Aiderは、DeepSeek R1をアーキテクトモデルとして、Claude Sonnetをエディターとして組み合わせることで、多言語ベンチマークで64.0%という新たなstate-of-the-artスコアを達成しました。

  • この組み合わせは以前の結果を上回り、o1が設定した以前のSOTAと比較してコストが14分の1です。
  • o1とSonnetを組み合わせることは、o1単独を使用するよりも良い結果を生み出さず、以前のエディターとの組み合わせで改善が見られた思考モデルとは異なります。
  • ベンチマークの結果は、思考トークンの実験が悪かったため、R1の標準的な最終出力を使用しています。

この構成は、特定のモデルの組み合わせが、単一の推論モデルを使用する compared to コーディングパフォーマンスとコスト効率を大幅に向上できることを示しています。