Evaluación Multimodal Determinista Reproduce Benchmarks entre GLM-Image y GPT-4o, Gemini, Claude, y Qwen2-VL

Reproducir resultados de VLM multimodales es notoriamente frágil: pequeños cambios en los prompts, actualizaciones silenciosas de modelos, o un parche diferente de CUDA pueden hacer que las puntuaciones cambien drásticamente. A medida que GLM-Image entra en comparación directa con GPT-4o, Gemini, Claude, y Qwen2-VL, las únicas afirmaciones creíbles son aquellas que puedes volver a ejecutar—byte por byte—semanas después en nuevo hardware. Este artículo muestra cómo eliminar los factores confusos ocultos con un protocolo completamente fijado y determinista que estandariza los prompts, la decodificación, las entradas y la infraestructura, y luego cuantifica la incertidumbre con estadísticas robustas. El objetivo no es solo repetibilidad; es equidad entre modelos con diferentes APIs y preprocesamiento.

Detallaremos la arquitectura de evaluación de principio a fin: fijación de versiones y bloqueo de puntos finales, determinismo de hardware y frameworks, normalización de prompts/decodificación, controles de entrada para imágenes y videos cortos, estricta adherencia a esquemas JSON, y pruebas de significancia estadística sólidas. Verás tablas comparativas que capturan las superficies de control que fijamos, además de mejores prácticas y ejemplos ejecutables para replicar la configuración. Al final, podrás realizar evaluaciones equitativas que resistan el escrutinio y reproduzcan los resultados de GLM-Image frente a los VLM líderes en benchmarks públicos con puntuación oficial.

Detalles de Arquitectura/Implementación

Fijación de versiones y bloqueo de puntos finales

• Bloquea los ID exactos de los modelos y puntos finales antes de la primera ejecución y revalida antes de calificar. Captura los identificadores de modelos de los proveedores (por ejemplo, rutas o nombres de modelos versionados) de la documentación oficial para GLM-Image (ZhipuAI Open Platform) y comparadores (OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude Vision, Google Gemini Vision, Qwen2-VL).
• Si un proveedor mejora un modelo o cambia una división de dataset a mitad de ejecución, invalida y vuelve a ejecutar toda la comparación. Registra la cadena de ID de modelo que se devuelve en cada respuesta.

Estandarización de hardware

• Usa una base reproducible: contenedor Ubuntu LTS por digesto, CUDA/cuDNN fijados, y una única NVIDIA H100 80GB o A100 80GB con MIG deshabilitado; registra versiones de controladores, UUID de GPU, límites de potencia y máximos de ciclos al inicio de cada tarea.
• Mantén la topología de inferencia constante (sin cambios paralelos de tensor a mitad de ejecución). Para modelos abiertos/en incluido, desactiva la cuantificación a menos que sea parte de un experimento específicamente etiquetado.

Determinismo del framework

• Fija PyTorch y pilas de inferencia (por ejemplo, vLLM, TensorRT-LLM) y establece banderas deterministas. Fija semillas en capas de Python/Numpy/Torch/CUDA; habilita rutas determinísticas de cuDNN y controla el espacio de trabajo de cuBLAS. Reconoce impactos en el rendimiento a cambio de repetibilidad.
• Verifica el determinismo en muestras de calentamiento haciendo hash de las salidas por ítem y semilla.

Ejemplo de semilla y anclaje de determinismo:

# seeds.py
import os, random, numpy as np, torch

SEED = 2026
random.seed(SEED)
os.environ["PYTHONHASHSEED"] = str(SEED)
np.random.seed(SEED)

torch.manual_seed(SEED)
torch.cuda.manual_seed_all(SEED)

# Reproducibilidad de PyTorch
import torch.backends.cudnn as cudnn
cudnn.deterministic = True
cudnn.benchmark = False # evita autotune no determinista 

# Determinismo de cuBLAS (establecer antes de importar en algunas configuraciones)
os.environ.setdefault("CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG", ":16:8") # o ":4096:8" 

Normalización de prompts y decodificación

• Fija un prompt de sistema neutral entre los modelos: “Eres un asistente de lenguaje-visual servicial y preciso. Sigue las instrucciones exactamente. Si tienes dudas, di ‘no estoy seguro’. Evita afirmaciones no soportadas.”
• Estandariza las plantillas de tareas para VQA/GQA, subtitulado COCO y anclaje RefCOCO de modo que solo cambien las imágenes y las cadenas de tareas.
• Decodificación por defecto: temperatura=0.2, top_p=0.9, top_k desactivado a menos que sea necesario; tokens máximos y secuencias de detención fijos por tarea. Para proveedores con modos estructurados (por ejemplo, función/JSON), aplica esquema y mide tasas de JSON no válidos.

