Confident AI ofrece una plataforma todo-en-uno para evaluar grandes modelos de lenguaje (LLMs). Proporciona herramientas para pruebas de regresión, análisis de rendimiento y garantía de calidad, permitiendo a los equipos validar sus aplicaciones LLM de manera eficiente. Con métricas avanzadas y características de comparación, Confident AI ayuda a las organizaciones a garantizar que sus modelos sean confiables y efectivos. La plataforma es adecuada para desarrolladores, científicos de datos y gerentes de producto, ofreciendo información que conduce a mejores decisiones y un mejor rendimiento del modelo.

PromptsLabs es una plataforma donde los usuarios pueden descubrir y compartir prompts para probar nuevos modelos de lenguaje. La biblioteca impulsada por la comunidad proporciona una amplia gama de prompts para copiar y pegar, junto con sus resultados esperados, ayudando a los usuarios a entender y evaluar el rendimiento de varios LLMs. Los usuarios también pueden contribuir con sus propios prompts, garantizando un recurso en constante crecimiento y actualizado.

TGenAI utiliza IA avanzada y grandes modelos de lenguaje para transformar el proceso de creación de casos de prueba. Al analizar páginas web, extrae componentes relevantes y genera automáticamente escenarios de prueba completos. Esto no solo reduce la entrada manual, sino que también minimiza errores, permitiendo que los equipos se concentren en estrategias de prueba de mayor nivel. Ya sea para interfaces de usuario, API u otras funcionalidades web, TGenAI ayuda a asegurar que tus aplicaciones estén completamente validadas, lo que permite lanzamientos más rápidos con una mejor calidad.

Athina AI es una plataforma todo en uno diseñada para que los equipos de desarrollo de IA prototipen, experimenten y prueben rápidamente aplicaciones de modelos de lenguaje grande (LLM). La plataforma ofrece herramientas colaborativas similares a una hoja de cálculo, lo que facilita la gestión de indicaciones, la detección y corrección de alucinaciones y la mejora del rendimiento del modelo. También incluye características de monitoreo para garantizar la salud y la efectividad de la aplicación, lo que contribuye a un despliegue más rápido y un mejor control de calidad.

El Marco de Simulación de Agentes LLM permite diseñar, ejecutar y analizar entornos simulados donde agentes autónomos interactúan mediante grandes modelos de lenguaje. Los usuarios pueden registrar múltiples instancias de agentes, asignar instrucciones y roles personalizables, y especificar canales de comunicación como paso de mensajes o estado compartido. El marco coordina ciclos de simulación, recopila registros y calcula métricas como frecuencia de turnos, latencia de respuesta y tasas de éxito. Soporta integración sin problemas con OpenAI, Hugging Face y LLM locales. Los investigadores pueden crear escenarios complejos — negociaciones, asignación de recursos o resolución colaborativa de problemas — para observar comportamientos emergentes. La arquitectura de plugins extensible permite añadir nuevos comportamientos de agentes, restricciones del entorno o módulos de visualización, fomentando experimentos reproducibles.