Parallel, компания разработчика инфраструктуры для ИИ-агентов, выполняющих знания над вебом, значительно сократила время и стоимость исследований с помощью GPT-6 Astra. Инструменты компании поддерживают приложения от grounding веб для голосовых агентов до исследований для финансовых и юридических институтов. Ранее высококачественные ответы для долговременных задач требовали больших моделей с расширенным рассуждением, потребляющие больше времени и ресурсов. С помощью GPT-6 Astra Parallel добился той же качества исследований за половину времени с примерно 50% снижением стоимости кода.

В тесте, involving шесть статистик рынка труда across четырех州 over six months, GPT-6 Astra выполнил работу в два раза быстрее предыдущих моделей. Агент искал несколько веб-сайтов, собирал информацию и формировал результаты в один отчет. По словам Devin Gupta, технический сотрудник Parallel Web Systems, Astra выпускал более целевые поисковые запросы и лучше фокусировалась на конечной задаче, incorporating свое мировое знание.

Увеличенная эффективность позволяет Parallel распределять исследование между несколькими агентами. GPT-6 Astra может делегировать конкретные задачи под-агентам, обеспечивая одновременную работу и сокращая время, затраченное на последовательные поиски. Это предоставляет лучший путь от сложных вопросов к исследованным ответам с меньшим ожиданием, меньшими затратами и большей вместимостью для требовательных исследований в масштабах.