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独立开发者Yetone的Alma杀进Agent前三,通过率和成本双双胜过Claude Code

动察 Beating AI 快讯,独立开发者 Yetone 主导开发的 Alma,在最新一轮 AI Agent 横评中,同时拿下任务通过率和成功成本第三名,把 Claude Code、OpenCode 等知名工具甩在了身后。


这次评测由 AI Agent 基础设施公司 Runta 发起。在当前的榜单快照中,Alma 的任务通过率为 72.7%,仅次于 Codex CLI 的 77.9% 和 Pi 的 72.8%。Claude Code 则为 70.0%。

Alma 不仅通过率更高,完成任务也更省钱。它每成功完成一道题平均花费约 0.80 美元,Claude Code 为 0.94 美元,成本低约 16%。


这次 FrontierHarness v1.1 专门研究一个问题:同样的大模型,换一套 Agent 执行框架,表现究竟能差多少?


评测覆盖 21 组 Harness 配置、5 款大模型和 62 项任务,每项重复 4 次,计划运行 26,040 次,规模达到上一版的 72 倍。所有工具都在统一的云端环境中运行,比较任务成功率、Token 成本和执行速度。

Alma 是一款主打本地运行、长期记忆的 AI Agent,能直接读取和修改代码、执行终端命令、搜索网页,还支持 Skills 和 MCP。它可以自由切换底层模型,不依赖某一家模型厂商。

最近,Alma 还整合了 Herdr。Claude Code、Codex、Pi 等编程 Agent 可以继续在 Herdr 中运行,Alma 则把它们集中到一个聊天界面,查看执行过程、回复问题和批准操作。用户甚至可以通过 iPhone 远程管理电脑上的多个 Agent。


目前评测尚未结束,排名仍会变化。参测模型也仅限 GLM、DeepSeek、Kimi、Muse 等开源模型,没有覆盖 GPT 和 Claude 系列闭源模型。

AI 解读
Runta 的 FrontierHarness v1.1 把变量锁在“同一模型、不同执行框架”,Alma 以 72.7% 通过率、0.80 美元/成功任务挤进前三,压过 Claude Code 的 70.0% 与 0.94 美元。真正值得注意的是,这轮只跑 GLM、DeepSeek、Kimi、Muse 等开源模型,且评测尚未结束;Alma 的成本优势更像“自由切换底层模型+本地长期记忆”带来的框架红利,而非模型红利。

近期站内已连续出现同类横评:DeepSeek V4 Flash 接 8 套 Harness、V4 Pro 接 5 套,Pi 多次在成功率与成本上领先,Claude Code 常是最快也最贵。竞争重心正从模型层下移到 Harness 层。

更隐蔽的一步是 Alma 整合 Herdr,把 Claude Code、Codex、Pi 收进同一聊天界面,并支持 iPhone 远程调度。它不只是参赛者,还在把自己做成竞品的编排入口。
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