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FSRS vs SM-2: ¿qué programador de Anki deberías usar?

TL;DR Usa FSRS. SM-2 programa a todo el mundo con la misma fórmula de 1987; FSRS ajusta un modelo de memoria a tu historial de repasos y te deja elegir una retención objetivo. Los benchmarks sobre cientos de millones de repasos reales muestran de forma consistente que FSRS predice el recuerdo con más precisión — lo que en la práctica significa menos repasos para la misma retención. En el escritorio, Anki ofrece FSRS como opción; Guru programa con FSRS de fábrica en el iPhone.

De dónde viene SM-2

SM-2 lo publicó Piotr Woźniak para SuperMemo en 1987, y el programador del Anki clásico desciende de él. El núcleo es simple: cada tarjeta lleva un "factor ease" (empieza en torno a 2.5). Si respondes bien, el siguiente intervalo es el anterior multiplicado por el ease; si respondes "Difícil" o fallas, el ease baja.

Funciona — décadas de usuarios de Anki son la prueba. Pero su mecánica tiene fallos conocidos:

Qué hace FSRS de forma diferente

FSRS — Free Spaced Repetition Scheduler, un proyecto de código abierto de Jarrett Ye y sus colaboradores — sustituye la fórmula fija por un modelo de memoria. Cada tarjeta se sigue con tres magnitudes (el modelo DSR):

Los parámetros no son constantes ajustadas a mano: el optimizador los ajusta a tu propio historial de repasos. Y en lugar de mandos indirectos, defines lo que de verdad te importa — la retención deseada (digamos 0.90) — y FSRS programa cada tarjeta para el momento en que su probabilidad de recuerdo está a punto de caer por debajo de ese valor.

Dos consecuencias prácticas:

  1. Menos repasos desperdiciados. Las tarjetas que te sabes bien se posponen más de lo que SM-2 se atrevería; las realmente difíciles vuelven antes. En el proyecto abierto srs-benchmark, ejecutado sobre cientos de millones de repasos reales de Anki, las variantes de FSRS predicen el recuerdo con más precisión que SM-2 de forma consistente — y esa precisión de predicción es exactamente lo que se convierte en repasos ahorrados.
  2. Sin infierno del ease. Un fallo actualiza la estabilidad y la dificultad con sensatez, en lugar de castigar la tarjeta para siempre.

Las advertencias honestas

Cambiar sin perder el progreso

En el Anki de escritorio (23.10 o posterior): Opciones del mazo → activa FSRS, fija la retención deseada (0.85–0.95 es el rango sensato; más alta = más repasos) y haz clic en "Optimizar" para ajustar los parámetros a tu historial. Tus tarjetas, tu historial y los archivos multimedia quedan intactos — solo cambia la programación futura.

En el iPhone: Guru usa FSRS de forma nativa — los mazos importados (.apkg con la programación intacta) continúan desde su estado actual, y los nuevos mazos generados por IA (directamente desde tus PDF) se programan con FSRS desde la primera tarjeta. No hay ningún interruptor que buscar.

Elegir una retención deseada

La gracia de FSRS es que ese equilibrio por fin se vuelve explícito: tú eliges la retención y el algoritmo paga el coste mínimo de repasos para mantenerla.

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