TraseはHugging Face GAIAリーダーボードの首位を奪還し、公開テストスコアで約67%、検証スコアで70.3%を達成した。このパフォーマンスはGoogle、Microsoft、OpenAIといった業界の巨人を上回り、クエリあたりのコストは約1/100である。

  • TraseはGAIAベンチマークにおいて66.78%の総合テストスコアを達成し、これはマルチステップ推論、マルチモーダルデータ処理、ツール使用を評価するものである。
  • 1クエリあたりの計算コストは約10ドルであり、OpenAIのDeep Researchが1問あたり1,100〜1,300ドルかかったのと対照的である。
  • Traseはほとんどの質問に1回のパスで回答する一方、Deep Researchのような競合他社はスコアを集約するために1問あたり64回の試行を必要とした。
  • このプラットフォームは業界固有データでのファインチューニングと成果監督型強化学習を活用し、医療や金融などの分野における精度とコンプライアンスを保証している。

Traseのモデル非依存アーキテクチャにより、組織は広範なITチームや高価なインフラなしで、安全でスケーラブルなAIエージェントを展開できる。