Alma, कार्य सफलता दर और लागत में Claude Code को पार करता है

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AI summary iconसारांश
रुंता के FrontierHarness v1.1 बेंचमार्क के अनुसार, Alma कार्य सफलता दर और लागत कुशलता में Claude Code को पीछे छोड़ देती है। येटोने द्वारा विकसित Alma ने 62 कार्यों में 26,040 रन के साथ प्रति कार्य औसत लागत $0.80 के साथ 72.7% सफलता दर हासिल की, जो Claude Code से 16% सस्ती है। Alma स्थानीय निष्पादन, कोड संपादन का समर्थन करती है और Herdr के साथ एकीकृत होती है। जबकि क्रिप्टो बाजार अभी भी अस्थिर है, विकासक भावना में परिवर्तन के संकेतों के लिए डर और लालच सूचकांक को ध्यान से देख रहे हैं।

ChainCatcher के अनुसार, स्वतंत्र डेवलपर Yetone द्वारा विकसित स्थानीय AI Agent Alma, AI Agent इंफ्रास्ट्रक्चर कंपनी Runta द्वारा आयोजित नवीनतम समीक्षा में, कार्य सफलता दर और सफलता की लागत दोनों में तीसरे स्थान पर है, जो Claude Code, OpenCode आदि उपकरणों से अधिक है। वर्तमान सूची का स्नैपशॉट दर्शाता है कि Alma की कार्य सफलता दर 72.7% है, जो Codex CLI की 77.9% और Pi की 72.8% के बाद आती है, जबकि Claude Code की 70.0% है। Alma प्रत्येक सफल कार्य पर औसतन लगभग 0.80 डॉलर खर्च करता है, जबकि Claude Code 0.94 डॉलर खर्च करता है, जिससे लगभग 16% कम लागत होती है। इस FrontierHarness v1.1 की तुलना में, एक ही बड़े मॉडल की विभिन्न Agent निष्पादन फ्रेमवर्क में प्रदर्शन की तुलना की गई है, जिसमें 21 सेटअप, 5 बड़े मॉडल और 62 कार्य शामिल हैं, प्रत्येक को 4 बार दोहराया गया है, कुल 26,040 बार चलाने की योजना है, जो पिछले संस्करण की तुलना में 72 गुना है। सभी उपकरणों को एक समान क्लाउड परिवेश में चलाया गया है, और कार्य सफलता, Token लागत और निष्पादन गति की तुलना की गई है। Alma का मुख्य ध्यान स्थानीय निष्पादन और दीर्घकालिक स्मृति पर है, जो कोड पढ़ने और संशोधित करने, टर्मिनल कमांड्स चलाने, वेबसाइट्स की खोज करने, Skills और MCP का समर्थन करता है, साथ ही नीचे के मॉडल को स्विच करने की सुविधा प्रदान करता है। Alma ने हाल ही में Herdr को एकीकृत किया है, जिससे Claude Code, Codex, Pi आदि प्रोग्रामिंग Agents Herdr में जारी रह सकते हैं, और Alma सभी को एक ही चैट इंटरफ़ेस पर समेकित करके निष्पादन प्रक्रिया, प्रश्नों के उत्तर और संचालनों को मंजूरी प्रदान करता है। प्रयोक्ता iPhone के माध्यम से कंप्यूटर पर स्थित कई Agents को दूर से प्रबंधित कर सकते हैं। प्रस्तुत मूल्यांकन पूरा नहीं हुआ है, इसलिए पदोन्नति में परिवर्तन हो सकता है; परीक्षण में केवल GLM, DeepSeek, Kimi, Muse जैसेओपन-सोर्स मॉडल्स सम्मिलित हैं, GPT और Claude सीरीज़ के प्रपत्र-बंद मॉडल्स को सम्मिलित नहीं किया गया है।

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