Parallel 以 GPT‑6 Astra 將研究時間與成本減半

Parallel⁠(在新視窗中開啟) 打造開發者基礎架構，協助 AI 智慧體透過網路執行知識工作。Parallel 的工具結合前沿模型與網路搜尋，用途廣泛，既能讓語音智慧體的回應以網路資訊為依據，也能協助金融機構與法律領域的客戶進行研究。

Parallel 過去處理最耗時的研究任務時，通常需要讓較大的模型進行更長時間的推理，才能獲得高品質答案，因此得花費更多時間與資源。採用 GPT‑6 Astra 後，研究所需時間與成本都大幅降低。

在一項 GPT‑6 Astra 測試中，Parallel 要求其智慧體研究四個州在六個月內的六項不同勞動市場統計資料。該智慧體必須搜尋多個網站、蒐集資訊，再將調查結果彙整成一份研究報告。

GPT‑6 Astra 僅需先前模型一半的時間便能完成工作，程式碼成本約降低 50%，同時維持相同的研究品質。

Parallel 也觀察到，GPT‑6 Astra 的搜尋更聚焦，能以更少步驟得出實用結果。

效率提升後，Parallel 也更容易讓多個智慧體分工研究。GPT‑6 Astra 可將特定研究任務交給子智慧體，同時展開多項工作，減少逐一搜尋所需的時間。

如今，Parallel 研究複雜問題、找出答案的效率更高，等待時間更短、成本更低，也更有餘裕處理大量高難度的研究任務。