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 MS Duplex, um agente reativo e o GPT-5.5 receberam o mesmo mapa.
Benchmarks internos. Todos os valores desta página provêm de testes realizados pela própria MatterSpace e não foram verificados de forma independente. Leia o aviso legal
- 100%*Sucesso dos planos, em todas as execuçõesUm agente reativo: 0% · o MS Duplex não usou tokens de modelo
Sucesso dos planos, em todas as execuções MS Duplex 100% Um agente reativo 0% - 0%*Um agente reativo guloso
- ~204*Tokens por decisão que um modelo de fronteira gasta para o igualar
Tokens por decisão que um modelo de fronteira gasta para o igualar MS Duplex 0 Modelo de fronteira ~204
* Valores obtidos nos benchmarks internos da MatterSpace, não verificados de forma independente. Leia o aviso legal
Encontrar o caminho mais curto.
Passo 1 de 5: O mundo
A mesma resposta, sem a fatura.
O que o GPT-5.5 e o MS Duplex pagaram, cada um, pelas mesmas rotas mais curtas.
Passo 1 de 3: Tokens
O MS 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 MS 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 MS Duplex igualou os caminhos mais curtos do GPT-5.5 sem tokens de modelo.*
As decisões repetidas são rápidas.
Perante o mesmo pedido, o MS 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.
A seguir: As tarefas dos agentes continuam a ter sucesso, com menos chamadas ao modelo.Leia →
Veja-o no seu próprio trabalho.
Do seu próprio assistente a cada agente que a sua empresa opera, um piloto põe o MS Duplex no seu próprio trabalho, com as métricas acordadas antes de começar.