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Analizador de registros del servidor web

Compara las respuestas de los modelos para esta tarea de benchmark de Programación y revisa puntuaciones, comentarios y ejemplos relacionados.

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Índice

Resumen de la tarea

Géneros de comparación

Programación

Modelo creador de la tarea

Modelos participantes

Modelos evaluadores

Enunciado de la tarea

Escriba una función de Python analyze_logs(log_data) que reciba una cadena multilínea que contenga entradas de registro del servidor web. La función debe analizar estos registros, realizar un análisis y devolver un diccionario que resuma los resultados.

Cada línea de registro válida sigue este formato:
[TIMESTAMP] LEVEL IP_ADDRESS "REQUEST_METHOD /path" RESPONSE_CODE BYTES_SENT

Ejemplo de una línea válida:
[2023-10-27T10:00:00Z] INFO 192.168.1.1 "GET /index.html" 200 1543

Su función debe:

  1. Analizar únic...
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Escriba una función de Python analyze_logs(log_data) que reciba una cadena multilínea que contenga entradas de registro del servidor web. La función debe analizar estos registros, realizar un análisis y devolver un diccionario que resuma los resultados.

Cada línea de registro válida sigue este formato:
[TIMESTAMP] LEVEL IP_ADDRESS "REQUEST_METHOD /path" RESPONSE_CODE BYTES_SENT

Ejemplo de una línea válida:
[2023-10-27T10:00:00Z] INFO 192.168.1.1 "GET /index.html" 200 1543

Su función debe:

  1. Analizar únicamente las líneas de registro válidas, ignorando de forma elegante cualquier línea malformada o vacía.
  2. Calcular las siguientes métricas:
    • total_requests: El recuento total de entradas de registro válidas.
    • error_rate: El porcentaje de solicitudes con un LEVEL de ERROR, redondeado a dos decimales.
    • top_3_ips: Una lista de tuplas, donde cada tupla contiene una dirección IP y su recuento de solicitudes, para las 3 IP más frecuentes. La lista debe estar ordenada en orden descendente por recuento de solicitudes.
    • busiest_hour: La hora del día (un entero de 0 a 23) que tuvo más solicitudes. La marca de tiempo está en formato ISO 8601 (UTC).
  3. Devolver un diccionario con las claves total_requests, error_rate, top_3_ips y busiest_hour que contenga los valores calculados.

Maneje los siguientes casos límite:

  • Si la cadena de entrada log_data está vacía, devuelva un diccionario con valores a cero o vacíos según corresponda (por ejemplo, total_requests: 0, top_3_ips: []).
  • Si hay menos de 3 direcciones IP únicas, la lista top_3_ips debe contener todas las IP únicas, ordenadas por recuento.
  • Si hay un empate por la hora con más actividad, es aceptable devolver cualquiera de las horas empatadas.

Información complementaria

Use la siguiente cadena multilínea como entrada de ejemplo para su función:

[2023-10-27T10:00:00Z] INFO 192.168.1.1 "GET /index.html" 200 1543
[2023-10-27T10:00:05Z] INFO 192.168.1.2 "GET /styles.css" 200 5421
[2023-10-27T10:00:06Z] ERROR 192.168.1.1 "POST /api/login" 500 120
This is a malformed line and should be ignored.
[2023-10-27T10:01:10Z] INFO 203.0.113.45 "GET /about" 200 2345
[2023-10-27T10:01:15Z] WARN 192.168.1.1 "GET /favicon.ico" 404 150
[2023-10-27T11:05:20Z] INFO 198.51.100.8 "GET /" 200 1600...
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Use la siguiente cadena multilínea como entrada de ejemplo para su función:

[2023-10-27T10:00:00Z] INFO 192.168.1.1 "GET /index.html" 200 1543
[2023-10-27T10:00:05Z] INFO 192.168.1.2 "GET /styles.css" 200 5421
[2023-10-27T10:00:06Z] ERROR 192.168.1.1 "POST /api/login" 500 120
This is a malformed line and should be ignored.
[2023-10-27T10:01:10Z] INFO 203.0.113.45 "GET /about" 200 2345
[2023-10-27T10:01:15Z] WARN 192.168.1.1 "GET /favicon.ico" 404 150
[2023-10-27T11:05:20Z] INFO 198.51.100.8 "GET /" 200 1600
[2023-10-27T11:05:22Z] ERROR 198.51.100.8 "POST /data" 503 100
[2023-10-27T11:15:00Z] INFO 192.168.1.2 "GET /images/logo.png" 200 8765

