Beating Monitoring के अनुसार, AI Agent इंफ्रास्ट्रक्चर कंपनी Composio ने एक ही Kimi K3 को Kimi Code, Hermes और Claude Code में एकीकृत किया और 28 समान कार्य पूरा किए। तीनों रनटाइम फ्रेमवर्क्स द्वारा सफलता की संख्या केवल 2 कार्यों में अंतर था, लेकिन Token उपयोग और लागत में बड़ा अंतर था। Kimi Code ने 22 कार्य पूरे किए, Hermes ने 21 कार्य पूरे किए, और Claude Code ने 20 कार्य पूरे किए। प्रति कार्य Token माध्यिका क्रमशः 61,000, 67,000 और 340,000 थी। Composio के अनुमान के अनुसार, प्रति कार्य औसत लागत क्रमशः 0.22 डॉलर, 0.28 डॉलर और 2 डॉलर थी। कुछ कार्यों में Token उपयोग में अधिकतम 30 गुना का अंतर था। Hermes सबसे तेज़ था, जिसकी प्रति कार्य माध्यिका समय 179 सेकंड थी। Kimi Code के लिए 297 सेकंड और Claude Code के लिए 348 सेकंड। Writer की एक अन्य अध्ययन में भी समान परिणाम प्राप्त हुए। शोधकर्ताओं ने 22 कार्यों और 6 मॉडलों पर केवल रनटाइम फ्रेमवर्क बदलकर Token उपयोग में 38% की कमी, प्रति कार्य लागत में 41% की कमी, समय में 44% की कमी, और पूर्णता के स्तर में लगभग समान परिणाम प्राप्त किए।
Composio ने किमी K3 का तीन फ्रेमवर्क्स पर परीक्षण किया, टोकन लागत में अधिकतम 9 गुना का अंतर है
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Composio ने Kimi K3 का परीक्षण Kimi Code, Hermes और Claude Code पर 28 समान कार्यों के साथ किया। सफलता दरें समान थीं, लेकिन टोकन लागत और समय भिन्न थे। Kimi Code ने प्रति कार्य 61,000 टोकन का उपयोग किया, जिसकी लागत $0.22 थी, जबकि Claude Code ने $2.00 प्रति टोकन की दर से 340,000 टोकन का उपयोग किया। कुछ कार्यों में 30x अधिक टोकन का उपयोग हुआ। Hermes सबसे तेज़ी से 179 सेकंड में पूरा हुआ। परिणामों से CFT पालन की महत्वपूर्णता स्पष्ट होती है, जो AI बुनियादी ढांचे जैसे रिस्क-ऑन संपत्तियों के प्रबंधन में है।
स्रोत:मूल दिखाएं
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