Codeaid registra 2647 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de -36 % y un modelo de precios Freemium. Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4) registra 4.339.429 visitas mensuales con un crecimiento de +12,7 % y un modelo de precios Freemium.
Evaluaciones de código pensadas para ingenieros de IA y ML
Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4): el modelo insignia de ciberseguridad e ingeniería agéntica de Google DeepMind que supera a Gemini 4 Argon
| Dimensión / Métrica | | |
|---|---|---|
| Dominio oficial | codeaid.io | deepmind.google |
| Modelo de precios | Freemium | Freemium |
| Visitas mensuales | 2,65 mil (2647) | 4,34 M (4.339.429) |
| Variación de tráfico intermensual | -1,49 mil (-36 %) | +489,77 mil (+12,7 %) |
|---|
| Mercado principal y cuota | 🇺🇸 Estados Unidos (94,1 %) | 🇺🇸 Estados Unidos (23 %) |
|---|
| Visitas directas / mes | 1,04 mil | 899,12 mil |
|---|
| Valoración de usuarios | 4,1 | 4,8 |
|---|
| Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web, API |
|---|
Evaluaciones de código pensadas para ingenieros de IA y ML
Los retos se generan por dominio en lugar de salir de un banco genérico, cubriendo deep learning, IA generativa, NLP y visión por computador además de ML tradicional.
El AI Interviewer ayuda a crear evaluaciones a medida desde plantillas de expertos o desde cero, ajustando dificultad y alcance en minutos.
Los candidatos trabajan en notebooks interactivos o entornos en contenedores, así la prueba refleja el trabajo real y no un acertijo de pizarra.
El trabajo entregado se analiza de forma automática, con puntuación de precisión del modelo y calidad del código, y devuelve resultados estructurados.
Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4): el modelo insignia de ciberseguridad e ingeniería agéntica de Google DeepMind que supera a Gemini 4 Argon
Alcanza 59 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index v5.0, superando a Claude Opus 5.5 (58), GPT-6 Astra (57) y Gemini 4 Argon.
Logra 88,2 % en SEC-bench Pro, 54,8 % en ExploitGym y 71,0 % en CWE-bench, duplicando el código seguro de Gemini 4 Argon y mejorando 10 veces la calidad de parches en Chrome.
Diseñado para ejecutar refactorizaciones complejas, auditorías y desarrollo web autónomo con 1768 Elo (#4, +89 Elo) en WebDev Arena y 80,0 % en RiemannBench.
Analiza repositorios enteros, trazas de seguridad, texto, código, imágenes, audio y vídeo con una precisión de 96,2 % F1 en GraphWalks entre 256k y 1M de tokens.
Gratis / Código abiertoModelos de razonamiento altamente eficientes con precios de API excepcionalmente bajos, pero ofrece herramientas de agentes multimodales menos especializadas.
Modelos de frontera propietarios estándar de la industria con potentes API para desarrolladores, pero carece de la enorme ventana de contexto nativa de Google.
#2
Gratis / Código abiertoPotentes modelos multimodales de pesos abiertos con sólido soporte multilingüe, pero requiere autohospedaje o inferencia de terceros.
Una pasarela API unificada que ofrece acceso a cientos de modelos, pero carece de un modelo nativo de vanguardia.
Marketplace de talento con IA que conecta expertos con trabajo de IA de frontera
Workable is an agentic recruiting and HR platform. A native AI agent sources passive candidates from 400M+ profiles, screens every applicant against your job criteria and builds vetted shortlists inside a complete ATS, while onboarding, performance, time off, employee records and reporting run on the same system of record.
EspecializadoZhipu AI's robust GLM language and multimodal APIs, but with less global developer ecosystem support.
Gratis / Código abiertoLightweight open-weights models from Google for local deployment, but less capable than frontier closed models.
Inferencia sin servidor para modelos de código abierto con clústeres de GPU de alto rendimiento, pero requiere gestionar tus propios pesos de modelo.
EspecializadoComprehensive multimodal foundation model family from Tencent, but primarily targeted at Asian enterprise markets.
Inteligencia de habilidades agéntica para contratar, formar y planificar talento
CoderPad is a hiring platform that lets teams evaluate real engineering skill rather than quiz performance. It combines automated pre-screens, realistic coding assessments, live collaborative interviews, AI-assisted evaluation and anti-cheating controls, and integrates with the applicant tracking systems recruiters already use.
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