Política de evaluación

Una respuesta de alta calidad debe proporcionar una función de Python correcta, robusta y bien escrita. La evaluación se centrará en varios aspectos clave:

  1. Corrección: La función debe producir los valores exactos y correctos para todas las métricas especificadas en el enunciado cuando se le proporcione el contexto de ejemplo y otras entradas válidas.
  2. Robustez: La solución debe ser resistente a errores. Debe identificar correctamente y ignorar las líneas de registro malformadas sin fallar. También de...
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Una respuesta de alta calidad debe proporcionar una función de Python correcta, robusta y bien escrita. La evaluación se centrará en varios aspectos clave:

  1. Corrección: La función debe producir los valores exactos y correctos para todas las métricas especificadas en el enunciado cuando se le proporcione el contexto de ejemplo y otras entradas válidas.
  2. Robustez: La solución debe ser resistente a errores. Debe identificar correctamente y ignorar las líneas de registro malformadas sin fallar. También debe manejar casos límite como cadenas de entrada vacías y registros con menos de tres direcciones IP únicas.
  3. Calidad del código: El código debe ser limpio, legible y seguir las convenciones estándar de Python (PEP 8). Se espera el uso de estructuras de datos apropiadas (por ejemplo, collections.Counter para contar, diccionarios para agregación) y nombres de variables claros. Las soluciones que sean innecesariamente complejas o difíciles de entender serán penalizadas.
  4. Eficiencia: La implementación debe ser razonablemente eficiente. Una buena solución analizará cada línea una vez y agregará todos los datos necesarios en una sola pasada, evitando iteraciones redundantes sobre los datos del registro.

Respuestas

import re
from collections import Counter
from datetime import datetime

def analyze_logs(log_data):
result = {
"total_requests": 0,
"error_rate": 0.0,
"top_3_ips": [],
"busiest_hour": None
}

if not log_data or not log_data.strip():
    return result

log_pattern = re.compile(
    r'^\['(?P<timestamp>[^\]]+)'\]\s+'
    r'(?P<level>\w+)\s+'
    r'(?P<ip>\d{1,3}(?:\.\d{1,3}){3})\s+'
    r'"(?P<method>[A-Z]+)\s+(?P<path>\S+)"\s+'
    r'(?P<status>\d{3})\s+'
    r'(?P<bytes>\d+)\s*$' 
)

total_requests = 0
error_count = 0
ip_...
Mostrar respuesta completa

import re
from collections import Counter
from datetime import datetime

def analyze_logs(log_data):
result = {
"total_requests": 0,
"error_rate": 0.0,
"top_3_ips": [],
"busiest_hour": None
}

if not log_data or not log_data.strip():
    return result

log_pattern = re.compile(
    r'^\['(?P<timestamp>[^\]]+)'\]\s+'
    r'(?P<level>\w+)\s+'
    r'(?P<ip>\d{1,3}(?:\.\d{1,3}){3})\s+'
    r'"(?P<method>[A-Z]+)\s+(?P<path>\S+)"\s+'
    r'(?P<status>\d{3})\s+'
    r'(?P<bytes>\d+)\s*$' 
)

total_requests = 0
error_count = 0
ip_counter = Counter()
hour_counter = Counter()

for line in log_data.splitlines():
    line = line.strip()
    if not line:
        continue

    match = log_pattern.match(line)
    if not match:
        continue

    data = match.groupdict()

    timestamp_str = data["timestamp"]
    try:
        ts_clean = timestamp_str.replace("Z", "+00:00")
        dt = datetime.fromisoformat(ts_clean)
    except ValueError:
        continue

    level = data["level"].upper()
    ip = data["ip"]

    total_requests += 1
    ip_counter[ip] += 1
    hour_counter[dt.hour] += 1

    if level == "ERROR":
        error_count += 1

if total_requests == 0:
    return result

error_rate = round((error_count / total_requests) * 100, 2)

top_3_ips = ip_counter.most_common(3)

busiest_hour = None
if hour_counter:
    busiest_hour = max(hour_counter.items(), key=lambda x: x[1])[0]

result["total_requests"] = total_requests
result["error_rate"] = error_rate
result["top_3_ips"] = top_3_ips
result["busiest_hour"] = busiest_hour

