OpenGPTDecisiones de modelos basadas en evidenciaConfiguración de Agent · AssistantBench
Browser-Use · Claude Sonnet 4.5 (September 2025)
El objeto clasificado: modelo, andamiaje, herramientas, permisos, presupuesto y entorno en conjunto.
01
Configuración
02
Resultado
03
Operación
04
Confianza
Nota sobre la evidencia
HAL reprodujo estas filas públicas y publica trazas, costes y números de ejecuciones. Considera la instantánea como histórica: HAL ha dejado en pausa la incorporación de nuevos modelos y los costes publicados no descuentan las ventajas del almacenamiento en caché.
Abrir auditoría ↗Qué no demuestra este resultado
Este resultado se aplica al sistema exacto y a las condiciones de la fuente que se muestran aquí. No establece que exista un Agent universalmente superior ni demuestra fiabilidad en producción, gobernanza de datos o rendimiento con una versión diferente del benchmark.
Datos comunicados por la fuente; los valores ausentes siguen siendo desconocidos.
Validar antes de adoptar
Las clasificaciones públicas permiten elaborar una lista de finalistas. Una pequeña prueba privada determina si la configuración se adapta a tu trabajo.
- 1
Elige entre 10 y 20 tareas representativas y define una condición de aprobación clara.
- 2
Fija el agente, el modelo, las herramientas, los permisos y el presupuesto antes de realizar la prueba.
- 3
Ejecute cada tarea importante más de una vez; registre el éxito, el coste, el tiempo y las intervenciones humanas.
- 4
Revise los fallos y los riesgos del tratamiento de datos antes de tomar una decisión de producción.