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Experimento · Comparación de salidas controladas

¿Este resultado de conversión demuestra una mejora?

Mantén la tarea y los parámetros fijos, varía el modelo y compara cómo cada uno maneja la incertidumbre causal.

Tarea Mantén el prompt y la configuración fijosAcción Cambiar las ejecuciones de modelos comparadosResultado Inspeccionar los cambios y límites de conclusión

Variable controlada: Salida del modelo; la configuración del prompt y generación permanece fija

Configuración del experimento

Mantén la tarea fija. Cambia la ejecución del modelo.

Traducción de lectura

La versión A convirtió a 8 de 100 visitantes. La versión B convirtió a 14 de 100 visitantes durante los siguientes siete días. No se usó un dividido aleatorio y las fuentes de tráfico diferían entre las semanas. ¿Esto prueba que B es mejor? Proporcione una recomendación de decisión e identifique la incertidumbre.

Prompt original (inglés)

Version A converted 8 of 100 visitors. Version B converted 14 of 100 visitors during the following seven days. No randomized split was used, and traffic sources differed between the weeks. Does this prove B is better? Give a decision recommendation and identify the uncertainty.

Los prompts y las respuestas capturadas conservan su idioma original para facilitar la reproducción. Las traducciones ayudan a la lectura; no son nuevas ejecuciones del modelo.

Variable cambiada
ID de modelo resuelto
Condiciones fijas
Prompt · máximo 2000 tokens · temperatura 0.2 · top-p 0.9
Conjunto de evidencia
Tres salidas capturadas de un lote de generación versionado

Cambiar la variable

Seleccionar dos ejecuciones capturadas para comparar.

Prueba más de un emparejamiento. La salida y la revisión específica de la tarea se actualizan juntas.

Ejecución A

OpenAI

Cumple

openai/gpt-oss-20b

No – the data do not prove that Version B is superior.

Why not?

  • The two weeks were not randomized; traffic sources (e.g., referral, paid, organic) differed, so any conversion difference could be due to those sources rather than the version.
  • The sample size is small (100 visitors per week), so the observed 8 % vs. 14 % difference could be due to random variation.
  • External factors (seasonality, day‑of‑week, marketing campaigns) could have changed between the weeks.

Decision recommendation
Run a properly randomized A/B test (or multivariate test) with a larger, balanced sample and control for traffic source. Only then can you statistically assess whether B truly outperforms A.

Uncertainty

  • Confounding by traffic source and other time‑varying factors.
  • Statistical uncertainty due to the small sample size.
  • Potential interaction with other variables (device, location, etc.) that were not controlled.
Inspeccionar la revisión de esta ejecución
Fortalezas
  • Nombra la incertidumbre estadística y la confusión
  • Recomienda una prueba aleatoria equilibrada
Riesgos
  • Añade factores posibles no observados en el paquete

Mejor uso: Un memorando de decisión que debe explicar la incertidumbre.

Ejecución B

Qwen

Cumple

qwen/qwen3-30b-a3b-fp8

No, this does not prove B is better. The lack of a randomized split and differing traffic sources introduce confounding variables. Recommendation: Conduct a controlled experiment with random assignment. Uncertainty: Results may be influenced by external factors.

Inspeccionar la revisión de esta ejecución
Fortalezas
  • Rechaza directamente la prueba
  • Identifica confusión y asignación aleatoria
Riesgos
  • No menciona explícitamente la pequeña muestra

Mejor uso: Una respuesta ejecutiva concisa.

Conclusión acotada

Indique solo lo que este conjunto de ejecuciones soporta.

Todos los tres rechazan una conclusión causal. Difieren en cuán claramente identifican la incertidumbre de la muestra y la confusión semanal.

Objetivo de evaluación

Las respuestas sólidas dicen que la observación no demuestra causalidad, identifican muestras pequeñas y confusión de tiempo/tráfico y recomiendan una prueba aleatoria concurrente antes de un despliegue duradero.

Método de comparación reutilizable
  1. Separa las tasas observadas de la causalidad.
  2. Asignación no aleatoria y cambio de fuentes de tráfico.
  3. Recomendar una comparación aleatoria concurrente.

Tres salidas capturadas bajo un solo prompt y conjunto de parámetros; revisadas Aug 27, 2026. Este experimento describe solo estas ejecuciones y no es un ranking global de modelos.

Construya el siguiente paso

Convierte este resultado en un método reutilizable.

Un límite de conclusión para comparaciones de conversión secuencial.

Inspeccionar el Caso RevisadoAprende el método de revisión