Mixedbread、検索特化エージェント「Toast 1」を発表、Claude Opus 5やGPT-5.6 Solに匹敵し最大10倍安価で12倍高速
Introducing Toast 1
Mixedbreadは、検索に特化したエージェント「Toast 1」を発表した。フロンティアモデル並みの検索品質を持ちながら、コストは最大10分の1、速度は12倍高速。OfficeQA Pro V2では、GPT-5.6 Solと組み合わせることで、従来の最高性能を上回る正答率70%を約1.15ドル/タスクで達成。Harvey LABのベンチマークでは、トークン使用量を3.5倍削減し、コストを60%以上削減した。既存の検索バックエンドとも連携可能で、APIは$0.30/百万入力トークンから提供される。
Toast 1は、フロンティアモデルのコンテキストウィンドウを解放し、正しい答えに到達するためにトークンを使えるようにする。
HNでの議論
66- trjordan
検索に特化したLLMというこのアイデアがとても好きです。同時に、Googleがここでこれほど苦戦しているのが非常に不可解でもあります。
私のような人間が、中程度に複雑な質問への答えが必要なとき、最初の（AI以前の）Google検索で答えにたどり着ける可能性は低いです。単純なことなら確かにそうかもしれませんが、より可能性が高いのは、2〜5回の検索を繰り返す必要があることです。いくつかのリンクをクリックするかもしれません。自分の仮定を再確認するかもしれません。
それを素早く実行できるLLMは、間違いなく大成功するでしょう。この10倍から100倍のコンテキスト増加と、LLMとの2〜5回のやり取りが、他にどのような問題に役立つのか興味があります。
- moffkalast
> Mixedbread Searchで最高のパフォーマンスを発揮しますが、どの検索バックエンドでも動作します
幅優先探索（breadth-first search）ってことですかね？
- satvikpendem
SearXNG MCPで似たようなものを使っているので良さそうに見えますが、オープンウェイトのモデルではないのが残念です。返されるトークン数を減らして、呼び出し側のモデルが理解しやすくするSearXNGのラッパーがいくつかありますが、検索専用の完全なモデルがあるのは素晴らしいです。Perplexity、Gemini with search、Parallel AIと比べてどうなのでしょうか？これらは、私がこれまで見てきた検索ベースのモデルのクラウドプロバイダーです。
- blitzar
これは本当にハードウェアスタートアップであってほしかった - トーストのJuiceroのような。
残念ながら、またソフトウェア会社です。
- andai
記事では「Mixedbread Search」が何なのか説明すべきでしょう。