La IA ya puede detectar cuándo alguien armó mal un mueble de IKEA. El Furniture Assembly Benchmark (FAB) de Epoch AI fotografía tres muebles de IKEA durante el armado, con errores puestos a propósito. Los modelos comparan las fotos con las instrucciones, identifican las equivocaciones y describen qué salió mal, informó The Decoder el 26 de septiembre de 2026.
¿Cuánto mejoraron los modelos en diez meses?
En noviembre de 2025 el mejor modelo, Claude Opus 4.5, llegaba a 28%. Diez meses después, GPT-6 Astra de OpenAI marca 80%, con tres minutos de proceso por foto. Lo siguen Claude Fable 5.1 con 70% y Claude Opus 5 con 61%.
| Modelo | Puntaje en FAB |
|---|---|
| GPT-6 Astra | 80% |
| Claude Fable 5.1 | 70% |
| Claude Opus 5 | 61% |
| Claude Opus 4.5 (noviembre de 2025) | 28% |
Los modelos chinos de pesos abiertos, como Kimi K3, van al menos siete meses detrás de los líderes.
Todavía muy lento para ayudar en vivo
Con tres minutos por foto, la tecnología sigue siendo demasiado lenta para acompañar un armado en tiempo real. Los investigadores dicen que con el tiempo podría servir para reparar autos o arreglar electrodomésticos.
The Decoder destaca el avance general, y el de Astra en particular, porque hace no mucho los modelos fallaban en tareas visuales bastante más simples.
Astra y las tareas robóticas
Según The Decoder, Astra también se desempeña bien en tareas visuales de robótica. El 12 de septiembre MechaNoticias informó que el modelo completó 7 de 100 tareas de manipulación con un robot de dos brazos en StationeryBench, con una mediana de progreso de 46 sobre 100.
