MakoBench: Banco principal

MakoBench es un benchmark de ejecución rápida. Es fácil de ejecutar y adaptable; puede evaluar cualquier modelo de texto en tareas de programación y conversación. Además, el conjunto de pruebas crece continuamente: cuando los modelos comienzan a responder bien a un grupo de preguntas, se añaden otras más difíciles, de modo que incluso los modelos más capaces pueden ser evaluados. Lo que aprendimos al crearlo.

¿Tienes un modelo que quieres poner a prueba? Ve a la página de Votación y somete tu solicitud para incluirlo en la lista.

Modelo # Total Chat Código Cantidad Fecha de la prueba
Claude Fable 5.2MÁXIMO 1 25.2 12.7 12.5 API 2026-11-10
Kimi K3.1 ProMÁXIMO 2 24.6 12.6 12.0 API 2026-11-08
Grok 4.7MÁXIMO 3 24.1 12.4 11.7 API 2026-11-08
GPT-6 AstraMÁXIMO 4 24.0 12.6 11.5 API 2026-11-10
GPT-6.1 SolMÁXIMO 5 23.9 12.4 11.5 API 2026-11-10
Claude Opus 5MÁXIMO2 bloqueados 6 19.6 10.0 9.6 API 2026-11-08
GPT-6.1 Terra 7 19.4 9.2 10.2 API 2026-11-08
DeepSeek V4.1-Flash-1017 9 19.2 7.6 11.6 API 2026-11-08
GPT-6 Luna 10 18.5 8.0 10.5 API 2026-11-08
DeepSeek V4-Pro-0813 11 18.4 7.7 10.7 API 2026-11-08
Claude Haiku 5.5 14 16.9 6.2 10.6 API 2026-11-08
Swish 31B FinalQ8_0 16 16.3 8.0 8.4 Q8_0 2026-11-08
Artemis 31B v1.2 17 16.0 7.4 8.6 Q6_K 2026-11-08
Grok Build 0.1 19 15.2 7.6 7.6 API 2026-11-08
Claude Sonnet 4.6 20 15.0 7.0 8.0 API 2026-11-08
Omega Arsenal 31B FinalQ8_0 21 15.0 6.8 8.2 Q8_0 2026-11-08
Qwen3.8 27B HereticNVFP4 22 14.9 7.2 7.7 NVFP4 2026-11-08
Dark Craving 31B v2.0Q8_0 23 14.6 7.2 7.4 Q8_0 2026-11-08
MiniMax M3 24 14.6 6.0 8.5 API 2026-11-08
Dark Scarlett 27B v3.0Q8_0 26 14.4 7.3 7.1 Q8_0 2026-11-08
Dark Scarlett 27B v2.0 (Q5_K_M)Q5_K_M 27 14.1 6.2 7.9 Q5_K_M 2026-11-08
Darker Scarlett 27B v0.1Q4_K_M 28 14.0 6.5 7.5 Q4_K_M 2026-11-09
OrcaRouter Qwen3.8 27BQ8_0 29 13.9 6.6 7.4 Q8_0 2026-11-08
Qwen3.8 27BQ5_K_S 30 13.8 5.8 8.0 Q5_K_S 2026-11-08
MiniMax M3.1 Flash 31 13.6 5.6 8.0 API 2026-11-08
Split-Untied 31BQ8_0 33 13.3 7.2 6.1 Q8_0 2026-11-08
flintQ8_0 35 12.2 4.7 7.5 Q8_0 2026-11-11
Qwen3.8 27B Twin Turbo FableQ5_K_M 37 12.0 5.8 6.1 Q5_K_M 2026-11-09
Wicked Tutu 26B-A4BQ8_0 38 11.6 5.4 6.2 Q8_0 2026-11-09
gpt-oss 20BQ8_0 39 11.5 4.3 7.1 Q8_0 2026-11-08
Qwen3.5 122B HereticQ4_K_S 40 11.4 5.6 5.8 Q4_K_S 2026-11-09
Gemma 4 26B-A4B QATQ4_0 42 10.4 4.5 5.9 Q4_0 2026-11-08
Darker Hero 27BQ4_K_S 43 9.6 4.7 4.9 Q4_K_S 2026-11-09
Spark-X 2.6 4BQ8_0 44 4.9 2.3 2.7 Q8_0 2026-11-08
Cydonia 22B v1Q6_K 45 3.8 3.2 0.5 Q6_K 2026-11-09
DeepSeek R1 0528 8BQ4_K_M 46 3.3 1.4 1.9 Q4_K_M 2026-11-08
Celeste 12B v1.6Q8_0 47 1.0 0.8 0.1 Q8_0 2026-11-09
Claude Opus 5.5⚠ Provisional – – 9.2 10.0 API 2026-11-08
Claude Sonnet 5.5⚠ Provisional – – 8.6 10.0 API 2026-11-08
Qwen2.5 1.5BQ4_K_M⚠ Provisional – – – 0.5 Q4_K_M 2026-11-10
Noromaid 7B v0.1.1Q8_0⚠ Provisional – – – 0.3 Q8_0 2026-11-09
Qwen2.5 0.5BQ8_0⚠ Provisional – – – 0.2 Q8_0 2026-11-10
Gemma 2 2B AbliteratedQ5_K_S⚠ Provisional – – – 0.2 Q5_K_S 2026-11-10