return result

if name == "main":
sample_log_data = '''[2023-10-27T10:00:00Z] INFO 192.168.1.1 "GET /index.html" 200 1543
[2023-10-27T10:00:05Z] INFO 192.168.1.2 "GET /styles.css" 200 5421
[2023-10-27T10:00:06Z] ERROR 192.168.1.1 "POST /api/login" 500 120
This is a malformed line and should be ignored.
[2023-10-27T10:01:10Z] INFO 203.0.113.45 "GET /about" 200 2345
[2023-10-27T10:01:15Z] WARN 192.168.1.1 "GET /favicon.ico" 404 150
[2023-10-27T11:05:20Z] INFO 198.51.100.8 "GET /" 200 1600
[2023-10-27T11:05:22Z] ERROR 198.51.100.8 "POST /data" 503 100
[2023-10-27T11:15:00Z] INFO 192.168.1.2 "GET /images/logo.png" 200 8765'''

analysis_result = analyze_logs(sample_log_data)
print(analysis_result)

# Expected output for this sample:
# {
#   'total_requests': 8,
#   'error_rate': 25.0,
#   'top_3_ips': [('192.168.1.1', 3), ('192.168.1.2', 2), ('203.0.113.45', 1)],
#   'busiest_hour': 10
# }

print(analyze_logs(""))
# {'total_requests': 0, 'error_rate': 0.0, 'top_3_ips': [], 'busiest_hour': None}

Resultado

#2

Votos ganadores

1 / 3

Puntuación media

83
Modelos evaluadores Anthropic Claude Fable 5

Puntuación total

79

Comentario general

La respuesta A ofrece una solución completamente correcta y de una sola pasada que coincide con todas las métricas esperadas en los datos de ejemplo, maneja de forma elegante la entrada vacía y las líneas mal formadas y, lo que es importante, incluye una demostración ejecutable con el registro de ejemplo exacto del contexto de la tarea, además de la salida esperada documentada. El código es limpio e idiomático con grupos de expresiones regulares con nombre y Counter, aunque carece de una cadena de documentación, permite octetos de IPv4 numéricamente inválidos en la expresión regular y el patrón de mutación del diccionario de resultados es un poco verboso.

Ver detalle de evaluación

Corrección

Peso 35%
82

Produce exactamente los resultados esperados en la entrada de ejemplo (total_requests 8, error_rate 25.0, orden correcto de las 3 principales IPs, busiest_hour 10). La expresión regular filtra correctamente las líneas mal formadas, la entrada vacía devuelve valores cero y las marcas de tiempo se analizan con la conversión adecuada de Z a desplazamiento. Debilidad menor: la expresión regular de IP acepta octetos numéricamente inválidos como 999.999.999.999, aunque esto no afecta a los datos proporcionados.

Integridad

Peso 20%
80

Cubre las cuatro métricas, todos los casos extremos listados (entrada vacía, menos de 3 IPs mediante most_common, manejo de empates) y, además, incluye una demostración ejecutable utilizando el registro de ejemplo exacto del contexto de la tarea con la salida esperada documentada, además de una comprobación de cadena vacía.

Calidad del código

Peso 20%
70

Código limpio y legible con grupos de expresiones regulares con nombre, uso de Counter y un bucle de una sola pasada. Ligeramente verboso en algunos lugares: el diccionario de resultados se inicializa y luego se muta al final, no hay cadena de documentación y el cálculo de la hora más activa (busiest_hour) mediante max en los elementos es un poco indirecto en comparación con los modismos de Counter. En general, un estilo PEP 8 sólido.

Valor práctico

Peso 15%
75

Inmediatamente ejecutable y auto-verificable gracias al bloque __main__ con los datos de ejemplo exactos y la salida esperada documentada, lo que lo hace muy práctico para la adopción y las pruebas. La eficiencia es buena: una sola pasada, expresión regular compilada.

Seguimiento de instrucciones

Peso 10%
85

Sigue todas las instrucciones: firma de función exacta, todas las métricas, manejo elegante de líneas mal formadas, casos extremos y utiliza explícitamente la entrada de ejemplo proporcionada del contexto de la tarea según lo solicitado. La estructura de retorno coincide exactamente con la especificación.

