BENCHMARK LLM LOCAL
Antes de comprar hardware, probamos tu trabajo.
Una demo pública no dice si un modelo sirve para tus documentos, tu idioma, tus herramientas ni tu nivel de concurrencia. Construimos un conjunto de evaluación representativo y medimos antes de recomendar.
EVALUACIÓN
El benchmark tiene que parecerse a producción.
Casos reales
Preguntas, documentos, extracciones, clasificaciones y acciones similares a las que enfrentará el sistema.
Varias familias
No partimos de un favorito. Comparamos modelos y tamaños que tengan sentido para el caso.
Configuración completa
Contexto, cuantización, runtime, RAG y herramientas pueden cambiar el resultado tanto como el nombre del modelo.
Decisión trazable
La recomendación conserva criterios y resultados para poder repetir la evaluación cuando aparezcan modelos nuevos.
QUÉ COMPARAMOS
No hay una métrica única.
SALIDA
El resultado no es “ganó el modelo X”.
El resultado es una recomendación de arquitectura: qué calidad mínima necesitamos, qué modelos la alcanzan, qué hardware soporta la carga, qué parte conviene mantener local y qué riesgos quedan abiertos.
- matriz de modelos y configuraciones
- resultados por tarea y criterio
- estimación de capacidad y hardware
- recomendación local / híbrida / cloud
- baseline reproducible para futuras actualizaciones
ANTES DE COMPRAR
Probemos si tu caso justifica infraestructura propia.
Una buena compra de hardware empieza con un benchmark, no con una lista de GPUs.