Versión exacta
Comprueba el identificador del modelo, la fecha y si el alias puede cambiar.
Resultados publicados y condiciones declaradas por sus fuentes. Las cifras solo son comparables cuando coinciden versión, configuración, métrica y fecha.
| Modelo | Organización | Resultado | Métrica | Condiciones |
|---|---|---|---|---|
| AesCode 8B | Microsoft | 88,36 % | Porcentaje | Microsoft · 300 infografías · tres generaciones por prompt · con referencia · mayor es mejor · no reproducido por Inferama. |
| AesCode 32B | Microsoft | 97,27 % | Porcentaje | Microsoft · 300 infografías · tres generaciones por prompt · con referencia · mayor es mejor · no reproducido por Inferama. |
Comprueba el identificador del modelo, la fecha y si el alias puede cambiar.
Revisa herramientas, esfuerzo, número de intentos, prompt y presupuesto de inferencia.
Valida el resultado con tareas, idiomas, formatos y errores representativos de tu producto.
Un benchmark público orienta, pero no sustituye una evaluación con tus datos, herramientas, presupuesto y tolerancia al error.
Un alias móvil y un snapshot pueden producir resultados diferentes. Registra modelo, fecha y proveedor.
Prompt, razonamiento, herramientas, número de intentos y presupuesto deben ser equivalentes para comparar.
Una diferencia pequeña puede desaparecer entre ejecuciones. Conserva muestras, dispersión y fallos, no solo la media.
Valida si la mejora se mantiene en idiomas, formatos y casos reales cercanos a tu producto.
Una métrica solo es útil cuando conocemos la tarea, las condiciones y el error que importa. El resultado empieza por el diseño de la prueba.
La documentación pública describe el canal Chart, informa resultados y ofrece código de evaluación. Pero no publica los conjuntos de datos: eso limita la reproducción independiente y la interpretación de las puntuaciones.
16 oct. 2026 ↗ ANALISISAnálisis metodológico de la métrica 'Bound' en la suite de evaluación de AesCode de Microsoft. Se examina su función como restricción programática en la generación de infografías, su integración con otras métricas y los límites para la comparabilidad entre modelos.
16 oct. 2026 ↗