Notas legales y editoriales

Raziel es un catálogo editorial independiente. Las menciones a empresas, modelos, productos o proveedores no implican afiliación, patrocinio, aprobación oficial ni relación comercial con sus titulares.

El orden, las descripciones y las recomendaciones responden a criterio editorial propio: utilidad práctica, claridad para decidir, disponibilidad pública de datos y relevancia dentro del panorama actual de los modelos de IA.

Las empresas, marcas, nombres de producto y logotipos mencionados pertenecen a sus respectivos titulares. Se muestran con fines informativos y de identificación, para que puedas reconocer qué proveedor o familia de modelos estás viendo.

Raziel no reclama propiedad sobre esas marcas ni pretende sugerir que los titulares hayan revisado, autorizado o aprobado el contenido publicado en el catálogo.

La información se revisa y selecciona manualmente a partir de fuentes públicas, documentación de proveedores, notas de lanzamiento, páginas de producto y referencias técnicas cuando están disponibles. El objetivo es resumir lo que ayuda a decidir, no replicar toda la documentación original.

El ecosistema de IA cambia rápido: precios, límites de uso, disponibilidad, licencias, benchmarks y nombres comerciales pueden variar entre revisiones. Antes de decidir, especialmente en producción o en un contexto profesional, confirma siempre los datos críticos en la fuente oficial.

Las valoraciones de Raziel sirven para orientar la comparación dentro del catálogo mediante una metodología documentada y fuentes enlazadas. No son una medición científica, una auditoría independiente, una certificación técnica ni una garantía de rendimiento en tu caso concreto.

Cuando mostramos benchmarks externos, los usamos como contexto añadido. Sus condiciones, versiones y metodologías pueden ser distintas entre modelos, así que una posición alta no equivale a ser mejor opción: precio, privacidad, licencia, modalidad y ventana de contexto pesan igual en la decisión.

Las recomendaciones de Raziel ayudan a preparar una primera selección y entender las ventajas y límites de cada modelo. No sustituyen tus propias pruebas, la revisión humana ni el asesoramiento profesional que requiera cada caso.

El listón sube cuando hay datos sensibles, usuarios finales, decisiones automatizadas o sistemas en producción de por medio: ahí ningún catálogo puede decidir por ti, y conviene probar el modelo con tus propios criterios antes de incorporarlo.