Este estudio se llevó a cabo en un depósito de pórfido de cobre ubicado en Espinar, Cusco (Perú), con el objetivo de desarrollar y comparar modelos predictivos para la capacidad de procesamiento en circuitos de molienda SAG. Se utilizaron un total de 174 muestras para la Prueba de Caída de Peso JK (JKDWT) y 1172 para el Índice de Trabajo de Bond (BWi), junto con 36 meses de datos operativos de la planta. Se evaluaron tres metodologías de modelado: DWi-BWi, SGI-BWi y SMC-BWi (Mia, Mib), todas integradas en un modelo de bloque geometalúrgico. La validación se realizó mediante la reconciliación con los datos reales de la planta, considerando restricciones operativas como el tamaño de transferencia y el rendimiento máximo (TPH). El modelo basado en parámetros SMC y BWi mostró el mejor rendimiento predictivo, con un error cuadrático medio (RMSE) de 143 t/h y una desviación relativa media del 1.5%. Este enfoque permite pronósticos de rendimiento más precisos, mejorando la planificación minera y la eficiencia operativa. Los resultados destacan la importancia de integrar datos geometalúrgicos y operativos para construir modelos robustos que sean adaptables a la variabilidad del mineral y aplicables tanto a escenarios de planificación a corto como a largo plazo.