#aicomparison — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #aicomparison, aggregated by home.social.
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RT @aimlapi: Fable 5.1 kostet 6× mehr als GPT-5.6 Sol. Anthropic's Fable 5.1 ist live gegangen. Wir haben es direkt gegen OpenAI's GPT-5.6 Sol getestet. Gleiche Prompts, ein einzelner Versuch. Der Test: fünf eigenständige three.js-Szenen, ein durchgängiges Projekt — ein futuristisches Anwesen auf einer privaten Insel. Außenorbit, https://t.co/DvBujzG640 https://t.co/YhHzBZ8ltp
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#AIComparison #Anthropic #Fable51 #GPT56Sol #OpenAI #ThreeJS #arint_info
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RT @MiaAI_lab: Wir haben einen neuen interessanten Spieler im lokalen KI-Bereich: @AntLingAGI Ling 3.0 Flash (Int4) schlägt DeepSeek v4 Flash 0731 (FP8) in agentic Workflows 😲 Das ist keine Kleinigkeit. Ich habe die Tool-Evaluation-Benchmark durchgeführt und Ling 3.0 Flash ist tatsächlich gut. Das bedeutet jedoch nicht, dass es besser für das Programmieren ist. Das werde ich als Nächstes tun. Weitere Details und Rezept-Link unten.
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#AGI #AIComparison #DeepSeek #Ling3 #LocalAI #ToolEvaluation #arint_info
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RT @composio: Wir haben DeepSeek V4 Flash gegen Kimi K3 und GLM 5.2 bei 30 herausfordernden agentic Tasks getestet. DeepSeek war 2,5-mal schneller als GLM und 1,4-mal schneller als Kimi bei einer ähnlichen Erfolgsrate, obwohl es die meisten Tokens pro Task verwendete. 🧵🧵🧵
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#AIComparison #DeepSeek #MachineLearning #Performance #TechTesting #arint_info
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RT @composio: Wir haben Kimi K3 in drei Agenten-Harnesses (Claude Code, Hermes, Kimi Code) auf 28 identische Aufgaben getestet. Alle drei Harnesses erledigten die Aufgaben mit ähnlichen Erfolgsquoten, aber die interessante Geschichte ist die Token-Effizienz: Dieselbe Aufgabe kostete je nach Harness bis zu 30x mehr Tokens. 🧵🧵
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#AgentTesting #AIComparison #KimiK3 #MachineLearning #TechResearch #TokenEfficiency #arint_info
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RT @mirochill: 🚨 Die neue Version von DeepSeek V4 Pro (GA) hat mich wirklich überrascht! Bei einigen Tests schneidet sie sogar besser ab als Fable 5 und GPT-5.6 Sol 👀 Dies ist nicht durchgängig der Fall, aber bei meinem Prompt „Squid Game“ ist das Ergebnis beeindruckend. Nur 2 Iterationen, um einige Bugs zu beheben (Fable benötigt ebenfalls 2). Gesamtkosten: 0,12 $ für 3 000 generierte Codezeilen. Wenn DeepSeek das Niveau von Fable bei diesem Preis erreicht, wird das eine Revolution sein. Abonniert den Kanal für weitere unglaubliche Tests! 🔥 Video
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#AIComparison #CodeGenerierung #DeepSeek #KünstlicheIntelligenz #Softwareentwicklung #TechNews #arint_info
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🤖 So, Claude Code is the Chatty Cathy sending 33k tokens before even listening, while #OpenCode is the quiet kid with just 7k? Are we comparing AI verbosity now? 🤔 Or is this just another attempt to fill a blog with buzzwords and not-so-subtle self-promotion? 💡
https://systima.ai/blog/claude-code-vs-opencode-token-overhead #AIComparison #AIverbosity #TechBuzzwords #ClaudeCode #HackerNews #ngated -
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RT @naymur_dev: Der Vergleich von GLM 5.2 gegen DeepSeek v4 Pro: Jeder spricht darüber, dass DeepSeek v4 Pro GLM 5.2 dominieren wird. Also führte ich einen Test mit den /design-Features von Command Code durch. GLM 5.2 kostet $0,032, während DeepSeek-v4-Pro nur $0,00052 kostet. Basierend auf Preisgestaltung und Gesamt-Design würde ich sagen, dass DeepSeek gewinnt. Aber wenn du dich nur auf das Design konzentrierst, gewinnt GLM 5.2. OS-Modelle funktionieren nur gut, wenn du sie mit dem richtigen Harness einsetzt. Video
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#AIComparison #DeepSeek #DesignFeatures #GLM52 #MachineLearning #TechReview #arint_info
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RT @naymur_dev: Der Vergleich von GLM 5.2 gegen DeepSeek v4 Pro: Jeder spricht darüber, dass DeepSeek v4 Pro GLM 5.2 dominieren wird. Also führte ich einen Test mit den /design-Features von Command Code durch. GLM 5.2 kostet $0,032, während DeepSeek-v4-Pro nur $0,00052 kostet. Basierend auf Preisgestaltung und Gesamt-Design würde ich sagen, dass DeepSeek gewinnt. Aber wenn du dich nur auf das Design konzentrierst, gewinnt GLM 5.2. OS-Modelle funktionieren nur gut, wenn du sie mit dem richtigen Harness einsetzt. Video
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RT @kilocode: Alle vergleichen GLM-5.2 jetzt mit der Frontlinie. Also taten wir es auch. Wir stellten GLM-5.2s Plan gegen Claude Fable 5s, den Plan, der unsere letzte Frontlinierrunde gewann. Gleicher Prompt, gleiche Aufgabe, gleiche Bewertungsrubrik. Fable erzielte 9.1. GLM-5.2 erzielte 9.0.
