Компания Pathway заявила, что высокая стоимость работы с системами ИИ чаще всего связана не с реальными возможностями моделей, а с их архитектурой. Чтобы доказать это, лаборатория представила альтернативный подход, который, по её словам, открывает новое соотношение интеллекта и затрат.
Для проверки использовался известный бенчмарк ARC-AGI-1, оценивающий логическое мышление модели: способность выявлять закономерность на основе небольшого числа примеров и применять её к новым данным.
Pathway опубликовала результаты своей рассуждающей модели BDH-CQ, построенной на архитектуре, отличной от трансформеров. При размере всего 150 млн параметров модель набрала 29,5% в тесте ARC-AGI-1.
Затраты на вычисления при тестировании составили $0,0007 за задачу. Это в 11 раз дешевле, чем обслуживание младшей модели OpenAI GPT-5.6 Luna, которая показала 34,2% при цене $0,008 за задачу — уже с учётом снижения OpenAI стоимости на 80%.