Precisión real, publicada

Aquí están los números reales del escáner de Renzy contra un conjunto de platos de referencia, sin marketing: el error medio en calorías y en gramos, cómo se reparte y los peores casos, recalculados cada lunes.

MAPE en kcal

34 %

De media, cuánto se alejan las kcal estimadas del valor de referencia de cada plato.

MAE en kcal

De media, cuántas kcal de diferencia hay con el valor de referencia. Cuanto más bajo, mejor.

MAPE en gramos

46,8 %

De media, cuánto se aleja la cantidad estimada, en gramos, de la de referencia.

En este lote, la estimación se pasó en 6 platos y se quedó corta en 2.

Cómo se calcula

Cada plato del conjunto es una foto con un valor de referencia. Son pocos (el tamaño de la muestra está abajo) y casi todos son fotos de banco de imágenes (Unsplash): productos de marca con los gramos y las calorías de su etiqueta, y alimentos sencillos con una ración estándar de USDA o BEDCA. No son platos pesados en báscula: nadie pesó lo que sale en cada foto, y si la foto enseña más o menos cantidad que la referencia, esa diferencia también cuenta como error del escáner. Por eso la cifra sirve para ver si el escáner mejora o empeora de una semana a otra con las mismas fotos, no como el error que tendrás con tus platos.

Cada foto lleva su valor de referencia y de dónde sale (etiqueta del fabricante, USDA o BEDCA). Los peores casos se ven abajo, con su foto.
Se mide el primer análisis de la app: el mismo modelo de IA y las mismas correcciones automáticas (contraste con la base de alimentos, salsas, marcas, guarniciones), sin contexto adicional y sin caché. No entran los repasos que la app añade después en algunos platos (raciones dudosas, bebidas, un segundo modelo) ni lo que aprende de tus correcciones.
El error medio es la media de los errores de cada plato, sin quitar ninguno. Con tan pocos platos, uno muy fallado mueve mucho la media: por eso abajo están el reparto y los peores casos.
Se repite cada lunes de forma automática, con las fotos del conjunto. Lo que sale se publica tal cual, también cuando empeora.

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 salió en este lote, con su foto y su valor de referencia.

Yogur griego natural Hacendado

Referencia: 145 kcal · Estimado: 437 kcal

Error: 201,4 %

Tostada con aguacate y huevo poché

Referencia: 380 kcal · Estimado: 277 kcal

Error: 27,1 %

Caña de cerveza 200ml

Referencia: 86 kcal · Estimado: 104 kcal

Error: 20,9 %

Pasta carbonara 320g

Referencia: 560 kcal · Estimado: 604 kcal

Error: 7,9 %

Ensalada César con pollo 280g

Referencia: 470 kcal · Estimado: 504 kcal

Error: 7,2 %

Última ejecución: 2 de noviembre de 2026

Muestra: 8 platos

Modelo: anthropic/claude-opus-5.5

Batch: cron-2026-11-02-mvyvqfx0

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