import gradio as gr
import pandas as pd
import plotly.express as px

headers = [
    "Modelo",
    "Promedio",
    "Español Mexicano",
    "Español España",
    "Español Argentino",
    "Español Cubano",
    "Español Colombiano",
    "Español Chileno"
]

data = [
    ["Gemini 3 Pro Preview", 72.50, 75.00, 75.00, 53.33, 81.67, 80.00, 70.00],
    ["Claude Opus 4.5", 61.67, 58.33, 70.00, 46.67, 58.33, 66.67, 70.00],
    ["Gemini 2.5 Flash", 55.56, 53.33, 65.00, 40.00, 46.67, 66.67, 61.67],
    ["Grok 4.1 Fast", 52.50, 48.33, 66.67, 41.67, 43.33, 56.67, 58.33],
    ["Gemini 2.5 Flash Lite", 51.94, 43.33, 61.67, 41.67, 41.67, 70.00, 53.33],
    ["Claude Sonnet 4.5", 51.94, 46.67, 51.67, 48.33, 45.00, 58.33, 61.67],
    ["Kimi K2 Thinking", 49.44, 51.67, 51.67, 35.00, 38.33, 61.67, 58.33],
    ["GPT-5.2", 49.17, 40.00, 51.67, 35.00, 45.00, 63.33, 60.00],
    ["DeepSeek V3.2", 48.61, 43.33, 60.00, 38.33, 46.67, 51.67, 51.67],
    ["Kimi K2 Instruct 0905", 47.22, 43.33, 53.33, 41.67, 45.00, 50.00, 50.00],
    ["DeepSeek V3.1 Terminus", 46.94, 43.33, 50.00, 38.33, 41.67, 56.67, 51.67],
    ["Llama 4 Maverick", 43.89, 40.00, 43.33, 38.33, 36.67, 58.33, 46.67],
    ["GPT-5 Mini", 41.11, 33.33, 45.00, 31.67, 40.00, 45.00, 51.67],
    ["Qwen 3 Next 80b", 40.00, 35.00, 38.33, 36.67, 35.00, 53.33, 41.67],
    ["Qwen 3 235b A22b", 39.72, 36.67, 48.33, 30.00, 35.00, 48.33, 40.00],
    ["GPT OSS 120b", 38.89, 30.00, 35.00, 28.33, 31.67, 55.00, 53.33],
    ["Qwen 3 32b", 36.67, 30.00, 35.00, 35.00, 40.00, 41.67, 38.33],
    ["Llama 3.1 8b", 26.67, 25.00, 26.67, 30.00, 28.33, 23.33, 26.67]
]

df_results = pd.DataFrame(data, columns=headers)

intro_md = """
# BBS 3: Barcenas Benchmark Spanish
### Evaluación de LLMs en Diferentes Variantes del Español
"""

info_text = """
### 📚 Acerca de BBS 3
Bienvenido a la tercera edición del **Barcenas Benchmark Spanish (BBS 3)**.

#### 🎯 Objetivo
El propósito de este benchmark es evaluar y comparar el rendimiento de Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs) específicamente en su capacidad para entender y generar diversas **variantes dialectales del idioma español**.


En esta versión, se ha incorporado además la evaluación de conocimiento cultural, necesitará identificar que tweet corresponde a cierta variante del español.

#### 🔬 Metodología
*   **Modelos Evaluados:** Se utilizaron APIs de Cerebras, Nvidia, OpenRouter y Google (Gemini) para ejecutar las pruebas.
*   **Protocolo de Prueba:** Se presentó a cada LLM una serie de 60 preguntas por cada variante del español. Las preguntas son de opción múltiple (tipo test: A, B, C, D) y consisten en identificar qué tweet o frase corresponde mejor a un dialecto específico (mexicano, español peninsular, argentino, etc.).
*   **Configuración:** Se utilizó una temperatura de `0.3` y un Top-p de `1.0` para garantizar consistencia.
*   **Métrica:** Se calculó el promedio de precisión sobre todas las variantes evaluadas.

#### 📊 Interpretación de Resultados Preliminares
*   **Dominio de Gemini:** Los modelos de la familia Gemini muestran un rendimiento superior consistente en la detección de matices dialectales del español, superando notablemente a sus competidores en esta fase.
*   **Desempeño de Qwen y Modelos Abiertos:** A pesar de su buen rendimiento general en otros benchmarks, los modelos Qwen y el modelo open source GPT OSS 120b muestran dificultades con las sutilezas regionales del español. En el caso del modelo OSS, esto podría deberse a una alta dependencia de datos sintéticos en su entrenamiento, que a menudo carecen de riqueza cultural.

#### 🚀 Próximos Pasos
*   Revisar dataset del Benchmark y sacar una versión más pulida.
---
**Agradecimientos:**
*   A **Ismael Medina Muñoz** (Solutions Architect en Databricks) por la idea de investigar el rendimiento en español en los LLMs.
*   A los autores del paper *"Es igual pero no es lo mismo: ¿Distinguen los LLMs las variedades del español?"*, cuyo trabajo sirvió de inspiración para segmentos de BBS 3.
*   A Luis Cosío por la donación de computo dada para evaluar ciertos LLMs SOTA.

**Hecho con ❤️ por Danielbrdz**
"""

def create_plot(df):
    fig = px.bar(
        df, 
        x="Promedio", 
        y="Modelo", 
        orientation='h', 
        title="Rendimiento Promedio por Modelo",
        text="Promedio",
        color="Promedio",
        color_continuous_scale="Viridis"
    )
    fig.update_layout(yaxis={'categoryorder':'total ascending'})
    fig.update_traces(texttemplate='%{text:.2f}', textposition='outside')
    return fig

custom_css = """
h1 {
    text-align: center;
    display: block;
}
h3 {
    text-align: center;
    display: block;
}
.gradio-container {
    font-family: 'Helvetica Neue', Arial, sans-serif;
}
"""

theme = gr.themes.Soft(
    primary_hue="orange",
    secondary_hue="slate",
)

with gr.Blocks(theme=theme, css=custom_css) as demo:
    
    gr.Markdown(intro_md)

    with gr.Tabs():
        with gr.Tab("🏆 Resultados (Leaderboard)"):
            
            with gr.Row():
                plot = gr.Plot(value=create_plot(df_results), label="Comparativa Visual")
            
            with gr.Row():
                gr.Markdown("### 📋 Tabla Detallada")
            
            with gr.Row():
                gr.DataFrame(
                    value=df_results,
                    headers=headers,
                    datatype=["str"] + ["number"] * 7,
                    interactive=False,
                    wrap=True,
                    column_widths=["200px"]
                )

        with gr.Tab("ℹ️ Metodología e Info"):
            with gr.Column(variant="panel"):
                gr.Markdown(info_text)

demo.launch()