Ema推新型语言模型EmaFusion：成本和准确性方面击败了 O3、Gemini

在 AI 行业竞争日益激烈的今天，Ema 公司推出了一款新型语言模型 EmaFusion，声称在成本和准确性上超越了包括 O3、Gemini 和 Sonnet 在内的多款知名 AI 模型。与传统的单一策略系统不同，EmaFusion 采用了一种 “级联” 判断系统，能够动态平衡成本和准确性，同时用户也可以根据具体任务的需求进行微调。

Ema 的首席执行官 Surojit Chatterjee 表示，EmaFusion 像一个 “任务智能大脑”，能够智能地拆解复杂的问题，并将其分配给最合适的 AI 模型来解决。他举例说，当处理合同分析、复杂客户支持问题或制作季度业务回顾（QBR）时，EmaFusion 可以将这些复杂目标分解成多个子任务，然后将每个子任务指派给合适的模型，从开源模型到 GPT-4，并将各个模型的输出融合成一个连贯的结果。

根据 Ema 发布的报告，EmaFusion 的准确率达到94.3%，超过了目前最佳的 ChatGPT O3Mini 的91.7%。此外，其运行成本也显著降低，每1000个提示的费用仅为5.21美元，远低于平均水平的16.29美元，且几乎是 GPT-4的20倍便宜。

Chatterjee 指出，EmaFusion 的设计旨在应对当前 AI 语言模型市场的复杂性和挑战。他提到，目前每种模型都有其优缺点，某些模型速度快但便宜，某些在编程任务上表现更好，还有一些在推理任务中更具优势，但选择何时使用哪种模型，以及如何平衡准确性、成本和延迟，一直以来都是企业的一大难题。

“许多公司最终只能选择一个昂贵的单一模型来处理所有任务，这在规模化运作时会变得不可持续。” 他补充道，单一的解决方案往往无法满足企业任务所需的精确度和可靠性。因此，Ema 设计 EmaFusion 就是为了解决这些障碍，利用自我优化模型来实现无缝的大型语言模型选择和可靠的任务执行。

“当前 AI 领域的局限在于成本、复杂性和不透明性。”Chatterjee 强调，随着企业面临更多任务要求却需要更少资源，Ema 的解决方案提供了一种方法，让企业能够利用多个大型语言模型的集体智能，而不浪费计算能力和资金。他相信，EmaFusion 将成为推动下一代自主企业 AI 的协调层。

入口:https://www.ema.co/emafusion

划重点:  

🌟 EmaFusion 的准确率达到94.3%，成本是市场平均水平的四分之一。  

💡 EmaFusion 能够智能拆解复杂任务，并将其分配给最适合的 AI 模型。  

🚀 Ema 正与 KPMG、Hitachi 等全球领军企业合作，推动企业 AI 的发展。