Cekura Bench

Cekura Bench

Cekura · Voz e linguagem · Negócios

O Cekura Bench é um benchmark público que coloca modelos de fala para fala e agentes já em produção em 82 ligações simuladas, três vezes cada, e publica taxa de acerto, latência e custo por minuto.

Prévia da interface de Cekura Bench

Sobre Cekura Bench

What Is Cekura Bench

O Cekura Bench é um ranking público mantido pela Cekura, empresa que vende ferramentas de teste e monitoramento para agentes de voz. Ele avalia modelos de voz em tempo real e agentes em produção com ligações simuladas, usando áudio do começo ao fim em vez de transcrições.

A razão é simples: uma transcrição pode parecer perfeita enquanto a ligação desanda. O agente marca o horário certo no registro, mas fala por cima de quem liga, erra uma data de nascimento ou fica em silêncio enquanto uma ferramenta roda. O Cekura Bench junta todo o caminho em uma nota só: detecção de turnos, reconhecimento de fala, o modelo, as ferramentas, a síntese de voz e o transporte.

O limite principal é o escopo. Todos os cenários são ligações em inglês de dois domínios, agendamento de consultas e triagem do Medicare, então quem trabalha com outro roteiro não vai encontrar o fluxo exato na tabela. Os resultados também chegam em lotes, o que significa que o modelo mais recente pode demorar algumas semanas para aparecer.

Getting Started

  1. Abra benchmarks.cekura.ai e escolha uma tabela: modelos de fala para fala, fluxos de agentes de voz, gestão de turnos, reconhecimento de fala ou síntese de voz.
  2. Leia primeiro a coluna de confiabilidade. O pass³ mostra quantas vezes o agente passou nas três rodadas de um cenário, enquanto a taxa de acerto conta ligações isoladas.
  3. Clone o harness aberto do repositório cekura-bench, aponte para o seu agente e rode os cenários publicados.
  4. Se você constrói um modelo ou uma plataforma, envie sua configuração para a Cekura receber a mesma nota dos demais.

Informações do produto

Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Cekura Bench.

Plano gratuitoSim
Planos pagos$0 - $500/mo
PlataformaWeb
DesenvolvedorCekura
CategoriaVoz e linguagem · Negócios
Data de lançamentoSep 2026
Última atualizaçãoOct 2026
Visitas ao site90.3K
Ranking global do site381.2K
Disponibilidade da APISim

Ideal para

Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.

Usuários

  • Engenheiros de voz
  • Times de produto em contact center
  • Fornecedores de plataforma
  • Analistas e pesquisadores

Tarefas

  • Escolher uma pilha de fala para fala
  • Montar uma disputa entre fornecedores
  • Fechar orçamento de latência
  • Diagnosticar falhas de turno

Cenários

  • Antes de fechar um modelo em tempo real para uma linha de entrada, quando escolher errado custa caro para desfazer.
  • Depois que um fornecedor muda preço ou lança versão nova, já que o custo por minuto aparece ao lado da taxa de acerto.
  • Quando as reclamações em produção falam de interrupções, silêncio ou perguntas repetidas e você precisa saber se a culpa é do modelo ou do transporte.
  • Quando é preciso explicar uma decisão técnica para gente que não vai ler um log de chamadas.

Principais recursos

Ligações completas em áudio, não em texto

Cada teste é uma ligação de vários turnos por um caminho real, então a nota cobre detecção de turnos, reconhecimento de fala, o modelo, as ferramentas, síntese de voz e transporte. É por isso que se trata de um benchmark de chamadas telefônicas, e não de uma avaliação de texto. A maioria dos agentes em produção é uma cascata montada sobre Vapi, Retell, ElevenLabs, LiveKit, Pipecat ou Telnyx, e um teste escrito nunca encosta nessas camadas. O Cekura Bench roda contra as seis plataformas e também contra modelos em tempo real.

