AIM System One Index

Les modèles System One, aussi appelés modèles de décision, renvoient en une seule passe une décision typée avec une probabilité pour chaque option, au lieu de générer du texte token par token. Fonctionnement de l'AIM System One Index

Jared Palmer

20 sept. 2026

Kev-9B ajouté

Le modèle le plus récent dans les benchmarks System One est Kev-9B.

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Meilleur modèle

Kev-9B

AIM System One Index 69

Modèle le plus rapide

Laya

Médiane de 200 ms par décision

Modèle API le moins cher

Jev 1.13

$0.034 pour 1 000 décisions

AIM System One Index

Classement des modèles System One

Modèles System One classés selon l'AIM System One Index.

#	Modèle	Index	AIM-Decision (%)	AIM-Decision temps par tâche (s)	Latence médiane (ms)	Précision AIM-Agentic-RAG (%)	Score AIM-AI-Bias
1	Kev-9B Modèle System One	69	40	38.8	952	97.1	-
2	Jev 1.13 Modèle System One	66	34	5.4	344	98.8	80.6
3	Laya Modèle System One	25	0	-	200	50.6	-

Coût-

Latence952 ms

Contexte-

AIM-Decision (%)

Précision AIM-Agentic-RAG (%)

97.1

Coût-

Latence344 ms

Contexte-

AIM-Decision (%)

Précision AIM-Agentic-RAG (%)

98.8

Score AIM-AI-Bias

80.6

Coût-

Latence200 ms

Contexte-

AIM-Decision (%)

Précision AIM-Agentic-RAG (%)

50.6

AIM System One Index et temps par décision

Plus haut et plus à gauche, c'est mieux.

AIM System One Index et temps par décision

*AIM System One Index tel qu'expliqué dans Fonctionnement de l'AIM System One Index. Temps : médiane par décision de routage AIM-Agentic-RAG ; celui de Kev-9B inclut un tunnel SSH vers son GPU.

Affiné et original

Tâches de navigateur réussies sur 50, chaque modèle affiné face à sa version d'origine.

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.

Benchmarks individuels

AIM-Decision

Tâches réussies sur 50 pour les mêmes tâches de navigateur.

Browser tasks completed out of 50

*One attempt per task.

AIM-Agentic-RAG

243 questions de routage de bases de données.

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

Fonctionnement de l'AIM System One Index

L'AIM System One Index est la moyenne de la précision de chaque modèle sur AIM-Agentic-RAG et AIM-Decision.

La latence et le coût sont affichés à titre de référence et ne comptent pas dans l'index.

Les résultats AIM-AI-Bias sont affichés à titre de référence et ne comptent pas dans l'index.

Les coûts API sont les montants facturés. Les coûts des modèles auto-hébergés (Kev-9B, Laya) sont des estimations matérielles à pleine utilisation ; la latence de Kev-9B inclut un tunnel SSH vers son GPU.