Controles de entrada para imágenes y videos cortos

• Limita el lado largo a 2048 px, preserva la relación de aspecto y aplica bandas de relleno consistentes. Registra cualquier límite inferior impuesto por el proveedor.
• Si un modelo no puede aceptar 2048 px, utiliza mosaico determinista con superposición fija y una política de unión idéntica entre modelos.
• Los prompts de múltiples imágenes enumeran las imágenes indexadas desde uno y vinculan las referencias en el texto del prompt a esos índices.
• Para videos cortos, utiliza la misma política de muestreo de cuadros para todos los modelos que acepten múltiples imágenes (por ejemplo, K=16 cuadros espaciados uniformemente) y marca otros como “no soportado” en lugar de penalizarlos.

Salidas estructuradas y adherencia a esquemas

• Donde esté soportado, ejecuta en modo JSON estricto o llamada de función/herramienta; valida con un esquema JSON por tarea y cuenta las ocurrencias de JSON inválido antes de cualquier reintento.
• Para modelos sin modo JSON nativo, aplica un sufijo de prompt orientado a esquemas compacto y parsea con extractores robustos y tolerantes—pero sigue rastreando tasas de JSON no válidos para evitar ocultar errores de formato.

Cuantificación de incertidumbre y pruebas de significancia

• Informa IC del 95% usando bootstrap no paramétrico sobre ítems (percentil o BCa) para métricas continuas (por ejemplo, CIDEr, SPICE, BLEU, ROUGE-L, METEOR a través del toolkit oficial COCO Caption). Para resultados binomiales (por ejemplo, precisión en MMBench/MMMU/VQA/GQA), añade intervalos de Wilson.
• Usa ejecuciones multi-semillas (por ejemplo, 5 semillas) para tareas generativas para capturar la variabilidad de muestreo del servidor y la estocasticidad de la decodificación (los mismos parámetros entre modelos).
• Pruebas emparejadas: Prueba de McNemar para precisión; pruebas de permutación emparejadas para métricas continuas. Corrige valores de p usando Benjamini–Hochberg a través de múltiples datasets/métricas para controlar el descubrimiento falso.

Instrumentación de latencia y rendimiento

• Registra el tiempo hasta el primer token (TTFT) y el tiempo hasta el último token (TLTT) para cada petición; informa p50/p90/p99 por modelo y tarea. Barre concurrencia (1, 8, 32) en ejecuciones calentadas. Registra VRAM, RAM del host, y consumo de energía de GPU para en-prem; registra región, streaming activado/desactivado, y tamaño del lote para APIs.

Rigor de API y registros completos de fidelidad

• Almacena cuerpos completos de petición/respuesta y cabeceras, IDs de modelos retornados por el punto final, marcas de tiempo, región, y estado HTTP. Usa claves de idempotencia donde se soporta para mitigar reintentos.
• Aleatoriza el orden de petición entre modelos para reducir artefactos de momento del día y límites de ráfaga.

Benchmarks y puntuación oficial

• Suite central de percepción/razonamiento: MMBench (habilidades amplias), MM‑Vet (abierto), MMMU (razonamiento multi-disciplina), VQA v2 y GQA (comprensión de escenas compuestas y visuales), Subtítulos COCO (CIDEr/SPICE/BLEU/METEOR/ROUGE-L), y RefCOCO/+/g para anclaje (IoU≥0.5 cuando se soportan cuadros delimitadores). Usa los scripts/herramientas de puntuación oficiales para evitar desviación de reimplementación.
• Verifica la consistencia procedimental con marcos comunitarios como VLMEvalKit y LMMS‑Eval, y verifica la clasificación relativa con los tablas de clasificación de OpenCompass para detectar regresiones de configuración.

