Elección de modelos
Comparativas reproducibles entre proveedores y modelos abiertos, sobre tus casos de uso y no sobre un benchmark comprado.
Slash AI Lab
El laboratorio detrás de cada decisión
Evaluamos modelos y arquitecturas con datos del cliente —en español, francés e inglés— antes de comprometer coste o datos. Lo que no pasa la evaluación, no llega a producción.
Modelos OpenAI · Anthropic · Gemini · DeepSeek · GLM · Qwen · Mistral · open sourceEjes coding · reasoning · idioma · agentes · costeRegla Evaluación, no hype
En resumen
Slash AI Lab es el pilar de evaluación de Slash Digital Lab: probamos modelos —OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, GLM, Qwen, Mistral y open source local— sobre prompts reales del cliente antes de comprometer coste o datos privados.
La regla del laboratorio: un modelo no se elige por hype. Se elige por evaluación sobre prompts del cliente, coste, residencia de datos y fallos observados.
Qué entregamos
Qué se evalúa en el lab
Ejes de evaluación: español de empresa, francés, código, agentes, coste, latencia y privacidad.
Calidad por idioma
El español de tu operación y el francés se evalúan con la misma exigencia que el inglés; los matices importan.
Agentes y herramientas
MCP, function calling, memoria y supervisión humana: medimos qué falla cuando el agente se equivoca.
Coste, latencia y privacidad
Presupuesto por inferencia, p95 de respuesta y residencia de datos: nube, VPC o inferencia local.
Cómo trabajamos
Cómo corre una evaluación
Recolección
Reunimos prompts reales o representativos y los criterios de éxito con tu equipo.
Corridas
Ejecutamos los candidatos —nube o local— midiendo calidad, coste y latencia.
Reporte
Resultado por eje con ejemplos y fallos: recomendación clara y reproducible.
Vigilancia
El mercado se mueve cada trimestre; cuando cambia, repetimos la corrida.
0prompts fijos
0idiomas evaluados: ES · EN · FR
0hype: solo decisiones reproducibles
0ejes de evaluación
Alcance y entregables
El método, por escrito
| Evaluación | 30 prompts fijos, 5 motores, 3 idiomas (metodología publicada en /insights/). |
|---|---|
| Residencia de datos | Nube estándar, VPC o inferencia local según el cumplimiento del cliente. |
| Reporte | Comparativa por eje: idioma, código, agentes, coste, latencia, fallos. |
| Reproducibilidad | Prompts, versiones y criterios documentados para repetir la corrida. |
| Frecuencia | Re-evaluación trimestral o ante novedad relevante. |
| Publicación | Conclusiones abiertas en /insights/ y /research/; los prompts de clientes nunca. |
Publicaciones
Criterio publicado, no opinión
Preguntas frecuentes
Las preguntas que escuchamos a menudo
¿Qué modelos evalúan?
Los que pueden ganar un puesto: OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, GLM, Qwen, Mistral y open source local. La lista cambia con el mercado.
¿Publican los resultados?
Sí, el método y las conclusiones van a /insights/ y /research/. Los prompts de clientes nunca se publican.
¿Es obligatorio pasar por el lab antes de un proyecto?
Recomendado, no obligatorio. En proyectos con datos sensibles o idiomas minoritarios, la evaluación evita meses de desvíos.
¿Ofrecen inferencia local?
Sí: modelos abiertos en tu VPC o hardware propio cuando el cumplimiento lo exige.
¿Pueden evaluar un caso puntual sin proyecto completo?
Sí: una corrida acotada con tus prompts y un reporte reproducible.
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¿Y después de esto?
IA
Inteligencia artificial
IA aplicada a operación real: agentes, RAG, visión, voz y automatización.
Saber más→ Fine-tuningFine-tuning y RAG
Cuándo ajustar el modelo y cuándo darle conocimiento propio. Criterio, no hype.
Saber más→ AgentesAgentes IA
Agentes con herramientas, memoria y supervisión humana: atención, ops y back-office.
Saber más→ ModelosCómo elegimos un modelo
Evaluación en español, francés y código. Criterio de producción.
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