MAX: el modelo alcanzó el primer puesto en cada conjunto en una parte de las pruebas. Las pruebas no pueden distinguir entre modelos por encima de ese nivel, así que se necesita un conjunto más difícil.

  • Total = Code + Chat. 10 each is a perfect run of the standard tests, so 20 is the nominal top; bonus packs add points on top, up to the suite's most possible (a row's bars run to it).
  • ± Total = la mitad del intervalo del 90% de un bootstrap aplicado a los casos de prueba; los modelos que se encuentran más cerca que ese valor se consideran estadísticamente empatados.
  • Cada modelo se ejecuta una sola vez; por lo tanto, el ± indica qué casos fueron seleccionados, no el ruido entre ejecuciones, y subestima la incertidumbre real. Las filas correspondientes a los mismos pesos (como los pares “quant” y “serving-tier”) difieren hasta en 2,4 puntos aquí. Considere las diferencias de uno o dos puntos como empates.
  • La clase es una categoría general en Total: S ≥ 16, A ≥ 13, B ≥ 10, C ≥ 0.
  • Lean = con tendencia al chat o al código cuando la diferencia con la mediana del tablero es de 1,5 puntos o más; de lo contrario, equilibrado.
  • tok/s = velocidad media de generación; solo es comparable entre modelos ejecutados en el mismo host.
  • Quant = la cuantización que evaluamos. Q8_0 es el estándar para los modelos locales; cualquier otra cuantización se marca como no estándar en los detalles de la fila. API = un modelo alojado, servido por su proveedor.
  • Costo por ejecución = cuánto cuesta una ejecución de las pruebas de Código y Chat, según los precios del proveedor, solo para generación. ~ = estimado a partir del conteo de tokens y los precios listados. * indica que algunas solicitudes no devolvieron datos de uso; por lo tanto, la cifra podría ser menor. — = se ejecuta en nuestro propio hardware, así que no hay factura.
  • N bloqueados = el filtro de contenido del proveedor bloqueó N respuestas; cada una obtiene una puntuación de cero.
  • Una fila por modelo: otros cuantificadores y niveles de servicio con los mismos pesos se ubican debajo de la fila principal (abra la flecha) y no se clasifican.
  • ⚠ Provisional = se muestra sin clasificación; el motivo se indica en la fila (una comprobación de compatibilidad fallida, pruebas no finalizadas o paquetes de bonificación pendientes de volver a ejecutarse). Una fila que puede volver a ejecutarse obtiene una clasificación después de hacerlo; las filas cuyas pruebas dieron un resultado inferior a Q5 y los modelos demasiado pequeños para todas las pruebas permanecen sin clasificar.
  • Un guion en “Total” significa que una parte de la ejecución de ese modelo (Código, Chat o un paquete de bonificación) aún no ha sido puntuada, por lo que no se clasifica.

MakoBench es gratuito y no tiene anuncios. Ejecutarlo consume energía, hardware y nuestro tiempo.

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Acerca de este benchmark

  • El motor que lo impulsa es CrucibleForge. Es de código abierto, por lo que puedes descargarlo y probar modelos tú mismo.
  • El conjunto de pruebas crece continuamente: una vez que los modelos empiezan a responder bien a un grupo de preguntas, se añaden otras más difíciles; en teoría, nadie alcanza nunca la puntuación perfecta.
  • Evalúa a los modelos de texto en dos tipos de tareas: programación y conversación. Se excluyen generadores de imágenes, video, audio o 3D, así como herramientas especializadas en una sola tarea; qué evalúa MakoBench y qué no.
  • La prueba principal está diseñada para ejecutarse rápidamente y a bajo costo, lo que facilita distinguir entre los distintos modelos.
  • También existe una prueba NSFW; tiene su propia pestaña: +NSFW Bench.

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