Alma 在任務成功率和成本方面優於 Claude Code

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AI summary icon精華摘要
根據 Runta 的 FrontierHarness v1.1 基準測試，Alma 在任務成功率和成本效益上略勝 Claude Code 一籌。由 Yetone 開發的 Alma 在 62 項任務中進行了 26,040 次運行，成功率达到 72.7%，平均每次任務成本為 $0.80，比 Claude Code 便宜 16%。Alma 支援本地執行、程式碼編輯，並與 Herdr 整合。隨著加密貨幣市場持續波動，開發者正密切關注恐懼與貪婪指數，以捕捉情緒轉變的跡象。

ChainCatcher 消息，由獨立開發者 Yetone 主導開發的本地 AI Agent Alma，在 AI Agent 基礎設施公司 Runta 發起的最新一輪橫評中，任務通過率與成功成本均位列第 3 名，高於 Claude Code、OpenCode 等工具。當前榜單快照顯示，Alma 任務通過率為 72.7%，僅次於 Codex CLI 的 77.9% 和 Pi 的 72.8%，Claude Code 為 70.0%。Alma 每成功完成一道題平均耗費約 0.80 美元，Claude Code 為 0.94 美元，成本低約 16%。此次 FrontierHarness v1.1 比較同一大模型在不同 Agent 執行框架下的表現，涵蓋 21 組 Harness 配置、5 款大模型和 62 項任務，每項重複 4 次，計劃運行 26,040 次，規模為上一版的 72 倍。所有工具均在統一雲端環境中運行，比較任務成功率、Token 成本和執行速度。Alma 主打本地運行與長期記憶，可讀取和修改代碼、執行終端命令、搜索網頁，並支援 Skills 和 MCP，亦可切換底層模型。Alma 近期整合 Herdr，Claude Code、Codex、Pi 等編程 Agent 可繼續在 Herdr 中運行，並由 Alma 集中至同一聊天介面查看執行過程、回覆問題和批准操作，用戶亦可透過 iPhone 遠端管理電腦上的多個 Agent。目前評測尚未結束，排名仍會變動，參測模型僅限 GLM、DeepSeek、Kimi、Muse 等開源模型，未涵蓋 GPT 和 Claude 系列閉源模型。

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