Tablas Comparativas

Qué fijamos—y por qué importa

Superficie de control	Configuración fija	Por qué importa	Evidencia/estándar
Versión de modelo	ID del modelo/endpoint exacto capturado en registros	Previene deriva silenciosa de modelos	Documentación de proveedores para GLM-Image, GPT‑4o, Claude, Gemini, Qwen2‑VL
OS/controlador/GPU	Digest de contenedor Ubuntu LTS; fijaciones CUDA/cuDNN; único H100/A100; MIG desactivado	Elimina variabilidad de rendimiento/precisión de kernels/hardware	Documentación de NVIDIA/CUDA/Docker
Semillas/determinismo	Semillas fijas para Python/Numpy/Torch/CUDA; cuDNN determinista; espacio de trabajo cuBLAS	Hace el camino de GPU repetible a algún costo de rendimiento	Guía de aleatoriedad de PyTorch
Prompts	Prompt de sistema neutral; plantillas de tarea compartidas	Evita sesgo de encuadre y cambios ocultos de few-shot/contexto	Elección del protocolo
Decodificación	temp=0.2, top_p=0.9, tokens máximos/frenos fijos; top_k desactivado a menos que sea necesario	Normaliza el muestreo y la longitud de salida	Elección del protocolo
Entradas	Límite de 2048 px; bandas de relleno consistentes; mosaico determinista; muestreo de cuadros fijo	Igualdad en píxeles visibles para el modelo y cobertura temporal	Elección del protocolo
Salida estructurada	Esquemas JSON estrictos; tasa de JSON inválido rastreada; modos JSON/función nativos donde disponible	Penaliza errores de formato equitativamente; reduce alucinaciones	OpenAI JSON/llamadas de función; modos de proveedor
Estadísticas	Bootstrap IC del 95%; Wilson para binomios; McNemar/permutación; corrección BH	Diferencia ruido de señal; controla comparaciones múltiples	SciPy bootstrap; pruebas emparejadas estándar
Telemetría	TTFT/TLTT p50/p90/p99; barridos de concurrencia; registros VRAM/potencia; captura de región	Permite comparaciones reproducibles de latencia/rendimiento	Registro Hardware/API

Fijación de superficies entre familias de modelos

Familia de modelos	Dónde fijar versión	Notas
GLM‑Image (ZhipuAI)	ID del modelo en API de ZhipuAI Open Platform y registros de respuesta	Captura el identificador de modelo retornado por llamada
GPT‑4o (OpenAI)	Campo “model” para el endpoint; registro de modelo/versión retorna	Modo JSON/llamadas de función disponibles para cumplimiento de esquema
Claude Vision	Nombre de modelo en API; registra cabeceras de respuesta e información del modelo	Comportamiento de entrada visual documentado en guía de visión de Claude
Gemini Vision	Cadena de modelo (por ejemplo, gemini-…); registro de región y modelo	Comportamiento de visión/multimodal en documentos de Gemini
Qwen2‑VL	Punto de control/tag del modelo (para abierto) o nombre de modelo de API	Configuraciones y límites de código abierto en GitHub

Mejores Prácticas

• Prefiere contenedores por digesto (no etiquetas) y publica un manifiesto de versiones de GPU/controlador/CUDA/cuDNN con tu informe.
• Calienta cada modelo y ejecuta una pequeña porción de validación para probar plantillas de prompts, cumplimiento de esquemas, semillas, y registros antes de ejecuciones completas.
• Usa scripts de puntuación oficiales y marcos comunitarios (VLMEvalKit, LMMS‑Eval) para reducir la desviación de manejo; almacena predicciones brutas y métricas por ítem.
• Siempre ejecuta pruebas emparejadas en relación con una línea base (por ejemplo, GLM‑Image); informa tanto el delta como su confianza/significación ajustada.
• Aleatoriza el orden de ítems y distribuye peticiones para reducir límites de tasa de API y efectos diurnos; registra región y modos de transmisión.
• Rastrear tasa de JSON no válido y reintentos por separado de la precisión de la tarea—la confiabilidad del formato es una métrica de primera clase para integraciones de producción.
• Documenta cualquier brecha de características (por ejemplo, sin cuadros) como “no soportado” en lugar de mezclar modos incomparables; restringe comparaciones RefCOCO a modelos que emiten cuadros.
• Publica todo: prompts, semillas, archivos de configuración, digestos de contenedores, versiones de marcos, registros, y salidas brutas. Cualquiera debería poder reproducir tus números en otro H100/A100 con software idéntico.

