d1-ultra od Liquid AI: model decyzyjny, który deklasuje konkurencję
d1-ultra od Liquid AI prowadzi w rankingu modeli decyzyjnych, bo częściej przyznaje, że nie zna odpowiedzi. Porównujemy go z GPT-6 Luna.
d1-ultra od Liquid AI prowadzi w rankingu modeli decyzyjnych, bo częściej przyznaje, że nie zna odpowiedzi. Porównujemy go z GPT-6 Luna.
Muse Wonder Full uzyskał wyższy wynik AA niż Wonder, lecz działa przez Muse Code. Wonder jest w API, gdzie koszt zadania zależy od.
ChatGPT może odpowiedzieć kalkulatorem lub interaktywnym schematem. Dostęp do Intelligent UI zależy od modelu, ustawienia rozumowania i aplikacji.
Nowy model Google szuka zdjęć, nagrań i dokumentów po znaczeniu, prosto na telefonie. Oszczędzanie miejsca odbywa się jednak kosztem trafności wyników.
Nowy Haiku mocno obniża ceny krótkich zadań. Długie wejście, inny tokenizer i poziom rozumowania sprawiają jednak, że rachunek wymaga osobnego przeliczenia.
Decisions API to test wyboru dla AI: aplikacja zadaje pytanie zamknięte, a GPT-6 Luna zwraca samą kategorię lub liczbę zamiast akapitu tekstu.
Przykład Comcast pokazuje, dlaczego szerszy dostęp do Claude’a pozostawia zespołowi trudne zadanie: potwierdzenie znalezionych luk i sprawdzenie napraw.
Mistral wraca do rywalizacji z modelem na własnej europejskiej infrastrukturze. Nawet po rabacie koszt zadania jest wyższy niż u porównanych rywali.
Szef Codex w OpenAI obiecał jedno wyraźne ulepszenie dziennie przez 28 dni albo pełny reset limitów. Sprawdzamy, co wdrożono w pierwszych dwóch dniach.
Premiera Dots miała pokazać samodzielnych agentów OpenAI. Problemy demonstracji ujawniły rozdźwięk między obietnicą a pokazem. Co wiemy o przyczynach?