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40 casos de GigaChat: contrastamos las cifras de Sber con un benchmark

26 min de lectura

Sber, el mayor banco de Rusia y dueño del modelo GigaChat, lanzó un especial publicitario: cuarenta casos de empresas que adoptaron GigaChat y cuentan los resultados. EdTech, MedTech, HRTech, ciberseguridad, PropTech. Tarjetas bonitas, cifras concretas, startups reales.

Especial publicitario de Sber

En la imagen: la diapositiva «Un paso por delante» de la aceleradora Sber500×GigaChat – 40 startups en 9 sectores. Efectos declarados: procesos hasta x16 más rápidos, costes hasta un 90 % menores, automatización de tareas hasta el 95 %, ingresos hasta un 30 % mayores.

Nosotros tenemos un benchmark: 29 modelos, 4308 evaluaciones independientes sobre tareas de gestión. GigaChat ocupa el último puesto, el 29, tras la segunda ola de pruebas. Eso crea una situación interesante.

No porque Sber mienta. Los casos son reales, las startups existen, la automatización funciona. La pregunta es otra: ¿era el modelo óptimo para las tareas que estaban resolviendo?

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Cómo sacar el máximo partido a YandexGPT: qué funciona y qué no
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En Rusia, millones de personas usan Alice cada día – no porque la elijan, sino porque es gratis, viene integrada en el navegador Yandex y funciona sin VPN. YandexGPT, el modelo que hay bajo el capó de Alice, es el mejor modelo ruso de nuestro benchmark, pero todavía está muy por detrás de GPT-5.4.

¿Es posible obtener de él respuestas cercanas a las de GPT, si aprendes a preguntar bien? Lo comprobamos en un experimento: diez técnicas de prompting, seis tareas de gestión, dos jueces LLM independientes. La respuesta corta: sí, se puede – pero no todas las técnicas funcionan, y algunas empeoran el resultado.

A continuación tienes plantillas concretas que puedes copiar al chat ahora mismo, y los antipatrones que conviene evitar.

GigaChat Ultra Thinking: piensa mas tiempo – responde peor?
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GigaChat Ultra Thinking piensa mas tiempo y consume mas recursos computacionales. Las tareas de gestion las resuelve un 3,3% peor que la version sin razonamiento. Esto no es un error ni una casualidad – es un patron documentado por trabajos academicos durante los ultimos dos anos.

Esta semana, Sber presento GigaChat Ultra – su nuevo modelo insignia con modo de razonamiento (Thinking). El modelo esta disponible de forma gratuita en la version web, aplicaciones moviles y a traves del bot de Telegram. Anadimos inmediatamente ambas variantes a nuestra investigacion de modelos de IA para gestores: los evaluamos en los 32 escenarios siguiendo la metodologia unificada, los calificamos con ambos jueces LLM y los comparamos con los otros 52 modelos.

Kimi de Moonshot en 2026: K3, K2.6, K2.7-Code y agentes
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¿Puede un modelo chino abierto competir con los buques insignia cerrados de OpenAI y Anthropic? Según nuestras pruebas independientes, el nuevo Kimi K3 (lanzado el 16 de julio de 2026) se colocó en el 2.º puesto de 47 modelos. Por encima solo queda GPT-5.6 Sol – y, a diferencia de él, K3 es de pesos abiertos, cuesta una fracción de lo que cobran GPT o Claude y puedes ejecutarlo en tu propia infraestructura, con los datos bajo tu control conforme al RGPD.

Chat Z.AI (GLM-5) en 2026: el modelo chino que finge ser Claude
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El 6 de febrero de 2026, en la plataforma OpenRouter apareció un modelo anónimo llamado «Pony Alpha» – gratuito, sin ningún detalle sobre sus creadores. La comunidad de IA comenzó a identificarlo de inmediato. Sus capacidades de programación se acercaban a las de Claude Opus 4.5. Al preguntarle «¿quién eres?», el modelo respondía: «Soy GLM». Pero cuando le pidieron crear una página web describiéndose a sí mismo, escribió: «I am Claude, created by Anthropic».