En este artículo se construyen modelos de sustitución de kriging multifidelidad y expansión de caos polinómico disperso (SPCE). Además, se presentará una nueva combinación de los dos enfoques de sustitución en un modelo SPCE-Kriging multifidelidad. Una vez obtenidos los modelos de sustitución precisos, se pueden emplear para evaluar una gran cantidad de diseños para cuantificación de incertidumbre, optimización o exploración del espacio de diseño. Se utilizan problemas de referencia analíticos para mostrar que se pueden obtener modelos de sustitución multifidelidad precisos a un menor costo computacional que los modelos de alta fidelidad. Los problemas de referencia incluyen funciones no polinómicas y polinómicas de diversas dimensiones de entrada, funciones no polinómicas heterogéneas de dimensiones inferiores, así como un sistema acoplado de masa-resorte. En general, los modelos multifidelidad son más precisos que los de alta fidelidad para el mismo costo, especialmente cuando se emplean solo unos pocos puntos de entrenamiento de alta fidelidad. Las PCE de orden completo tienden a ser aproximadamente dos veces peores que las SPCE en términos de precisión general. La combinación de los dos enfoques en el modelo SPCE-Kriging conduce a un método más preciso y flexible en general.