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エージェントハーネスのプロンプトとツール簡素化でコストを最大3倍削減、研究で判明

SWE-bench Verified上で同一モデルを用いClaude Code、mini-SWE-agent、OpenCodeを比較した研究によると、ハーネスのプロンプトとツールのスキーマを最小限に抑えることで、精度を落とさずにコストを最大3倍削減できることが分かった。

Artificial Analysis、独自知能指数で Claude Haiku 5.5 を 43 点と評価

Artificial Analysis は Claude Haiku 5.5 の知能指数スコアを 43 点と評価し、前世代の Haiku から 26 点上昇したと発表した。また、100 万トークンのコンテキストウィンドウを備えるとしている。結果にはトークン消費量、ターミナルタスク、事実の正確性、そして同社が過小評価されている可能性が高いとする AutomationBench スコアも含まれる。

deepagents、スキルの読み込み時にツールを動的ロード可能に

Harrison Chase氏によると、deepagentsはスキルの読み込み時にツールを動的ロードできるようになり、一部のスキルにのみ必要なツールを常時利用可能にしておく必要がなくなった。OpenAIやAnthropicのモデルでは、プロンプトキャッシュを損なわずに実行できるという。

Marin 535B-A23Bの訓練が中間地点に到達、カーネル更新でMFUは27%に向上

Percy Liang氏とMarin CommunityチームがCoreWeave上で進めるオープンモデル「Marin 535B-A23B」の訓練が中間地点に達した。カーネル改善によりMFUは21%から27%に向上し、ホールドアウト損失は事前に行った4回のテストに基づく予測通りに推移している。