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 | DeepSeek V4 Pro 💡 | 65,4 | — |
| 2 | Qwen 3.7 Max 💡 | 63,6 | — |
| 3 | GLM 5.2 💡 | 61,9 | — |
| 4 | Gemma 4 26B-A4B Instruct QAT 💡 | 59,0 | — |
| 5 | Gemma 4 31B Instruct QAT 💡 | 56,4 | — |
| 6 | Qwen 3.7 Plus 💡 | 49,8 | — |
| 7 | DeepSeek V4 Flash 💡 | 48,9 | — |
| 8 | Qwen 3.6 35B-A3B Q4_K_M 💡 | 41,9 | — |
| 9 | Qwen 3.6 27B Q4_K_M 💡 | 41,1 | — |
| 10 | MiMo V2.5 Pro 💡 | 39,1 | — |
| 11 | MiMo V2.5 💡 | 24,6 | — |
| — | 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 | DeepSeek V4 Pro 💡 | Qwen 3.7 Max 💡 | GLM 5.2 💡 | Gemma 4 26B-A4B Instruct QAT 💡 | Gemma 4 31B Instruct QAT 💡 | Qwen 3.7 Plus 💡 | DeepSeek V4 Flash 💡 | Qwen 3.6 35B-A3B Q4_K_M 💡 | Qwen 3.6 27B Q4_K_M 💡 | MiMo V2.5 Pro 💡 | MiMo V2.5 💡 | MiniMax M3 · razonamiento ? |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro 💡 | — | 59,7% | 58,3% | 46,7% | 56,7% | 66,1% | 70,0% | 60,0% | 73,3% | 80,6% | 77,4% | — |
| Qwen 3.7 Max 💡 | 40,3% | — | 50,0% | 50,0% | 46,9% | 71,7% | 71,7% | 84,4% | 75,0% | 70,0% | 83,3% | — |
| GLM 5.2 💡 | 41,7% | 50,0% | — | 56,7% | 56,7% | 58,3% | 71,7% | 76,7% | 73,3% | 61,7% | 85,0% | — |
| Gemma 4 26B-A4B Instruct QAT 💡 | 53,3% | 50,0% | 43,3% | — | 59,4% | 58,8% | 40,0% | 66,7% | 71,9% | 66,7% | 83,3% | — |
| Gemma 4 31B Instruct QAT 💡 | 43,3% | 53,1% | 43,3% | 40,6% | — | 61,8% | 46,7% | 53,3% | 70,0% | 73,3% | 80,0% | — |
| Qwen 3.7 Plus 💡 | 33,9% | 28,3% | 41,7% | 41,2% | 38,2% | — | 56,7% | 58,8% | 47,1% | 66,7% | 76,7% | — |
| DeepSeek V4 Flash 💡 | 30,0% | 28,3% | 28,3% | 60,0% | 53,3% | 43,3% | — | 46,7% | 53,3% | 65,0% | 86,7% | — |
| Qwen 3.6 35B-A3B Q4_K_M 💡 | 40,0% | 15,6% | 23,3% | 33,3% | 46,7% | 41,2% | 53,3% | — | 46,7% | 46,7% | 66,7% | — |
| Qwen 3.6 27B Q4_K_M 💡 | 26,7% | 25,0% | 26,7% | 28,1% | 30,0% | 52,9% | 46,7% | 53,3% | — | 43,3% | 70,0% | — |
| MiMo V2.5 Pro 💡 | 19,4% | 30,0% | 38,3% | 33,3% | 26,7% | 33,3% | 35,0% | 53,3% | 56,7% | — | 63,3% | — |
| MiMo V2.5 💡 | 22,6% | 16,7% | 15,0% | 16,7% | 20,0% | 23,3% | 13,3% | 33,3% | 30,0% | 36,7% | — | — |
| 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 | DeepSeek V4 Pro 💡 | Qwen 3.7 Max 💡 | GLM 5.2 💡 | Gemma 4 26B-A4B Instruct QAT 💡 | Gemma 4 31B Instruct QAT 💡 | Qwen 3.7 Plus 💡 | DeepSeek V4 Flash 💡 | Qwen 3.6 35B-A3B Q4_K_M 💡 | Qwen 3.6 27B Q4_K_M 💡 | MiMo V2.5 Pro 💡 | MiMo V2.5 💡 | MiniMax M3 · razonamiento ? |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro 💡 | 0 | 31 | 30 | 15 | 15 | 31 | 30 | 15 | 15 | 31 | 31 | 31 |
| Qwen 3.7 Max 💡 | 31 | 0 | 30 | 16 | 16 | 30 | 30 | 16 | 16 | 30 | 30 | 30 |
| GLM 5.2 💡 | 30 | 30 | 0 | 15 | 15 | 30 | 30 | 15 | 15 | 30 | 30 | 30 |
| Gemma 4 26B-A4B Instruct QAT 💡 | 15 | 16 | 15 | 0 | 16 | 17 | 15 | 15 | 16 | 15 | 15 | 0 |
| Gemma 4 31B Instruct QAT 💡 | 15 | 16 | 15 | 16 | 0 | 17 | 15 | 15 | 15 | 15 | 15 | 0 |
| Qwen 3.7 Plus 💡 | 31 | 30 | 30 | 17 | 17 | 0 | 30 | 17 | 17 | 30 | 30 | 30 |
| DeepSeek V4 Flash 💡 | 30 | 30 | 30 | 15 | 15 | 30 | 0 | 15 | 15 | 30 | 30 | 30 |
| Qwen 3.6 35B-A3B Q4_K_M 💡 | 15 | 16 | 15 | 15 | 15 | 17 | 15 | 0 | 15 | 15 | 15 | 0 |
| Qwen 3.6 27B Q4_K_M 💡 | 15 | 16 | 15 | 16 | 15 | 17 | 15 | 15 | 0 | 15 | 15 | 0 |
| MiMo V2.5 Pro 💡 | 31 | 30 | 30 | 15 | 15 | 30 | 30 | 15 | 15 | 0 | 30 | 30 |
| MiMo V2.5 💡 | 31 | 30 | 30 | 15 | 15 | 30 | 30 | 15 | 15 | 30 | 0 | 30 |
| MiniMax M3 · razonamiento ? | 31 | 30 | 30 | 0 | 0 | 30 | 30 | 0 | 0 | 30 | 30 | 0 |
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