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Un coste de lectura estable, por largo que sea el historial.

LongMemEval hace preguntas sobre historiales de chat largos entre una persona y un asistente. A medida que el historial creció hasta cuarenta sesiones, la lectura necesaria para cada respuesta de Duplex se estabilizó, y cuando un dato había cambiado, respondió con el actual.

LongMemEval, de Wu et al., ICLR 2025. El benchmark →

Benchmarks internos. Todas las cifras de esta página proceden de pruebas realizadas por la propia Vareon y no se han verificado de forma independiente. Lee el descargo de responsabilidad

  • 96%*Respuestas actualizadas cuando un dato había cambiadoEl dato nuevo, no el antiguo
  • 3.7×*Menos lectura por pregunta que leer todo el historialCon cuarenta sesiones de historial
  • 84%*Precisión con cuarenta sesiones de historial

* Cifras de los benchmarks internos de Vareon, no verificadas de forma independiente. Lee el descargo de responsabilidad

El historial se duplica. La lectura se estabiliza.

Al acumularse sesiones, el historial entero se duplica con ellas.*

Paso 1 de 4: El historial

3.7× menos lectura por respuesta.*

Con cuarenta sesiones de historial, frente a enviar todo el historial al modelo.

Paso 1 de 3: Lectura

Duplex envió 24,176 tokens por pregunta. Enviar todo el historial suponía 88,798.*

Responde con el dato tal como está ahora.

Cuando un dato cambió a mitad del historial, Duplex dio la respuesta actual el 96% de las veces.*

  • Razonamiento temporal: 90% de aciertos.*
  • Razonamiento entre varias sesiones: 89% de aciertos.*
Paso 1 de 4: Declarado

Al principio del historial, se afirma un dato: el equipo usa el proveedor A.*

Cómo se realizó.

Benchmark
LongMemEval, de Wu et al. (ICLR 2025), a partir de la versión pública depurada.
El trabajo
Responder a una pregunta sobre un historial de chat largo entre una persona y un asistente.
Historiales
Las sesiones que contienen la respuesta, mezcladas con sesiones no relacionadas de un conjunto de 19,195, con 2, 5, 10, 20 y 40 sesiones.
Escala
50 preguntas con cinco tamaños de historial: 250 respuestas para cada enfoque.
Modelos
GPT-5.5 leyó lo que aportó cada enfoque y redactó todas las respuestas; un modelo distinto las evaluó.

Qué significa para tu trabajo.

  • El trabajo de larga duración sigue siendo asequible.

    De veinte a cuarenta sesiones el historial se duplicó, y el coste de cada respuesta se mantuvo en $0.032.*

  • Las respuestas siguen lo que cambió.

    Cuando un dato había cambiado, Duplex respondió con el actual el 96% de las veces.*

  • Responde, en lugar de abstenerse.

    Duplex rechazó 5 de las 250 preguntas, y respondió el resto.*

Siguiente: Bloquea todos los ataques, y deja pasar el trabajo normal.Leerlo →

Compruébalo con tu propio trabajo.

De tu propio asistente a cada agente que ejecuta tu empresa, un piloto pone Duplex en tu propio trabajo, con las métricas acordadas antes de empezar.

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