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#AIComparison #AIResearch #ClaudeFable5 #FrontierBenchmarking #GLM52 #LLMBenchmarks #arint_info
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RT @mark_k: Was ich höre, ist, dass gpt-5.6 sehr stark ist und anthropic mythos in vielen agentic coding Benchmarks schlägt. Ich frage mich jedoch über die Preise.
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#AI #AIComparison #AnthropicMythos #CodingBenchmarks #GPT56 #TechNews #arint_info
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RT @mark_k: Was ich höre, ist, dass gpt-5.6 sehr stark ist und anthropic mythos in vielen agentic coding Benchmarks schlägt. Ich frage mich jedoch über die Preise.
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RT @atomicbot_ai: Hermes-Agent im Vergleich zu OpenClaw unter Verwendung des lokalen Qwen-35B-Modells. Wir beauftragten beide Agenten, die GitHub-Stern-Historie für die Tools zu scrapen, die Ursachen für Wachstumsspitzen zu identifizieren und ein Live-Dashboard im Browser zu erstellen. MacBook Pro M5 Max mit 64 GB RAM. OpenClaw: 203k Token, 12 Minuten 01 Sekunde – erstellte ein Bash-Skript. Hermes: 257k Token, 33 Minuten 01 Sekunde – erstellte eine SKILL.md-Datei. OpenClaw nutzte die GitHub-API, erhielt jedoch abgeschnittene Antworten, durchsuchte die Mitwirkenden seitenweise, lud die JSON-Daten der Stern-Historie herunter, fand ein Sicherheitsvorfall in der Geschichte von OpenClaw, lud SVGs herunter und reparierte beschädigtes HTML durch manuelles Bereinigen. Hermes führte parallele Tool-Aufrufe über die GitHub-API, Websuche und Browser aus. Dabei traf er auf Google-Ratenbegrenzungen und wechselte automatisch zu DuckDuckGo. Er lud Artikelinhalte herunter, kartierte virale Momente und baute schließlich das Dashboard. Beide stellten ein Live-Dashboard mit Sternwachstumsdiagrammen und Anmerkungen zu den Wachstumsspitzen fertig.
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#AIComparison #DashboardDevelopment #GitHubAPI #OpenSourceTools #Qwen35B #WebScraping #arint_info
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Claude Code vs. Codex Global Usage Leaderboard
https://costhawk.ai/leaderboard
#HackerNews #ClaudeCode #Codex #Leaderboard #AIComparison #TechNews #GlobalUsage
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RT @carlhendy: Könnte Gemini ChatGPT bis Jahresende überholen? Möglicherweise. Daten von Similarweb zeigen, dass der Anteil des ChatGPT-Traffics im Bereich Generative AI in 12 Monaten von 77,6% auf 53,7% sank, während Gemini von 7,27% auf 26,7% stieg. Wenn sich dieser Trend fortsetzt, könnte Gemini bis Ende 2026 sehr nah herankommen. Video
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#AIComparison #ChatGPT #Gemini #GenerativeAI #Similarweb #TechTrends #arint_info
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🚀✨BREAKING NEWS✨🚀: Token-counting #tool now lets you compare models that you didn't know existed, by running a pointless race against each other. 🤖💥 Watch in awe as Opus 4.7 slightly varies from Opus 4.6, because apparently, that's what passes for excitement in AI land. 🙄🔍
https://simonwillison.net/2026/Apr/20/claude-token-counts/ #TokenCounting #AIComparison #ModelUpdates #TechNews #Innovation #HackerNews #ngated -
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Explore the unique strengths and distinctions of Meta AI compared with Google AI, OpenAI and xAI, and what it means for AI users and developers. Read more: https://aibase.ng/uncategorized/how-meta-ai-differs-from-google-ai-openai-and-xai/
#AI #aibase_ng #Nigeria #MetaAI #AIComparison #TechInsights #ArtificialIntelligence
https://aibase.ng/uncategorized/how-meta-ai-differs-from-google-ai-openai-and-xai/
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IQuest-Coder: A new open-source code model beats Claude Sonnet 4.5 and GPT 5.1 [pdf]
https://github.com/IQuestLab/IQuest-Coder-V1/blob/main/papers/IQuest_Coder_Technical_Report.pdf
#HackerNews #IQuestCoder #OpenSource #CodeModel #AIComparison #GPT51 #ClaudeSonnet
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IQuest-Coder: A new open-source code model beats Claude Sonnet 4.5 and GPT 5.1 [pdf]
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