Um interlocutor com regras, não com um prompt

Quem liga é um modelo de linguagem dentro de um harness baseado em ações condicionais. Um teste é um conjunto de regras: quando o agente pede a data de nascimento, o interlocutor responde com uma fala fixa; quando a resposta se estende, ele corta em 1,2 segundo. As falhas plantadas caem onde o teste manda, com silêncio, tom de teclado, áudio gravado e perda de pacotes, de modo que todo modelo encara o mesmo momento.

Confiabilidade pass³ com intervalo de confiança

Os 82 cenários rodam três vezes. A tabela mostra a taxa de acerto e a taxa das três rodadas, que aqui chamam de pass³. Cada número vem com intervalo de confiança de 95%, e linhas com intervalos sobrepostos contam como empate. Isso impede que uma diferença pequena seja lida como vitória.

Falhas separadas por camada

Uma ligação só passa se todas as checagens passarem, mas a tabela separa as falhas em medidas distintas: tarefa concluída, chamadas de ferramenta e argumentos, interrupções, coerência da fala e transcrição, falhas de infraestrutura, exatidão dos dados e tempo de resposta. Um modelo que perde ponto por ligação que não conecta é diferente de outro que salva o endereço errado, e essa é a diferença entre um problema de operação e um problema de prompt.

Dados abertos e harness aberto

O conjunto de cenários, os roteiros, os resultados esperados e as chamadas de ferramenta ficam em um dataset versionado no Hugging Face sob CC BY 4.0. O harness e o agente de referência estão em um repositório público, e o áudio bruto, os logs de eventos e os quadros são guardados para permitir recálculo. Versões publicadas do dataset ficam congeladas, e correções saem como versão nova com registro no changelog.

Tabelas além de fala para fala

A tabela de fala para fala cobre 12 modelos em tempo real mais uma cascata de referência ao longo de 3.198 ligações. O benchmark de agentes de voz pontua nove plataformas em 2.214 ligações, 13 modelos em gestão de turnos, 20 modelos de reconhecimento de fala em 1.000 clipes e ligações reais, e 26 modelos de síntese de voz em 30.564 pedidos. O custo por minuto usa a tarifa publicada de cada fornecedor e fica em branco quando não existe tarifa.

Governança que dá para auditar

A Cekura declara que vende testes de IA de voz para o mesmo mercado que mede, e alguns fornecedores classificados são clientes ou parceiros. Para compensar, as configurações são travadas antes da pontuação, os fornecedores têm uma janela fixa de revisão prévia para apontar erros e as correções ficam registradas em público. Um conselho consultivo neutro está sendo formado para resolver disputas.

Prós e contras

Prós

  • Áudio de ponta a ponta, então falhas de detecção de turno e de transporte entram na nota em vez de sumir.
  • Cenários, comportamento do interlocutor e momentos de interrupção idênticos para todos, o que torna a disputa entre fornecedores útil.
  • Gravações brutas e datasets versionados deixam um engenheiro cético recalcular os números.
  • Leitura gratuita, resultados reaproveitáveis sob CC BY 4.0 e dados para baixar em JSON.
  • As medidas de falha são separadas por causa, então dá para distinguir problema de modelo de problema de pilha.

Contras

  • Apenas dois domínios, agendamento de consultas e triagem do Medicare, então fluxos de nicho ficam sem teste e seu roteiro ainda precisa de uma suíte própria.
  • A Cekura vende ferramentas de teste para os fornecedores que classifica, um conflito que o site declara mas não consegue eliminar.
  • O prompt do juiz de resultado esperado e algumas rubricas seguem privados, então só a nota de chamadas de ferramenta é reproduzível com exatidão.
  • Rodar a suíte no seu próprio agente custa 0,25 dólar por minuto de teste na plataforma da Cekura, se você abrir mão do harness auto-hospedado.

Perguntas frequentes

O Cekura Bench é um benchmark público de IA de voz. Ele dispara ligações telefônicas simuladas contra modelos de fala para fala e agentes em produção, e publica taxa de acerto, latência, custo por minuto e detalhes de cada falha.