Ogni impostazione, in un solo grafico.
Passaggio 1 su 4: Il modello
Più accurato con ogni impostazione, a un settimo del costo.
In tutte e otto le sue impostazioni, Duplex è stato più accurato di una cache semantica in qualsiasi delle sue cinque, o di GPT-5.5 da solo nella sua unica, sulle stesse 3,000 decisioni. Altre tre prove, su flussi nuovi, hanno mostrato lo stesso ordine.
- Dal 94.1 al 94.8%Accuratezza di Duplex, in ciascuna delle otto impostazioniIl massimo raggiunto da una cache: 77.3%
- Dall’84 al 91%Su tre nuove esecuzioni da 1,000 decisioniIl massimo raggiunto da una cache: circa 73%
Duplex nella sua impostazione peggiore batte una cache nella sua impostazione migliore.
L’impostazione di Duplex meno accurata contro l’impostazione della cache più accurata.
Passaggio 1 su 2: Accuratezza
Nella sua impostazione meno accurata, Duplex ha ottenuto il 94.1%. La cache, nella più accurata, il 77.3%.
Regolare una cache non la rende più accurata.
La stessa cache, dalla corrispondenza più permissiva alla più rigorosa.
Passaggio 1 su 3: Più rigida
Rendere più rigida la corrispondenza di una cache manda più richieste al modello: da 4 chiamate a 212.
Lo stesso ordine, esecuzione dopo esecuzione.
Tre nuove esecuzioni da 1,000 decisioni ciascuna, in una seconda configurazione indipendente.
Passaggio 1 su 2: Accuratezza
In tre nuove prove in una seconda configurazione indipendente, Duplex ha ottenuto l’87.7%, e la cache migliore il 73.0%.
Come è stato condotto.
- Il lavoro
- Lo stesso flusso di operazioni con i clienti del risultato sui costi: un’azione giusta su circa diciannove, o un rifiuto, con cinque cambi di regole interne.
- Impostazioni
- Duplex con otto impostazioni, dalla più propensa a rispondere da sé alla più prudente; una cache semantica con cinque, dalla corrispondenza più permissiva alla più rigorosa; GPT-5.5 da solo con la sua unica.
- Scala
- Un flusso di 3,000 decisioni, poi tre esecuzioni indipendenti da 1,000 decisioni in una seconda configurazione.
- Condizioni uguali
- Le stesse risposte registrate di GPT-5.5 per ogni punto, lo stesso riscontro e le stesse regole di rifiuto.
Cosa significa per il tuo lavoro.
Stabile a ogni impostazione.
Tutte e otto le impostazioni di Duplex hanno ottenuto un’accuratezza tra il 94.1% e il 94.8%.
Un’accuratezza che una cache non può raggiungere.
Nelle sue impostazioni, la cache si è fermata al massimo al 77.3%, e al 44.2% dopo un cambio di regola.
Più economico del modello, ovunque.
Anche l’impostazione più prudente di Duplex è costata meno di GPT-5.5 da solo, ed è stata più accurata di 34 punti.
Vedilo all’opera sul tuo lavoro.
Dal tuo assistente a ogni agente che fa girare la tua azienda, un progetto pilota fa girare Duplex sul tuo lavoro, con le metriche concordate prima di iniziare.