unbiased
Pareto 26.9
unbiased/pareto-26.9
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
El catálogo de OpenRouter presenta unbiased/pareto-26.9 como Pareto 26.9, un modelo multimodal de unbiased que acepta texto e imágenes y genera texto. Lo describe como un modelo compuesto destinado a investigación, programación y flujos de trabajo con agentes, y afirma un rendimiento amplio de nivel frontera; el paquete no incluye mediciones independientes que lo verifiquen. Registra una ventana de contexto de 262.144 tokens y controles para herramientas, elección de herramienta, formato de respuesta, temperatura, top-p y máximo de tokens. No había una ficha independiente disponible.[1]
Puntos fuertes
Limitaciones
- La evidencia procede solo del catálogo; no había una ficha independiente en el paquete de fuentes.[1]
- No se aportan mediciones de rendimiento, por lo que la afirmación de nivel frontera sigue sin verificarse.[1]
- Los campos suministrados no establecen capacidad de razonamiento ni fecha de corte de conocimiento.[1]
Dónde utilizarlo
- Conviene evaluarlo para asistentes de investigación que combinen entradas de texto e imagen.[1]
- Puede encajar en programación o flujos con agentes que requieran herramientas, tras pruebas de carga de trabajo.[1]
- Podría servir para tareas de texto con contexto largo o basadas en imágenes tras validar su comportamiento y calidad.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Pareto 26.9Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Pareto is a multimodal composite model built for research, coding, and agentic workflows, while delivering frontier-level performance across a broad range of general-purpose tasks.
Especificaciones
- ID del modelo
- unbiased/pareto-26.9
- ID canónico
- unbiased/pareto-26.9-20260917
- Creador
- unbiased
- Añadido a OpenRouter
- 13.10.2026
- Longitud de contexto
- 262,144
- Modalidad
- text+image->text
- Modalidades de entrada
- text, image
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $2.5 / salida $7.5
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | — |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | — |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
No hay evaluaciones aportadas para este modelo.
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Unbiased | 262,144 | $2.5 | $7.5 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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