フレームワークの核となる強みは、3つの分野に反映されている：
- コスト管理Qwen3-8B-CK-Proの推論コストは、GPT-4のようなクローズドソースのAPIと比較して90%+削減されている（テンセントの実際のテストデータ）。
- データ主権データ処理はすべてローカルで行われるため、医療や金融といった機密性の高い分野に適しており、APIを通じたデータの流出を避けることができる。
- スケーラビリティモジュラー・アーキテクチャにより、LaTeXペーパー・パーサーを追加したり、画像生成のためにStable Diffusionを統合したりといったカスタマイズが可能です。
性能面では、GAIAベンチマークの200タスクにおいて、その精度（82.11 TP3T）はクロード2（80.31 TP3T）を上回り、GPT-4（85.71 TP3T）に近い。オープンソースであるため、コミュニティは継続的にモデルを最適化することができます。例えば、開発者はすでにLlama3-70B用の適応モジュールを提供しています。
この答えは記事から得たものである。Cognitive Kernel-Pro：オープンソースのディープリサーチ・インテリジェンス構築のためのフレームワークについて
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