Este repositorio documenta la metodología de evaluación y los resultados comparativos de AIDEN (MVP 1.0.1), la primera Inteligencia Artificial Latina desarrollada de forma independiente por JMC Studio Creativo.
Todos los benchmarks aquí presentados corresponden a evaluaciones en etapa de prototipo, realizadas durante la fase inicial de validación, sin financiamiento externo y sin infraestructura industrial a gran escala.
- Versión del modelo: AIDEN MVP 1.0.1
- Enfoque de desarrollo: Autodidacta y autofinanciado
- Estado: Prototipo funcional
- Idiomas principales: Español (LATAM) / Inglés
- Modalidades: Texto y Voz
- Arquitectura: Propietaria (detalles intencionalmente no divulgados)
Estos benchmarks no buscan declarar estado del arte, sino demostrar:
- ✅ Viabilidad técnica
- ✅ Coherencia conversacional
- ✅ Alineación emocional
- ✅ Potencial de escalabilidad
Los siguientes modelos del ecosistema AIDEN fueron considerados en los benchmarks comparativos:
| Modelo | Tokens / Contexto | Lenguajes | Entrada | Tipo de salida |
|---|---|---|---|---|
| AIDEN One | 32K | Español, Inglés, otros | 🗣️ ⌨️ | Texto + voz natural |
| AIVA | 64K | Español, Inglés | 🗣️ ⌨️ | Voz emocional |
| AIDEN Azul Deep | 500K | Multilenguaje | 🗣️ ⌨️ 🖼️ | Texto, imagen, código |
| AIDEN Azul Dark API | 1M+ | Multilenguaje + JSON | 🗣️ ⌨️ 🖼️ 🎞️ | Texto, imagen, voz y video |
Esta información es coherente con la documentación publicada en los repositorios oficiales del ecosistema AIDEN.
Objetivo:
Evaluar la fluidez del diálogo, la retención de contexto y la continuidad lógica en conversaciones de múltiples turnos.
Metodología:
- 20 conversaciones multi-turno (10 a 25 interacciones)
- Temáticas mixtas: técnicas, emocionales y de orientación
- Evaluación del contexto cada 5 turnos
Resultados (relativos):
- Coherencia sólida en conversaciones de longitud media
- Retención estable dentro de la ventana de contexto definida
- Desempeño comparable a modelos conversacionales en etapas tempranas
- Fortaleza destacada en español latino por naturalidad lingüística
Objetivo:
Medir empatía, adecuación emocional y naturalidad humana en las respuestas.
Metodología:
- Prompts con carga emocional (estrés, incertidumbre, acompañamiento)
- Evaluación de:
- Empatía percibida
- Tono emocional
- Autenticidad cultural
Resultados (relativos):
- Alta alineación emocional para un modelo en fase de prototipo
- Respuestas percibidas como cercanas y culturalmente naturales
- Desempeño especialmente fuerte en expresiones LATAM
- Resultados competitivos frente a modelos de mayor escala
Objetivo:
Evaluar la viabilidad de interacción en tiempo real, tanto en texto como en voz.
Métricas:
- Tiempo hasta el primer token (TTFT)
- Tiempo de inicio de respuesta por voz
Resultados (relativos):
- Latencias adecuadas para interacción conversacional en vivo
- Comportamiento estable bajo infraestructura de prototipo
- Alto potencial de optimización con infraestructura dedicada
Objetivo:
Evaluar la calidad de respuestas entre español latino e inglés.
Resultados (relativos):
- Español LATAM: principal fortaleza, alta naturalidad
- Inglés: correcto, claro y funcional
- Transición fluida cuando el cambio de idioma es explícito
- AIDEN demuestra capacidades conversacionales y emocionales sólidas a escala de prototipo.
- Resultados logrados sin inversión externa ni recursos industriales.
- Alto potencial de mejora mediante entrenamiento, optimización y escalamiento.
- La autenticidad cultural es un diferenciador estratégico clave.
Este repositorio contiene únicamente descripciones metodológicas.
- No incluye datos de entrenamiento
- No incluye pesos de modelos
- No incluye algoritmos propietarios
- No incluye detalles de implementación
Toda la propiedad intelectual pertenece exclusivamente a JMC Studio Creativo y su autor.
Estos benchmarks representan señales tempranas de validación, no afirmaciones finales de rendimiento.
Evaluaciones técnicas detalladas, benchmarks ampliados y demostraciones en vivo están disponibles bajo solicitud durante la ronda de inversión.
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