que todos los proveedores alcanzaron tasas de éxito del 100%, centramos nuestra…

Datos
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2 de Jul

Top 5 Comparación de APIs de extracción de ofertas de empleo

Pusimos a prueba 5 proveedores líderes de extracción web en 5 plataformas principales de empleo ejecutando 12,500 solicitudes en total, luego medimos la tasa de éxito, el tiempo de finalización y la salida de metadatos de cada proveedor. Puede leer la sección de metodología de la prueba para más detalles sobre el proceso de prueba…

Datos
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2 de Jul

Benchmark de Web Crawler para Alimentar Sitios Web a la IA

Realizamos un benchmark de cuatro APIs de rastreo en tres dominios de dificultad variable a tres niveles de profundidad máxima (5, 10, 20) con un límite de 1.000 páginas, midiendo la cobertura del rastreo, el tiempo de ejecución, el descubrimiento de enlaces, la calidad de los enlaces en markdown y la precisión de la extracción…

Datos
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2 de Jul

Las 6 mejores herramientas de scraping de LLM: ChatGPT, Perplexity y Gemini

Comparamos el rendimiento de los principales proveedores de scraping de LLM, incluidos Bright Data, Oxylabs y Apify, en la extracción de resultados de plataformas de LLM como ChatGPT, Gemini, Perplexity y Google IA Mode. Para garantizar resultados fiables, ejecutamos 1,000 pruebas por proveedor, repitiendo cada prompt 10 veces para asegurar la consistencia. A continuación se…

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30 de Jun

Modelos de Lenguaje Visual Comparados con el Reconocimiento de Imágenes

¿Pueden los Modelos de Lenguaje Visual (VLMs) avanzados reemplazar los modelos tradicionales de reconocimiento de imágenes? Para averiguarlo, evaluamos 16 modelos líderes en tres paradigmas: CNNs tradicionales (ResNet, EfficientNet), VLMs (como GPT-4.1, Gemini 2.5), y APIs cloud (AWS, Google, Azure). La Precisión Media Promedio (mAP) sirvió como nuestra métrica principal de exactitud, complementada por análisis…

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19 de Jun

Principales 9 Proveedores de IA Comparados

El ecosistema de infraestructura de IA está creciendo rápidamente, con proveedores que ofrecen enfoques diversos para construir, alojar y acelerar modelos. Aunque todos buscan potenciar aplicaciones de IA, cada uno se centra en una capa diferente de la pila. Realizamos pruebas de referencia de los proveedores más utilizados en OpenRouter: Cerebras, DeepInfra, Fireworks AI, Groq,…