Protocolo de pruebas · Análisis y síntesis

IA para investigación: dificultad y criterios.

Esta ficha define qué se medirá antes de ejecutar modelos. Una prueba reproducible vale más que una respuesta llamativa aislada.

Muestra de tareas

Qué debe resolver un modelo.

Los casos se preparan con datos permitidos, una instrucción estable y un criterio de aceptación que pueda comprobar otra persona.

  • Esquemas y preguntas de investigación
  • Resumen comparado de documentos
  • Extracción inicial para revisión

Lote inicial · octubre 2026

Modelos que conviene incluir en la primera pasada.

Son candidatos por adecuación declarada, canal de acceso y tarifa, no posiciones de un ranking. Ejecuta el mismo lote sobre todos los que estén disponibles en tu entorno y conserva el resultado completo.

Pruebas propias pendientes

Modelo de frontera de Meta para tareas agénticas personales y profesionales, con memoria activa y capacidad de mantener el foco en trabajos largos.

AgentesCódigoDocumentos
Según proveedor contextoPrecio público y ventana de contexto no publicados en el anuncio; disponibilidad inicial en Meta Model API y Muse Code. Ver ficha
Datos externos disponibles

Modelo de frontera de Anthropic para programación agéntica, análisis de documentos y tareas de conocimiento prolongadas, con razonamiento adaptativo.

CódigoAgentesAnálisis largo
1M contexto4 USD de entrada · 20 USD de salida por 1M de tokens Ver ficha
Datos externos disponibles

Modelo de OpenAI cercano a GPT-6 Astra en tareas complejas, con un coste menor para programación, computer use y trabajo profesional.

ProgramaciónAgentesTrabajo profesional
1,05M contextoEstándar: 2 USD entrada · 10 USD salida por 1M; con más de 272K de entrada: 4/15 USD. Fast x2, Ultrafast x6. Ver ficha
Datos externos disponibles

Modelo estable de Google para programación, agentes y entradas multimodales. El precio del catálogo refleja la tarifa introductoria anunciada para 2026 y se revisará cuando cambie.

CódigoAgentesMultimodal
1,05M contexto0,75 USD de entrada · 3,75 USD de salida por 1M de tokens Ver ficha

Dificultad

Tres niveles para no mezclar trabajos distintos.

01 · NIVEL

Básica

Una tarea concreta, datos completos y una salida con formato verificable.

02 · NIVEL

Intermedia

Varias restricciones, contexto de trabajo y comprobación de consistencia.

03 · NIVEL

Avanzada

Varios pasos, información incompleta controlada, coste y éxito medibles.

Matriz de evaluación

Cómo se decide si una respuesta sirve.

  1. Contexto y manejo de documentos largos
  2. Citas y trazabilidad de las fuentes
  3. Reproducibilidad de los pasos

Además del criterio principal, cada ejecución conserva el modelo y versión exactos, configuración, tokens, coste, latencia, error y revisión necesaria.

Publicación

Cuándo aparecerá un resultado.

Solo se publicará una puntuación cuando la muestra, el prompt, la configuración, la fecha y el criterio de éxito estén disponibles. Hasta entonces esta página es un protocolo, no un ranking encubierto.

Límites del sector

Qué no automatizar sin control.

  • No cites información no verificada
  • Contrasta resultados con las fuentes primarias
  • No confundas una síntesis con evidencia científica
Volver a la guía sectorial →