Coral Protocol surpasse Microsoft de 34 % avec le meilleur benchmark GAIA pour le mini-modèle d'IA

Infrastructure décentralisée pour l'IA collaborative, Protocole corail a indiqué que son système multi-agents surpassait de 34 % Magnetic-UI, pris en charge par Microsoft, lors du benchmark GAIA. Ce résultat sans précédent suggère que la mise à l'échelle horizontale pourrait être plus efficace que l'extension des paramètres du modèle. Le système du protocole exploite une orchestration intelligente entre plusieurs agents, plutôt que de se concentrer uniquement sur l'augmentation de la taille du modèle.

Cette performance a marqué le score vérifié le plus élevé sur le benchmark GAIA utilisant des mini-agents, prenant en charge NVIDIA L'hypothèse selon laquelle des modèles plus petits et bien coordonnés pourraient jouer un rôle clé dans l'avenir de l'IA. Selon les développeurs de Coral, ce résultat reflète un changement conceptuel dans la façon d'aborder l'évolutivité de l'IA plutôt qu'une simple augmentation de la puissance du système.

En tant que protocole ouvert, Coral facilite l'expansion des capacités de l'IA en permettant la coordination entre agents spécialisés à l'échelle mondiale, au lieu de s'appuyer sur des modèles généraux centralisés. Son architecture permet une interaction parallèle et sécurisée entre agents, améliorant ainsi la fonctionnalité des modèles de langage de toutes tailles pour les tâches exigeant un raisonnement, une planification et une résolution de problèmes avancés.

« Cette avancée marque un tournant dans l'infrastructure de l'IA », a déclaré Caelum Forder, directeur technique de Coral, dans une déclaration écrite. « Elle prouve que la mise à l'échelle horizontale est non seulement possible, mais aussi pratique, et Coral est le moyen le plus efficace d'y parvenir. L'Internet des agents est désormais une réalité. Si vous êtes développeur d'agents, Coralisez-le. Si vous êtes développeur d'applications, développez-les mieux pour moins cher grâce à notre infrastructure », a-t-il ajouté.

Coral arrive en tête du benchmark GAIA et valide la puissance des petits modèles dans les systèmes agentiques avancés

Dans un contexte de concurrence croissante pour le développement de systèmes agents avancés, l'accent a été mis sur la mise à l'échelle des modèles afin de gérer la complexité croissante des tâches. Les performances récentes de Coral remettent en question cette approche dominante, concordant avec les conclusions d'une étude NVIDIA récente suggérant que des systèmes plus petits peuvent offrir des performances élevées sans compromettre la vitesse, la sécurité ou l'efficacité. Le benchmark GAIA, une suite complète d'évaluation pour l'IA avancée, est conçu pour évaluer la capacité des systèmes à gérer des tâches concrètes qui exigeraient généralement beaucoup de temps et de compétences de la part d'experts humains. Composé de 450 questions complexes testant les capacités de recherche, d'analyse et de raisonnement, ce benchmark constitue un indicateur clé du secteur pour évaluer l'efficacité des agents LLM (Large Language Model) à usage général. 

Le système d'agents GAIA de Coral, utilisé lors du test de performance, est basé sur le protocole Coral et s'inspire des principes de conception du protocole OWL de CAMEL. Il intègre des agents spécialisés pour effectuer diverses tâches, notamment la recherche, l'analyse, la critique, la planification et la navigation web, le tout communiquant via l'infrastructure serveur MCP de Coral. 

La position de Coral en tête du classement GAIA Benchmark pour les modèles plus petits témoigne du potentiel d'extension des fonctionnalités des systèmes d'IA grâce à une structure graphique. Ce résultat suggère que des agents légers et performants peuvent être créés à partir de modèles plus petits, facilitant ainsi une gestion plus large des données, une intégration plus fluide de l'écosystème et une communication inter-agents améliorée.

« Le rôle des petits modèles dans les systèmes agentiques a été sous-estimé jusqu'à présent, mais la tendance commence à s'inverser », a déclaré Caelum Forder. « Nous avons prouvé que ces modèles peuvent dépasser leurs limites connues et surpasser les modèles existants. Je suis convaincu qu'ils ont un rôle central à jouer dans l'avenir de l'IA agentique », a-t-il conclu.