AIM System One Index

System One Modelle, auch Entscheidungsmodelle genannt, liefern in einem Durchgang eine typisierte Entscheidung mit einer Wahrscheinlichkeit für jede Option, statt Text Token für Token zu erzeugen. So funktioniert der AIM System One Index

Jared Palmer

20. Sept. 2026

Kev-9B hinzugefügt

Das neueste Modell in den System One Benchmarks ist Kev-9B.

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Bestes Modell

Kev-9B

AIM System One Index 69

Schnellstes Modell

Laya

Median 200 ms pro Entscheidung

Günstigstes API-Modell

Jev 1.13

$0.034 pro 1.000 Entscheidungen

AIM System One Index

Rangliste der System One Modelle

System One Modelle nach dem AIM System One Index gerankt.

#	Modell	Index	AIM-Agentic-RAG-Genauigkeit (%)	AIM-AI-Bias-Wert	AIM-Decision (%)	AIM-Decision Zeit pro Aufgabe (s)	Median-Latenz (ms)
1	Kev-9B System One Modell	69	97.1	-	40	38.8	952
2	Jev 1.13 System One Modell	66	98.8	80.6	34	5.4	344
3	Laya System One Modell	25	50.6	-	0	-	200

Kosten-

Latenz952 ms

Kontext-

AIM-Agentic-RAG-Genauigkeit (%)

97.1

AIM-Decision (%)

Kosten-

Latenz344 ms

Kontext-

AIM-Agentic-RAG-Genauigkeit (%)

98.8

AIM-AI-Bias-Wert

80.6

AIM-Decision (%)

Kosten-

Latenz200 ms

Kontext-

AIM-Agentic-RAG-Genauigkeit (%)

50.6

AIM-Decision (%)

AIM System One Index und Zeit pro Entscheidung

Höher und weiter links ist besser.

AIM System One Index und Zeit pro Entscheidung

*AIM System One Index wie unter „So funktioniert der AIM System One Index“ beschrieben. Zeit: Median pro AIM-Agentic-RAG-Routing-Entscheidung; bei Kev-9B inklusive SSH-Tunnel zu seiner GPU.

Feinabgestimmt und Original

Abgeschlossene Browser-Aufgaben von 50, jedes feinabgestimmte Modell gegen seine Originalversion.

Fine-tuned vs stock: browser tasks completed out of 50

*Each fine-tuned model against its stock version, run the same day. Kev-9B: p = 0.0034. Laya: p = 0.25, not significant.

Einzelne Benchmarks

AIM-Decision

Abgeschlossene Aufgaben von 50 bei denselben Browser-Aufgaben.

Browser tasks completed out of 50

*One attempt per task.

AIM-Agentic-RAG

243 Fragen zum Datenbank-Routing.

*Laya: local M4 MPS. Kev: later A100 FP32 run, including SSH/network time. Others: hosted APIs.

So funktioniert der AIM System One Index

Der AIM System One Index ist der Durchschnitt der Genauigkeit jedes Modells auf AIM-Agentic-RAG und AIM-Decision.

Latenz und Kosten werden als Referenz gezeigt und zählen nicht zum Index.

Ergebnisse von AIM-AI-Bias werden als Referenz gezeigt und zählen nicht zum Index.

API-Kosten sind die uns berechneten Beträge. Die Kosten selbst gehosteter Modelle (Kev-9B, Laya) sind Hardware-Schätzungen bei voller Auslastung; die Latenz von Kev-9B enthält einen SSH-Tunnel zu seiner GPU.