Start an AI Company Tiers de config de modelos de IA
Ajusta size, data y personality para que cada lanzamiento alimente usuarios, contratos y valor de venta.
Cada run de Start an AI Company empieza en un portátil: eliges size, data y personality, entrenas y luego lanzas. Ese trío es el producto. Las GPUs y el staff solo escalan lo que embarcaste. Esta tier list clasifica hábitos de configuración — no nombres de marca inventados de modelos — para que dejes de lanzar puré aleatorio.
El walkthrough profundo de la UI vive en entrenar y lanzar. Vuelve aquí cuando necesites llamadas de prioridad a mitad de entrenamiento.
Los tres mandos
| Mando | Qué suele limitar | Modo de fallo |
|---|---|---|
| Size | Techo de capacidad, tiempo de train, coste de compute | Demasiado grande demasiado pronto → entrenamiento sin terminar y lanzamiento vacío |
| Data | Precisión, confianza, preparación para contratos | Demasiado fina → pico de viralidad y luego colapso |
| Personality | Marca, encaje de nicho, vibes de crisis | Personality meme con contratos enterprise = latigazo |
Setups S-tier
Starter equilibrado (ambiciones medias). Size moderado, inversión sólida en data, personality que encaje un nicho claro (asistente útil, buddy de coding, partner creativo). Este es el S-tier por defecto para etapas de dormitorio y co-working.
Especialista orientado a data. Cuando apuntas a contratos (contratos y crisis), sesga el presupuesto hacia calidad de data aunque el size crezca más lento. Los tableros de contratos castigan modelos poco fiables.
Flagship impulsado por prestigio. Tras una venta fuerte (vender y reiniciar), puedes permitirte size mayor antes. Las configs flagship solo son S cuando los bonos de reinicio cubren el tiempo de train.
Setups A-tier
Pequeño + data excelente. Genial para probar un nicho rápido y dar a los marketers algo real (lista de tiers de staff).
Apps de consumo lideradas por personality. Fuertes cuando ya tienes fills de GPU (GPUs) para sobrevivir una ola viral de prompts caóticos.
Refrescos iterativos. Relanzar una versión mejorada de un modelo conocido suele ganar a inventar una sexta marca sin relación.
Setups B-tier
Trains vanity a size máximo. Capturas divertidas, ciclos lentos. Párcalos cuando exista compute a escala campus (ampliar oficinas).
Clones copycat de laboratorios rivales. Aprender de rivales es inteligente; clonar sin profundidad de data es B como mucho.
Setups C-tier
Size enorme + data pobre. La trampa clásica. Impresiona en el trainer, decepciona en métricas de usuarios.
Personality contradictoria vs marketing. Si los marketers venden «seguridad enterprise» mientras la personality es un bot de bromas caótico, espera crisis.
Setups D-tier
Spam de lanzamientos de trains sin terminar. Malgasta el foco de cooldown y confunde tus propias métricas.
Ignorar personality por completo. Una vibe en blanco sigue siendo una vibe — normalmente mala para likes y shares.
Checklist de lanzamiento (aplica los tiers)
- Elige una frase de nicho que puedas decir en voz alta.
- Asigna data hasta que el trainer deje de gritar pobreza.
- Elige el size más pequeño que pueda sostener ese nicho.
- Alinea personality al nicho — no a un meme que viste en otro lobby.
- Lanza cuando las GPUs puedan absorber usuarios tempranos.
- Contrata marketers solo cuando la retención se vea sana.
- Registra resultados antes de cambiar los tres mandos a la vez.
Usa la checklist de crecimiento para mantener esto honesto en sesiones largas.
Cómo interactúan los modelos con el resto del bucle
- Usuarios y viralidad aman personalities claras con suficiente data para no implosionar.
- Contratos aman la fiabilidad aburrida — sesga a data.
- Crisis / laboratorios rivales castigan flagships frágiles; mantén online un modelo productor estable.
- Los arcos de AI chip suelen asumir que ya entiendes los tradeoffs de entrenamiento; no apresures contenido de chip con puré D-tier.
- Los ingresos offline continúan sobre lo que dejaste corriendo — deja activo tu productor S-tier antes de logout.
Aprender de creadores
Vídeos de la comunidad (enlazados desde primeros pasos y entrenar y lanzar) muestran el ritmo real del HUD. Fíjate cuánto se detienen en data frente a size. No copies su size de endgame en tu primera run de dormitorio.
Cambios de meta
Si un parche retoca el entrenamiento, actualizaremos esta página y lo señalaremos en las notas de lanzamiento. Hasta entonces, lanzamientos equilibrados que respetan la data siguen siendo el hábito S-tier para Start an AI Company de Kairo Experiences.
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Preguntas frecuentes
Respuestas rápidas sobre codes, GPUs, staff y vender tu empresa.
¿Qué importa más: size, data o personality?
Al principio, data más una personality clara suelen ganar al size bruto. El size se vuelve el limitador cuando GPUs y bonos de prestigio pueden financiar trains más largos.
¿Debo lanzar muchos modelos pequeños o uno grande?
Prueba primero un modelo equilibrado. El spam de lanzamientos sin terminar es D-tier y ensucia tus métricas.
¿Cómo afectan las elecciones de modelo a los contratos?
Los contratos favorecen setups fiables orientados a data. Guarda experimentos de personality caótica para runs de viralidad de consumo.
¿Puedo cambiar un modelo después del lanzamiento?
Planifica refrescos iterativos. Trata cada lanzamiento como una versión; no esperes un train perfecto para siempre.
¿Los codes cambian los tiers de modelos?
Codes como UPDATE sobre todo añaden recursos. No hacen buenos a modelos enormes vacíos — gasta el regalo en data y GPUs tempranas.