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推論モデルは、従来のベンチマークで実行するにはコストがかかりますが、エージェントワークフローでは、より少ないターンで答えに到達するため、多くの場合、安価になります
2025 年まで、テスト時のコンピューティングによりフロンティア インテリジェンスのコストが上昇しましたが、エージェント ワークフローには重要な違いがあります。

GPQA Diamond と τ²-Bench Telecom (モデルがカスタマー サービスの役割を果たすことを要求するエージェント ベンチマーク) はどちらも、GPT-4.1 と比較して GPT-5 と o3 で優れたパフォーマンスを示していますが、推論モデルは GPQA を実行するのに >10 倍のコストがかかりますが、τ² のカスタマー サービス環境では GPT-4.1 とほぼ同じコストがかかります。o3 と GPT-4.1 のトークン コストは等しいため、これらの違いは完全に効率によってもたらされます。


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