Cómo calculamos cada número

Esta es la página que las demás calculadoras no tienen. Abajo está toda la lógica detrás de cada número del sitio: la normalización, las fórmulas, las constantes exactas, los niveles de severidad honestos y las cosas que, a propósito, no afirmamos saber. Cada constante está ajustada a partir de datos de benchmark públicos y es reproducible.

1 · Puntuaciones de los componentes (normalización)

Tanto el cuello de botella como los FPS empiezan convirtiendo cada CPU y GPU en una puntuación de rendimiento en juegos comparable de 0 a 100, construida a partir de cifras de benchmark públicas.

CPU — la mejor puntuación disponible, llevada a una sola escala

cpu_index = gaming_score              (if present — most game-accurate)
          = 1.4631 × single_thread    (else; measured median ratio, 188 samples)
          = 0.15651 × cpu_mark        (else; measured median ratio, 139 samples)
cpu_norm  = min(100, cpu_index / 12521 × 100)   (12521 = Ryzen 7 9850X3D, our gaming-flagship reference)

GPU — una única métrica limpia

gpu_norm = min(100, g3dmark / 38951 × 100)   (38951 = RTX 5090, strongest standard retail card)

Anclamos la escala de la CPU al chip de juegos más potente, y no a la pieza multinúcleo más rápida en términos absolutos de la lista. Una CPU de estación de trabajo de 64 núcleos no es más rápida en juegos, y usarla como techo desinflaría injustamente la puntuación de toda CPU gaming y exageraría los cuellos de botella de CPU. Para el techo de la GPU usamos la tarjeta de venta estándar más potente y excluimos a propósito las variantes específicas de región (p. ej. la RTX 5090 D, exclusiva de China) y los valores atípicos de pocas muestras, para que una puntuación inflada por una muestra escasa no rebaje el valor normalizado de todas las demás tarjetas.

2 · La fórmula del cuello de botella

El más débil de tus dos componentes es el limitador. Cuánto importa de verdad esa debilidad depende de la resolución: una CPU más lenta apenas se nota en 4K, mientras que una GPU más lenta es donde más se siente. Por eso tomamos la diferencia bruta de capacidad entre las dos piezas y la escalamos según cuánto importa el lado más débil a tu resolución.

strong, weak = max(cpu_norm, gpu_norm), min(cpu_norm, gpu_norm)
limiter      = the weaker component (CPU or GPU)
rawgap       = (strong − weak) / strong          # relative capability gap, 0–1
bottleneck%  = rawgap × impact[limiter][res] × 100

Una pareja bien emparejada tiene un rawgap diminuto, así que el cuello de botella se mantiene cerca de cero en cada resolución. Un desajuste real solo se lee como “significativo” cuando la pieza débil es justo aquella en la que se apoya la resolución — p. ej. una GPU débil en 4K.

3 · La fórmula de los FPS

El presupuesto bruto de fotogramas de una GPU para un juego escala de forma lineal con su g3dmark y la exigencia medida del juego a esa resolución. Las constantes base de abajo se ajustaron sobre 84 tarjetas.

est_fps  = baseline_a[res] × gpu.g3dmark × game.demand[res]
           baseline_a: 1080p = 0.00870   1440p = 0.005665   4K = 0.003363
1%_low   = est_fps × game.low1pct_ratio
fps      = min(est_fps, cpu_cap)    # cpu_cap = cpu_norm × coeff[category]
           coeff: esports/light ≈ 10   mixed/medium ≈ 5   heavy AAA ≈ 3
           # your CPU can't feed more frames than this, whatever the GPU does
# quality (non-Ultra): low ≈ ×1.6, medium ≈ ×1.3, high ≈ ×1.1
# DLSS/FSR ≈ ×1.3 (quality);  frame-gen ≈ ×1.6–1.9 (smoothness, not input latency)

Ejemplo: una RTX 4060 (g3dmark 19498) en Cyberpunk 2077 a 1080p Ultra ≈ 0.00870 × 19498 × 0.437 ≈ 74 fps — en línea con los resultados nativos medidos (sin trazado de rayos).

4 · Niveles de severidad honestos

La mayoría de calculadoras inflan diferencias pequeñas con palabras alarmantes para empujarte a mejorar. Nosotros no. Un resultado limitado por GPU a alta resolución es sano y normal — nuestro lenguaje se mantiene tranquilo.

5 · Rangos de confianza

Ningún número es honesto por sí solo. Cada resultado lleva un rango ± que parte de ±10 % y se ajusta según la calidad de los datos: cuanto más tenemos que aproximar, más se abre; cuanto más sabemos, más se estrecha. Esta es la fórmula exacta:

confidence = 10                         (base)
           + 5   if the CPU score came from a converted metric (not native gaming_score)
           + 5   if the GPU's VRAM is missing and we fall back to a tier estimate
           − 3   if you picked a specific game (its demand is known, so we're more sure)
           + 2   per approximation toggle enabled (DLSS/FSR, frame-gen, non-Ultra preset)
confidence = clamp(result, 8%, 25%)

El titular del cuello de botella es una cifra pura de CPU↔GPU, así que solo los factores que de verdad lo mueven (la calidad de la métrica de la CPU, si el juego es conocido) ensanchan su banda; la estimación de FPS se ensancha además con cada interruptor de aproximación. Si un resultado y la realidad no coinciden, la verdad casi siempre está dentro de esa banda.

6 · Lo que no afirmamos

• Son estimaciones, no garantías. Los controladores, la temperatura, la carga en segundo plano y los parches de los juegos mueven las cifras reales.
• Las estimaciones sin juego concreto usan un perfil de «AAA medio» (exigencia ≈ 0,6) y llevan un rango más amplio.
• Las cifras de generación de fotogramas reflejan fluidez, no latencia de entrada, que los fotogramas interpolados no mejoran.
• La capacidad y la velocidad de la RAM se muestran como avisos orientativos (p. ej. una advertencia de 8 GB, un empujón por DDR5 rápida) — nunca se incorporan al porcentaje titular del cuello de botella, que sigue siendo una cifra pura de CPU↔GPU.
• Las puntuaciones se reajustan automáticamente cuando llegan nuevos benchmarks; la biblioteca de hardware muestra su fecha de última actualización.