Alle indstillinger i ét diagram.
Trin 1 af 4: Modellen
Mere nøjagtig i alle indstillinger, til en syvendedel af prisen.
I alle sine otte indstillinger var MS Duplex mere nøjagtig end en semantisk cache i nogen af dens fem eller GPT-5.5 alene i dens ene, på de samme 3,000 beslutninger. Tre kørsler mere, på nye strømme, viste den samme rækkefølge.
Interne benchmarks. Alle tal på denne side kommer fra test, som MatterSpace selv har kørt, og er ikke blevet uafhængigt verificeret. Læs ansvarsfraskrivelsen
- 94.1 til 94.8%*Nøjagtighed for MS Duplex i hver af otte indstillingerDet bedste, en cache nåede: 77.3%
Nøjagtighed for MS Duplex i hver af otte indstillinger MS Duplex 94.1 til 94.8% Det bedste, en cache nåede 77.3% - 84 til 91%*På tre nye kørsler med 1,000 beslutningerDet bedste, en cache nåede: omkring 73%
På tre nye kørsler med 1,000 beslutninger MS Duplex 84 til 91% Det bedste, en cache nåede ≈73%
* Tal fra MatterSpaces interne benchmarks, ikke uafhængigt verificeret. Læs ansvarsfraskrivelsen
MS Duplex på sit dårligste slår en cache på sit bedste.
Den mindst nøjagtige indstilling af MS Duplex mod den mest nøjagtige indstilling af cachen.
Trin 1 af 2: Nøjagtighed
I sin mindst nøjagtige indstilling scorede MS Duplex 94.1%. Cachen, i sin mest nøjagtige, scorede 77.3%.*
Justering af en cache giver ikke højere nøjagtighed.
Den samme cache, fra den løseste matchning til den strengeste.
Trin 1 af 3: Strengere
Når en caches matchning strammes, sendes flere forespørgsler til modellen: fra 4 kald til 212.*
Den samme rækkefølge, kørsel efter kørsel.
Tre nye kørsler med hver 1,000 beslutninger i en anden, uafhængig opstilling.
Trin 1 af 2: Nøjagtighed
Over tre nye kørsler i en anden, uafhængig opsætning scorede MS Duplex 87.7%, og den bedste cache 73.0%.*
Sådan blev det kørt.
- Arbejdet
- Den samme strøm af beslutninger i kundedrift som i omkostningsresultatet: én rigtig handling ud af omkring nitten, eller en afvisning, med fem interne regelændringer.
- Indstillinger
- MS Duplex med otte indstillinger, fra mest villig til at svare selv til mest forsigtig; en semantisk cache med fem, fra løseste til strengeste matchning; GPT-5.5 alene med sin eneste.
- Omfang
- Én strøm af 3,000 beslutninger, derefter tre uafhængige kørsler med 1,000 beslutninger i en anden opstilling.
- Holdt ens
- De samme registrerede GPT-5.5-svar for hvert punkt, den samme tilbagemelding og de samme afvisningsregler.
Hvad det betyder for dit arbejde.
Stabil i hver indstilling.
Alle otte indstillinger af MS Duplex landede på en nøjagtighed mellem 94.1% og 94.8%.*
Nøjagtighed, en cache ikke kan nå.
På tværs af sine indstillinger toppede cachen ved 77.3%, og ved 44.2% efter en regelændring.*
Billigere end modellen, overalt.
Selv den mest forsigtige indstilling af MS Duplex kostede mindre end GPT-5.5 alene og var 34 point mere nøjagtig.*
Næste: Bliver ved med at lære uden at glemme, blive forældet eller vokse.Læs det →
Se det på dit eget arbejde.
Fra din egen assistent til hver agent, din virksomhed kører, sætter et pilotprojekt MS Duplex på dit eget arbejde, med målepunkterne aftalt, før det går i gang.