Ejemplos Prácticos

Comprobaciones de cordura de Docker + GPU Deterministas

# Descargar por digesto (marcador de posición de digesto de ejemplo)
docker pull ubuntu@sha256:abcdef... # imagen base
# Registrar versiones de CUDA/cuDNN dentro del contenedor
nvidia-smi # registro del controlador, UUID GPU, límite de potencia, modo MIG
# Deshabilitar MIG si está habilitado
sudo nvidia-smi -i 0 -mig 0 # requiere admin; registra resultado 

Petición de API Normalizada con Objetivo de Esquema JSON y Decodificación

{
 "model": "gpt-4o-2024-xx-xx",
 "temperature": 0.2,
 "top_p": 0.9,
 "max_tokens": 128,
 "response_format": {"type": "json_object"},
 "messages": [
 {"role": "system", "content": "You are a helpful, precise vision-language assistant. Follow instructions exactly. If uncertain, say 'not sure'. Avoid unsupported claims."},
 {"role": "user", "content": [
 {"type": "input_text", "text": "Answer the VQA question with a single word."},
 {"type": "input_image", "image_url": "https://.../img1.jpg"},
 {"type": "input_text", "text": "Question: What color is the car?"}
 ]}
 ]
}

Donde un proveedor expone modos función/JSON, valida esquemas estrictos y cuenta respuestas JSON no válidas antes de reintentos. Incluye un encabezado de clave de idempotencia si la API lo soporta y registra todas las cabeceras.

Intervalos de Confianza Bootstrap con SciPy

from scipy.stats import bootstrap
import numpy as np

# scores: métrica por ítem (por ejemplo, CIDEr) para un modelo en subtítulos COCO
scores = np.array([...], dtype=float)
res = bootstrap((scores,), np.mean, confidence_level=0.95, n_resamples=10000, method="percentile")
mean = scores.mean()
lo, hi = res.confidence_interval.low, res.confidence_interval.high
print(f"Mean={mean:.3f} 95% CI=({lo:.3f}, {hi:.3f})") # 

Muestreo de Cuadros Fijo para Video Corto (como Multi-Imagen)

def sample_frames(num_frames, k=16):
 # Índices espaciados uniformemente inclusivo de los puntos finales
 return [round(i*(num_frames-1)/(k-1)) for i in range(k)]

Semilla de PyTorch y Espacio de Trabajo cuBLAS (recapitulación)

import os
os.environ["CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG"] = ":16:8" # GEMMs deterministas 
# Luego importa torch y fija semillas como se mostró anteriormente 

Conclusión

La evaluación multimodal determinista no es un lujo—es la única manera de hacer afirmaciones justas y defendibles sobre GLM-Image frente a GPT-4o, Gemini, Claude, y Qwen2-VL. Al fijar versiones y puntos finales de modelos, estandarizar hardware y kernels, normalizar prompts/decodificación/entradas, aplicar outputs estructurados, y aplicar intervalos de confianza bootstrap con pruebas de significancia emparejadas, eliminas los factores confusos que de otra manera se disfrazan como “superioridad de modelo.” Los scripts de benchmark oficiales y los marcos cierran el ciclo, asegurando que tus números se alineen con los puntos de referencia de la comunidad mientras permanecen completamente auditables.

Elementos clave:

• Fija versiones, semillas y contenedores; registra todo lo que podría cambiar el comportamiento.
• Normaliza prompts, decodificación, y entradas para mantener comparaciones equitativas.
• Aplica esquemas JSON y mide tasas de JSON no válidos como métrica de confiabilidad.
• Usa intervalos de confianza bootstrap y pruebas emparejadas (McNemar, permutación) con corrección BH.
• Instrumenta latencia/rendimiento (TTFT/TLTT) y realiza barridos de concurrencia con modelos calentados.

