Precisión real, publicada

Aquí están los números reales del escáner de Renzy contra un dataset abierto. Sin marketing — solo MAE, MAPE y RMSE actualizados cada semana.

MAPE en kcal

41.9%

Error porcentual medio sobre el total calórico.

MAE en kcal

Error absoluto medio. Cuanto más bajo, mejor.

MAPE en gramos

44%

La estimación de porción es el cuello de botella.

Cómo se calcula

Cada entrada del dataset es una foto de un plato real con su peso medido en balanza y sus calorías reconstruidas a partir del USDA. Pasamos el pipeline de producción exactamente igual que cuando un usuario escanea — sin atajos, sin contexto adicional, sin caché.

Dataset público: cada foto + ground-truth está documentada en /api/admin/accuracy-dataset.
Pipeline idéntico al de producción: vision → garnish filter → sauce + brand override → scale anchor → critique → USDA → confirm drink.
Métricas estándar: MAPE, MAE, RMSE. Sin filtrar outliers — los peores casos también aparecen en esta página.
Re-ejecutado cada semana automáticamente. Si una iteración del modelo empeora, lo verás aquí antes de que lo veamos nosotros.

Distribución de errores

De los platos del dataset, esta es la distribución del error porcentual en kcal. Cuanto más concentradas las barras a la izquierda, mejor.

0–5%

5–10%

10–20%

20–30%

30–50%

50%+

Los 5 peores casos

Lo que peor hicimos en este batch. Publicarlos nos obliga a mejorarlos en la siguiente iteración.

Yogur griego natural Hacendado

Real: 145 kcal · Predicho: 340 kcal

Error: 134.5%

Caña de cerveza 200ml

Real: 86 kcal · Predicho: 155 kcal

Error: 80.2%

Pasta carbonara 320g

Real: 560 kcal · Predicho: 836 kcal

Error: 49.3%

1 manzana mediana

Real: 95 kcal · Predicho: 118 kcal

Error: 24.2%

Tostada con aguacate y huevo poché

Real: 380 kcal · Predicho: 315 kcal

Error: 17.1%

Última ejecución: 14/9/2026, 6:34:10

Muestra: 8 platos

Modelo: anthropic/claude-opus-5

Batch: cron-2026-09-14-mu0v5pbz

¿Quieres replicar el benchmark con tu propio dataset? Escríbenos a hola@renzy.app.