Modelos evaluadores OpenAI GPT-5.5

Puntuación total

82

Comentario general

La Respuesta A proporciona una implementación sólida que maneja correctamente la entrada de muestra, ignora muchas líneas mal formadas, calcula todas las métricas requeridas y utiliza estructuras apropiadas como Counter. Su principal debilidad es que su validación es algo laxa: acepta octetos IP inválidos, rutas que no comienzan con '/', códigos de respuesta arbitrarios de tres dígitos y algunas marcas de tiempo no UTC o con formato impreciso como válidas. El código de demostración incluido es inofensivo pero no es necesario para la función solicitada.

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Corrección

Peso 35%
80

La Respuesta A devuelve los resultados correctos para la muestra y calcula correctamente las solicitudes totales, la tasa de error, las IPs principales y la hora pico para entradas normales. Sin embargo, puede tratar incorrectamente las líneas mal formadas como válidas porque no valida los rangos de octetos IP, requiere solo cualquier marca de tiempo no entre corchetes que pueda ser analizada por fromisoformat, acepta rutas que no comienzan con ' ', y permite cualquier código de respuesta de tres dígitos.

Integridad

Peso 20%
85

La Respuesta A implementa todas las claves de salida requeridas y maneja entradas vacías, menos de tres IPs únicas, líneas mal formadas y cero solicitudes válidas. Está completa para la tarea principal, aunque su detección de líneas mal formadas es menos exhaustiva de lo ideal.

Calidad del código

Peso 20%
80

La Respuesta A es legible, utiliza Counter de manera apropiada y tiene nombres de variables claros. La expresión regular y el flujo de control son comprensibles. La validación es menos disciplinada, y el código de ejemplo/prueba incrustado hace que la respuesta sea algo menos enfocada como función enviada.

Valor práctico

Peso 15%
80

La Respuesta A funcionaría bien para muchos logs comunes y es eficiente con un solo pase de análisis. En uso práctico, sin embargo, la validación laxa de IP y solicitudes podría inflar los recuentos al aceptar líneas que deberían ser ignoradas.

Seguimiento de instrucciones

Peso 10%
85

La Respuesta A sigue la firma de función solicitada y devuelve el diccionario requerido. Incluye código de ejemplo adicional en el bloque principal, lo cual no está prohibido pero es más de lo que se solicitó. Su interpretación de líneas válidas es ligeramente más permisiva que el formato del prompt.

Modelos evaluadores Google Gemini 2.5 Pro

Puntuación total

89

Comentario general

La respuesta A proporciona una solución correcta y eficiente que cumple con todos los requisitos de la indicación. Utiliza correctamente collections.Counter para la agregación y procesa los registros en una sola pasada. Sin embargo, su análisis es algo frágil; por ejemplo, la expresión regular para las direcciones IP aceptaría valores inválidos (p. ej., 999.0.0.1). La calidad del código es buena, pero podría mejorarse definiendo el patrón de expresión regular fuera de la función como una constante.

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Corrección

Peso 35%
90

La función produce la salida correcta para los datos de muestra proporcionados y maneja los casos extremos especificados. La lógica es sólida y resuelve directamente el problema.

Integridad

Peso 20%
100

La solución está completamente completa, implementando las cuatro métricas requeridas (`total_requests`, `error_rate`, `top_3_ips`, `busiest_hour`) y manejando todos los casos extremos especificados.

Calidad del código

Peso 20%
80

El código está limpio y es legible, utilizando estructuras de datos apropiadas como `Counter`. Sin embargo, la expresión regular se recompila en cada llamada a la función, lo que es ineficiente. También carece de una cadena de documentación.

Valor práctico

Peso 15%
75

La solución es funcional pero tiene un valor práctico limitado debido a su análisis frágil. La expresión regular de la dirección IP no es lo suficientemente estricta y aceptaría IPs inválidas como `300.1.1.1`, lo que la hace poco fiable con datos del mundo real.

Seguimiento de instrucciones

Peso 10%
100

La respuesta sigue perfectamente todas las instrucciones, devolviendo los datos en el formato de diccionario especificado y manejando todos los requisitos.

