Auker 1.0

概要

• Aukerは、答えを改善するだけでなく、タスクへの取り組み方そのものを学習して進化するエージェントモデルです。
• 複雑な課題をサブ問題へ分解し、各課題に最適なモデルやエージェント、ツール、推論量を自律的に割り当てます。

主な特徴と実績

• MMMU-Proで116回の最適化実験を行い、正答率80.35%を維持しながら、総コストを9.73ドルまで削減しました。
• 初期ベースラインと比べてコストを約6分の1に抑え、検証環境ではGPT-5.6 LunaやQwen3.7-Plusを上回る費用対効果も示しています。

こんな用途におすすめ

• 複雑な業務を複数段階に分け、状況に応じてAIモデルやツールを使い分けたい企業向けです。
• 回答精度を大きく落とさずに、推論コストやモデル利用料を継続的に最適化したいワークロードに適しています。