Próximos pasos: adopta las plantillas anteriores, integra puntuación oficial para MMBench, MM‑Vet, MMMU, VQA v2, GQA, COCO, y RefCOCO, y publica tu archivo de prompts, semillas, digestos, registros y salidas crudas. Realiza una replicación cruzada para validar la estabilidad y luego itera sobre plantillas específicas de tareas. Con esta plataforma en su lugar, los debates técnicos cambian de anécdotas a evidencias—y el mejor modelo para tu carga de trabajo se vuelve claro. 🔬

Fuentes

• ZhipuAI Open Platform (API): https://open.bigmodel.cn/dev/api — Documenta IDs/endpoints de modelos para GLM‑Image y proporciona superficie de anclaje.
• Modelos de OpenAI (GPT-4o y otros): https://platform.openai.com/docs/models — Especifica nomenclatura/versionado de modelos y características de respuesta relevantes para anclaje y registros.
• Guía de Visión de OpenAI: https://platform.openai.com/docs/guides/vision — Describe la estructura de petición multimodal usada en prompts normalizados.
• Llamadas de Función/Herramienta de OpenAI: https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling — Soporta outputs JSON/estructurados estrictos usados para cumplimiento de esquemas.
• Documentos de Visión de Anthropic Claude: https://docs.anthropic.com/claude/docs/vision — Define el comportamiento de entrada de visión de Claude usado para entradas/prompts comparables.
• Modelos de API de Gemini de Google: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models — Proporciona identificadores de modelos y superficies de anclaje para Gemini.
• Guía de Visión de Gemini de Google: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/vision — Detalla formatos de petición multimodal informando la normalización de entradas.
• Qwen2-VL en GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen2-VL — Establece capacidades/limitaciones de modelos y configuración de código abierto para anclaje.
• MMBench (OpenCompass/MMBench): https://github.com/open-compass/MMBench — Marco de evaluación oficial para razonamiento multimodal amplio.
• Benchmark MM-Vet: https://mm-vet.github.io/ — Define evaluación multimodal abierta con puntuación basada en rúbricas.
• Benchmark MMMU: https://mmmu-benchmark.github.io/ — Benchmark de razonamiento multidisciplinario y puntuación oficial.
• Dataset VQA v2: https://visualqa.org/ — Dataset estándar VQA y scripts de evaluación para precisión.
• Dataset GQA: https://cs.stanford.edu/people/dorarad/gqa/ — Comprensión de escenas compuestas con evaluación oficial.
• Dataset COCO (Subtítulos): https://cocodataset.org/ — Benchmark de subtitulado utilizado con la herramienta oficial.
• Toolkit de Evaluación de Subtítulos COCO: https://github.com/tylin/coco-caption — Implementaciones oficiales de métricas (CIDEr/SPICE/BLEU/METEOR/ROUGE-L).
• RefCOCO/RefCOCO+/RefCOCOg (refer): https://github.com/lichengunc/refer — Divisiones oficiales y evaluación IoU para anclaje.
• VLMEvalKit: https://github.com/OpenGVLab/VLMEvalKit — Marco comunitario para estandarizar manejo de datasets y puntuación.
• Tablas de clasificación de OpenCompass (Multimodal): https://opencompass.org.cn/leaderboard — Verificación externa para clasificaciones relativas.
• LMMS‑Eval: https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/lmms-eval — Marco alternativo para validación cruzada de resultados.
• Reproducibilidad/Aleatoriedad de PyTorch: https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html — Guía oficial para entrenamiento/inferencia determinista.
• SciPy IC Bootstrap: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.bootstrap.html — Referencia para intervalos de confianza bootstrap no paramétricos.
• NVIDIA A100: https://www.nvidia.com/en-us/data-center/a100/ — Baseline de hardware y características de rendimiento/VRAM.
• NVIDIA H100: https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h100/ — Baseline de hardware y características de rendimiento/VRAM.
• Documentos Docker: https://docs.docker.com/ — Mejores prácticas de contenedorización y fijación de digesto.
• Documentos CUDA de NVIDIA: https://docs.nvidia.com/cuda/ — Versionado de kernels/bibliotecas y determinismo del espacio de trabajo cuBLAS.

Fuentes y Referencias