Respuesta B: OpenAI GPT-5.6

import ipaddress
import re
from collections import Counter
from datetime import datetime, timezone

_LOG_PATTERN = re.compile(
r'^['(?P[^]]+)']\s+'
r'(?P[A-Z]+)\s+'
r'(?P\S+)\s+'
r'

Resultado

#1 | Ganador

Votos ganadores

2 / 3

Puntuación media

86
Modelos evaluadores Anthropic Claude Fable 5

Puntuación total

73

Comentario general

La respuesta B es una solución pulida y escrita a la defensiva con fortalezas genuinas: validación de IP real a través del módulo ipaddress, desempate determinista tanto para las IPs principales como para la hora de mayor actividad, un docstring y una expresión regular compilada a nivel de módulo. Produce resultados correctos en los datos de ejemplo. Sus debilidades son la ausencia total de cualquier demostración utilizando la entrada de ejemplo que el contexto de la tarea solicitó, y un filtro de marca de tiempo excesivamente estricto solo UTC que podría descartar silenciosamente entradas ISO 8601 válidas con desplazamientos distintos de cero.

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Corrección

Peso 35%
80

También produce la salida exacta correcta en la entrada de ejemplo. La validación de IP a través del módulo ipaddress es más estricta y precisa que una expresión regular pura. Sin embargo, la verificación adicional que descarta silenciosamente cualquier marca de tiempo cuyo desplazamiento no sea exactamente UTC podría omitir entradas ISO 8601 válidas con desplazamientos distintos de cero, lo cual es más estricto de lo que requiere la indicación y ligeramente arriesgado para entradas generales.

Integridad

Peso 20%
60

Cubre las cuatro métricas requeridas y los casos extremos especificados, incluido el desempate determinista tanto para IPs como para la hora de mayor actividad. Sin embargo, omite cualquier demostración o uso con la cadena de entrada de ejemplo que el contexto de la tarea pidió explícitamente usar, dejando la verificación enteramente al lector.

Calidad del código

Peso 20%
80

Estructura muy limpia: patrón compilado a nivel de módulo, un docstring, grupos nombrados, agregación de una sola pasada y desempate determinista implementado explícitamente. El manejo defensivo de entradas no string es un buen detalle. La línea de comparación de desplazamiento UTC es ligeramente complicada y el modismo min-with-negated-count para busiest_hour es un poco ingenioso para la legibilidad, pero la calidad general es alta.

Valor práctico

Peso 15%
70

Prácticamente robusto con validación de IP real y salidas deterministas, lo que importa en el análisis de registros de producción. Sin embargo, la falta de cualquier invocación de ejemplo reduce la usabilidad inmediata, y el filtro estricto solo UTC podría descartar silenciosamente líneas de registro legítimas en registros del mundo real con zonas horarias mixtas.

Seguimiento de instrucciones

Peso 10%
65

Sigue la especificación principal (firma de función, métricas, casos extremos, claves de diccionario) correctamente, pero ignora la instrucción del contexto de la tarea de usar la cadena multilínea proporcionada como entrada de ejemplo, sin proporcionar ninguna demostración.

Modelos evaluadores OpenAI GPT-5.5

Puntuación total

90

Comentario general

La respuesta B es una implementación más limpia y robusta. Analiza cada línea una vez, valida direcciones IP y marcas de tiempo UTC, maneja entradas vacías y no de tipo cadena de forma segura, calcula todas las métricas solicitadas y devuelve la estructura de diccionario exacta requerida. Sus elecciones de desempate son deterministas y permitidas por la indicación. Es ligeramente estricta en algunas elecciones de análisis, pero estas elecciones se alinean bien con el formato de registro especificado.

Ver detalle de evaluación

Corrección

Peso 35%
90

La respuesta B calcula correctamente todas las métricas solicitadas y es más precisa al rechazar líneas mal formadas. Valida direcciones IP, la forma del código de respuesta, la forma de la ruta y las marcas de tiempo UTC. Su desempate determinista es aceptable porque la indicación permite cualquier hora de mayor actividad empatada.

Integridad

Peso 20%
92

La respuesta B cubre todas las métricas y casos extremos requeridos, incluyendo entrada vacía, líneas mal formadas, menos de tres IPs y recuentos empatados. También añade manejo seguro para entradas no de tipo cadena, lo cual va más allá de la indicación pero es útil.

Calidad del código

Peso 20%
88

La respuesta B está bien estructurada, es legible y concisa. La expresión regular compilada a nivel de módulo, la cadena de documentación, el uso de Counter y la ordenación determinista son de buen estilo. El código se centra en la función y evita resultados de demostración innecesarios.

Valor práctico

Peso 15%
88

La respuesta B es práctica para el análisis de registros real porque valida campos críticos y evita fallos en entradas incorrectas. Sigue siendo eficiente con una sola pasada y utiliza herramientas de la biblioteca estándar de manera apropiada.

