Baremo de Escritura IA
¿Qué IA escribe mejor en español?
El banco de pruebas independiente que compara, a ciegas, cómo escriben los modelos de IA en español.
Compara a ciegas dos textos y ayuda a construir la clasificación.
Clasificación por IA de modelos que escriben en español
Los jueces de IA determinan la clasificación principal; los votos humanos se muestran por separado mientras crece la muestra de la comunidad.
Actualizado
razonamiento activado · sin razonamiento = desactivado explícitamente · razonamiento ? = modo de razonamiento desconocido
| Puesto | Modelo | Puntuación del juez de IA | Puntuación humana |
|---|---|---|---|
| 1 | GLM 5.2 💡 | 72,9 | — |
| 2 | Qwen 3.7 Max 💡 | 71,8 | — |
| 3 | Gemma 4 31B Instruct QAT 💡 | 68,5 | — |
| 4 | DeepSeek V4 Flash 💡 | 66,3 | — |
| 5 | DeepSeek V4 Pro 💡 | 52,5 | — |
| 6 | Gemma 4 26B-A4B Instruct QAT 💡 | 50,2 | — |
| 7 | Qwen 3.7 Plus 💡 | 45,5 | — |
| 8 | Qwen 3.6 27B Q4_K_M 💡 | 38,5 | — |
| 9 | Qwen 3.6 35B-A3B Q4_K_M 💡 | 37,4 | — |
| 10 | MiMo V2.5 Pro 💡 | 29,5 | — |
| 11 | MiMo V2.5 💡 | 19,0 | — |
| — | MiniMax M3 · razonamiento ?A la espera del primer duelo juzgado por IA | — | — |
Método: modelo Bradley–Terry regularizado. La puntuación del juez de IA determina el puesto; la puntuación humana es independiente y seguirá siendo secundaria hasta que haya más votos de la comunidad. Una puntuación de 50 representa una probabilidad estimada del 50 % de superar al modelo medio en este idioma y categoría.
Resultados directos de los duelos
Cada celda muestra la puntuación del modelo de la fila frente al de la columna: una victoria vale el 100%, un empate el 50% y una derrota el 0%. Esta matriz de resultados utiliza únicamente los protocolos de evaluación compatibles incluidos en la clasificación principal.
Matriz direccional de puntuaciones de duelos directos. Los valores superiores al 50% favorecen al modelo de la fila; los inferiores al 50% favorecen al modelo de la columna.
Ver como tabla de datos
| Modelo | GLM 5.2 💡 | Qwen 3.7 Max 💡 | Gemma 4 31B Instruct QAT 💡 | DeepSeek V4 Flash 💡 | DeepSeek V4 Pro 💡 | Gemma 4 26B-A4B Instruct QAT 💡 | Qwen 3.7 Plus 💡 | Qwen 3.6 27B Q4_K_M 💡 | Qwen 3.6 35B-A3B Q4_K_M 💡 | MiMo V2.5 Pro 💡 | MiMo V2.5 💡 | MiniMax M3 · razonamiento ? |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GLM 5.2 💡 | — | 37,5% | 50,0% | 50,0% | 75,0% | 87,5% | 75,0% | 100,0% | 100,0% | 75,0% | 100,0% | — |
| Qwen 3.7 Max 💡 | 62,5% | — | 50,0% | 50,0% | 75,0% | 50,0% | 75,0% | 100,0% | 100,0% | 75,0% | 100,0% | — |
| Gemma 4 31B Instruct QAT 💡 | 50,0% | 50,0% | — | 25,0% | 50,0% | 75,0% | 75,0% | 100,0% | 75,0% | 100,0% | 100,0% | — |
| DeepSeek V4 Flash 💡 | 50,0% | 50,0% | 75,0% | — | 75,0% | 75,0% | 50,0% | 50,0% | 50,0% | 100,0% | 100,0% | — |
| DeepSeek V4 Pro 💡 | 25,0% | 25,0% | 50,0% | 25,0% | — | 50,0% | 50,0% | 75,0% | 75,0% | 75,0% | 75,0% | — |
| Gemma 4 26B-A4B Instruct QAT 💡 | 12,5% | 50,0% | 25,0% | 25,0% | 50,0% | — | 50,0% | 75,0% | 62,5% | 75,0% | 75,0% | — |
| Qwen 3.7 Plus 💡 | 25,0% | 25,0% | 25,0% | 50,0% | 50,0% | 50,0% | — | 50,0% | 50,0% | 50,0% | 75,0% | — |
| Qwen 3.6 27B Q4_K_M 💡 | 0,0% | 0,0% | 0,0% | 50,0% | 25,0% | 25,0% | 50,0% | — | 50,0% | 75,0% | 100,0% | — |
| Qwen 3.6 35B-A3B Q4_K_M 💡 | 0,0% | 0,0% | 25,0% | 50,0% | 25,0% | 37,5% | 50,0% | 50,0% | — | 50,0% | 75,0% | — |
| MiMo V2.5 Pro 💡 | 25,0% | 25,0% | 0,0% | 0,0% | 25,0% | 25,0% | 50,0% | 25,0% | 50,0% | — | 50,0% | — |
| MiMo V2.5 💡 | 0,0% | 0,0% | 0,0% | 0,0% | 25,0% | 25,0% | 25,0% | 0,0% | 25,0% | 50,0% | — | — |
| MiniMax M3 · razonamiento ? | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
Cobertura de duelos publicados
Cada celda muestra cuántos duelos juzgados por IA, de todos los protocolos de evaluación publicados, comparan los dos modelos para este idioma y categoría.
Matriz simétrica del número de duelos publicados. La diagonal es cero porque un modelo no se compara consigo mismo.
Ver como tabla de datos
| Modelo | GLM 5.2 💡 | Qwen 3.7 Max 💡 | Gemma 4 31B Instruct QAT 💡 | DeepSeek V4 Flash 💡 | DeepSeek V4 Pro 💡 | Gemma 4 26B-A4B Instruct QAT 💡 | Qwen 3.7 Plus 💡 | Qwen 3.6 27B Q4_K_M 💡 | Qwen 3.6 35B-A3B Q4_K_M 💡 | MiMo V2.5 Pro 💡 | MiMo V2.5 💡 | MiniMax M3 · razonamiento ? |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GLM 5.2 💡 | 0 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| Qwen 3.7 Max 💡 | 4 | 0 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| Gemma 4 31B Instruct QAT 💡 | 4 | 4 | 0 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 0 |
| DeepSeek V4 Flash 💡 | 4 | 4 | 4 | 0 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| DeepSeek V4 Pro 💡 | 4 | 4 | 4 | 4 | 0 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| Gemma 4 26B-A4B Instruct QAT 💡 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 0 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 0 |
| Qwen 3.7 Plus 💡 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 0 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| Qwen 3.6 27B Q4_K_M 💡 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 0 | 4 | 4 | 4 | 0 |
| Qwen 3.6 35B-A3B Q4_K_M 💡 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 0 | 4 | 4 | 0 |
| MiMo V2.5 Pro 💡 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 0 | 4 | 4 |
| MiMo V2.5 💡 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 0 | 4 |
| MiniMax M3 · razonamiento ? | 4 | 4 | 0 | 4 | 4 | 0 | 4 | 0 | 0 | 4 | 4 | 0 |
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Durante el duelo no verás qué modelo escribió cada texto. Los nombres se revelan al terminar.
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