Informes de modelos de IA
Biblioteca de investigación de modelos de IA
Investigación de mercado sobre el rendimiento, adopción, economía y decisiones de producción de modelos.
Informes seleccionados
8
artículos
Familias
10
Principales familias de modelos
Fuentes de la industria
11
Panorama de fuentes
Tipos de señales
4
áreas de cobertura
Hallazgos clave
Las señales del mercado se dividen entre el uso, los benchmarks y los datos de los proveedores
OpenRouter, Artificial Analysis, Arena, Anthropic, Stanford, Epoch AI, Menlo y la documentación de los proveedores muestran diferentes facetas de la demanda, calidad, costo y adopción de los modelos.
01
El estudio State of AI 2025 de OpenRouter analiza 100 billones de tokens de tráfico de múltiples modelos, lo que resulta útil para comprender la demanda por parte de los desarrolladores.
02
Junto con el tipo de tarea y la latencia, Artificial Analysis y Arena ayudan a comparar calidad, velocidad, precio y preferencias.
03
El índice económico de Anthropic añade una perspectiva específica de Claude sobre el uso en el lugar de trabajo, mientras que los informes de mercado más amplios explican la adopción y el gasto fuera de un solo proveedor.
Las fuentes principales incluyen OpenRouter, Artificial Analysis, Arena, Anthropic, Stanford, Epoch AI, Menlo Ventures y documentación oficial de proveedores.
Combinación de fuentes
Los informes de mercado, los sitios de referencia, la documentación de los proveedores, los conjuntos de datos públicos y los datos de los modelos responden a diferentes preguntas del mercado.
Cobertura por tema
La cobertura abarca la lectura de tablas de clasificación, la economía de los modelos, la infraestructura de producción, la generación de medios y los ecosistemas regionales.
Combinación de artículos
La cobertura de referencia, precios, infraestructura, medios y ecosistemas regionales es la más sólida en este momento.
Preguntas frecuentes
¿Qué preguntas sobre modelos cubre?
Rankings de modelos, coste, infraestructura, generación multimedia, ecosistemas regionales, contexto de familias de modelos y enlaces para lectura adicional.
¿Puedo citar los gráficos?
Sí. Cita TokenLab para el resumen, y el informe o benchmark original cuando uses una cifra externa concreta.
¿Puede un benchmark elegir el mejor modelo para mí?
No. Los benchmarks son datos útiles, pero el modelo adecuado sigue dependiendo de la naturaleza de la tarea, el presupuesto, la latencia, el tamaño del contexto y las necesidades de fiabilidad.