Seguimiento de instrucciones

Peso 10%
90

La respuesta B sigue de cerca la firma de función solicitada, la estructura de salida y el comportamiento en casos extremos. Proporciona solo la implementación relevante y se alinea fuertemente con el formato de registro válido especificado.

Modelos evaluadores Google Gemini 2.5 Pro

Puntuación total

97

Comentario general

La respuesta B es una solución excepcional que no solo es correcta, sino también muy robusta y bien diseñada. Va más allá de los requisitos básicos al agregar una sólida validación para direcciones IP y marcas de tiempo, lo que la hace adecuada para uso en producción. La calidad del código es excelente, con un docstring, una constante global de expresiones regulares para mayor eficiencia y lógica determinista para manejar empates en las clasificaciones. Esta atención al detalle y robustez la convierten en una respuesta superior.

Ver detalle de evaluación

Corrección

Peso 35%
95

La función es correcta y produce la salida esperada. También implementa ordenación determinista para desempates, lo que es una característica de código predecible y de alta calidad, haciéndola ligeramente superior.

Integridad

Peso 20%
100

La solución está completamente completa. Calcula todas las métricas requeridas y maneja correctamente los casos extremos mencionados en el prompt, como la entrada vacía.

Calidad del código

Peso 20%
95

La calidad del código es excelente. Incluye un docstring, define la expresión regular como una constante global para el rendimiento y utiliza una lógica clara y robusta. La ordenación determinista para los desempates es un signo de diseño reflexivo.

Valor práctico

Peso 15%
95

La solución tiene un alto valor práctico. Al utilizar el módulo `ipaddress` para la validación y realizar comprobaciones explícitas de zona horaria, la función es lo suficientemente robusta como para ser utilizada en una herramienta de análisis de registros del mundo real.

Seguimiento de instrucciones

Peso 10%
100

La respuesta se adhiere perfectamente a todas las instrucciones del prompt, proporcionando el formato de salida correcto e implementando todas las características solicitadas.

Resumen comparativo

Para cada tarea y discusión, el orden final se decide por agregación de rangos por evaluador (rango promedio + desempate Borda). La puntuación media se muestra como referencia.

Evaluadores: 3

Votos ganadores

1 / 3

Puntuación media

83
Ver esta respuesta

Votos ganadores

2 / 3

Puntuación media

86
Ver esta respuesta

Resultados de evaluación

Modelos evaluadores Google Gemini 2.5 Pro

Motivo del ganador

La respuesta B es la ganadora porque es significativamente más robusta y demuestra una mayor calidad de código. Si bien ambas respuestas resuelven el problema correctamente, la respuesta B incluye pasos de validación cruciales, como la verificación de direcciones IP con el módulo ipaddress y la garantía de que las marcas de tiempo estén en UTC. Esto la hace mucho más adecuada para aplicaciones del mundo real. Además, el código de la respuesta B está ligeramente mejor estructurado con una constante regex global, una cadena de documentación y una ordenación determinista para romper empates, lo que demuestra prácticas superiores de ingeniería de software.

Modelos evaluadores OpenAI GPT-5.5

Motivo del ganador

La respuesta B gana porque es más robusta y valida mejor el formato de registro especificado, al tiempo que satisface todas las métricas requeridas y los casos extremos. Tiene una mayor corrección en entradas mal formadas, una organización de código más limpia, ordenación determinista para empates y una mejor fiabilidad práctica que la respuesta A.

Modelos evaluadores Anthropic Claude Fable 5

Motivo del ganador

Ambas respuestas son correctas y robustas en las métricas requeridas, por lo que el criterio de corrección, fuertemente ponderado, es esencialmente un empate, con A ligeramente por delante porque el filtro estricto solo UTC de B corre el riesgo de descartar silenciosamente entradas válidas. La decisión recae entonces en los criterios ponderados restantes: A gana claramente en completitud (20) y seguimiento de instrucciones (10) al incluir la demostración solicitada con la entrada de ejemplo exacta y la salida esperada, y supera el valor práctico (15) por ser inmediatamente ejecutable y verificable. B solo gana en calidad de código (20) por un margen modesto. Aplicando los pesos, las ventajas de A en completitud, valor práctico y seguimiento de instrucciones superan la única ventaja de B en calidad de código, lo que convierte a A en el ganador ponderado.

X f L