Saltar para o conteúdo
Vareon

Planeia o caminho mais curto, com zero tokens de modelo.

Um pequeno mundo de salas, com o objetivo a dois a cinco movimentos de distância, e um ciclo e um beco sem saída pelo caminho. Cada tarefa mostra que movimento leva a onde e depois pede um caminho. O Duplex, um agente reativo e o GPT-5.5 receberam o mesmo mapa.

  • 100%Sucesso dos planos, em todas as execuçõesUm agente reativo: 0% · o Duplex não usou tokens de modelo
  • 0%Um agente reativo guloso
  • ~204Tokens por decisão que um modelo de fronteira gasta para o igualar

Encontrar o caminho mais curto.

Um pequeno mundo de salas: o objetivo está a poucos movimentos, com um ciclo e um beco sem saída pelo caminho.

Passo 1 de 5: O mundo

A mesma resposta, sem a fatura.

O que o GPT-5.5 e o Duplex pagaram, cada um, pelas mesmas rotas mais curtas.

Passo 1 de 3: Tokens

O Duplex não gastou tokens de modelo em nenhuma decisão. O GPT-5.5, cerca de 204 em cada uma.

A jogada que parece mais próxima pode não levar a lado nenhum.

Aonde levaram os movimentos de cada abordagem, em dez execuções.

Passo 1 de 2: Reativo

Os primeiros movimentos de um agente reativo: cerca de metade foi para o ciclo ou o beco sem saída, e nenhum chegou ao objetivo.

Quatro verificações, cumpridas em todos os planos.

O que foi verificado em cada plano feito pelo Duplex.

Passo 1 de 4: Mais curta

Cada plano foi a rota mais curta exata.

Como foi feito.

O trabalho
Encontrar um caminho num mundo de salas gerado aleatoriamente, a dois a cinco movimentos do objetivo, com um ciclo que não leva a lado nenhum e um beco sem saída.
Escala
Uma execução alojada de 20 tarefas, e dez execuções independentes de 12 planos cada.
Comparado com
Um agente reativo que olha um movimento à frente, e o GPT-5.5 com o mesmo mapa no seu prompt.
Igual para todos
O mesmo mapa e a mesma tarefa para todas as abordagens.

O que significa para o seu trabalho.

  • Planos sem custo de modelo.

    O Duplex igualou os caminhos mais curtos do GPT-5.5 sem tokens de modelo.

  • As decisões repetidas são rápidas.

    Perante o mesmo pedido, o Duplex respondeu numa mediana de 582 ms; o GPT-5.5 demorou 1,647 ms.

  • Para em vez de adivinhar.

    Quando começou num sítio onde nunca tinha estado, disse-o, todas as vezes.

Veja-o no seu próprio trabalho.

Do seu próprio assistente a cada agente que a sua empresa opera, um piloto põe o Duplex no seu próprio trabalho, com as métricas acordadas antes de começar.