Artificial Analysis lance un Search Index qui classe les API de recherche pour les agents

Artificial Analysis a lancé son Search Index, qui mesure les performances, le coût et la latence des API de recherche sur 1 700 tâches issues de trois benchmarks de recherche : BrowseComp, DeepSearchQA et AA-Omniscience. Toutes les lignes utilisent le même modèle de base et son framework d’agent open source, Stirrup. Selon l’entreprise, d’ici la fin de l’année, les agents devraient effectuer des recherches sur le Web bien plus souvent que les humains.

D’après ses mesures, Exa (auto) et Perplexity (medium) arrivent en tête, avec un score de 80 pour leurs meilleures configurations. Les fournisseurs d’API de recherche peuvent demander à être inclus, et la page consacrée à la méthodologie détaille les paramètres de DeepSeek Search.