Modelos de IA
Los modelos de IA realizan predicciones basándose en sus datos de entrenamiento. Pueden funcionar en cualquier ámbito, como números, texto o multimedia.
Modelos Fundamentales del Mundo: 10 casos de uso
Entrenar robots y vehículos autónomos (AV) en el mundo físico puede ser costoso, lento y arriesgado. Los Modelos Fundamentales del Mundo ofrecen una alternativa escalable al permitir simulaciones realistas de entornos del mundo real. Estos modelos aceleran el desarrollo y la implementación en robótica, vehículos autónomos y otros ámbitos al reducir la dependencia de las…
LLM Calculadora de VRAM para alojamiento propio
Alojar por tu cuenta un LLM implica ejecutar la inferencia en hardware que controla el operador, en lugar de a través de una API de terceros, lo que cambia el coste, el control de los datos y el perfil de privacidad. El hecho de que un modelo pueda ejecutarse depende de la memoria. La calculadora…
Precios de LLM: Comparativa de 15+ proveedores principales
Los precios de LLM abarcan cuatro órdenes de magnitud: los models más baratos se lanzaron por menos de $0,03 por millón de tokens, mientras que los niveles de razonamiento frontera se lanzaron hasta $262.50. El gráfico siguiente rastrea los precios de lanzamiento: cada punto es el precio promedio de los models de una clase de…
LLM Automatización: Top 7 herramientas y 8 casos de estudio
La automatización de LLM se refiere al cambio hacia herramientas de automatización inteligentes que aprovechan LLMs, incluidos los agentes de IA, los LLMs ajustados y los modelos RAG para automatizar y coordinar tareas. Descubra qué es la automatización de LLM, sus principales aplicaciones en la vida real y las principales herramientas: Los grandes modelos de…
LLM Orquestación: 22 frameworks y pasarelas
Optimizar la orquestación de LLM es clave para mejorar el rendimiento manteniendo el uso de recursos bajo control. Para evaluar cómo se desempeñan en la práctica los distintos enfoques de orquestación, realizamos benchmarks: Descubra herramientas seleccionadas de orquestación de LLM, incluidos los frameworks para desarrolladores y las pasarelas empresariales: La orquestación de LLM consiste en…
AIM Enterprise: Benchmark empresarial agéntico
Las empresas usan LLM a diario para sus tareas habituales. Para encontrar los LLM más rentables, diseñamos AIM Enterprise, un benchmark empresarial agéntico, donde utilizamos 69 tareas empresariales reales de estrategia, marketing, RR. HH., ventas y operaciones. Dos modelos jueces puntuaron cada archivo y a menudo no coincidieron. En aproximadamente un tercio de las puntuaciones…
Text-to-SQL: Comparación de la precisión de los LLM
Ejecutamos 36 grandes modelos de lenguaje sobre 759 preguntas de BIRD-SQL; cada modelo escribió SQL contra una base de datos que tuvo que identificar por sí mismo entre 11 candidatas. Todas las consultas analizables se ejecutaron contra la base de datos real y su conjunto de resultados se comparó con el conjunto de resultados de…
Benchmark de Clasificación de Series Temporales: Foundation Models vs Métodos Clásicos
Evaluamos 13 métodos de clasificación de series temporales, desde time series foundation models preentrenados hasta una línea base de 22 características de 2019, en 33 conjuntos de datos UCR/UEA bajo un protocolo congelado. Eso son 14.638 celdas registradas de método-conjunto de datos-remuestreo, 11.874 de ellas puntuadas. El gráfico compara 12 métodos en los 15 conjuntos…
LLM Parámetros: GPT-5 High, Medio, Bajo y Mínimo
Algunos LLM, como la familia GPT-5 de OpenAI, vienen en diferentes versiones (por ejemplo, GPT-5, GPT-5-mini y GPT-5-nano) y con varios ajustes de parámetros, incluyendo alto, medio, bajo y mínimo. A continuación, exploramos las diferencias entre estas versiones de modelo comparando su rendimiento en benchmarks y los costes para ejecutar dichos benchmarks. Utilizamos la familia…
HALC-Bench: LLM Alucinación en Benchmark de Recuperación de Contexto Largo
HALC-Bench (LLM Hallucination on Long-Context Retrieval Benchmark) mide la resistencia de un LLM a fabricar evidencia para una métrica que no existe en el documento objetivo mediante el uso de 3 pajares colocados al principio, en el medio y al final de la ventana de contexto del modelo, con 204 preguntas. claude-fable-5 respondió correctamente a…