Exa 3.0 erreicht im Artificial Analysis Search Index 80 Punkte und teilt sich damit Platz 1 mit Perplexity Search. Die neue Funktion Dynamic Highlights liefert KI-Agenten gezieltere Textausschnitte aus Webseiten und senkt dadurch den Tokenverbrauch sowie die Kosten pro Aufgabe.
Weniger Suchen und fast halb so viele Tokens
Der Benchmark vergleicht keine KI-Modelle, sondern Websuchdienste beziehungsweise Such-APIs für KI-Agenten. Als Antwortmodell dient bei allen Kandidaten GPT-5.6 Luna mit mittlerer Thinking-Stufe. Der Search Index mittelt die Ergebnisse aus DeepSearchQA, BrowseComp und AA-Omniscience.
Exa Search im Auto-Modus mit Dynamic Highlights kommt auf 80 Punkte. Der günstigere Lite-Modus folgt mit 79 Punkten. Bei DeepSearchQA landen beide Exa-Varianten vor Perplexity Search und belegen mit 85,6 sowie 84,9 F1 die ersten beiden Plätze.
Quelle: Artificial Analysis
»Dynamic Highlights« verteilt ein gemeinsames Textbudget über alle gefundenen Webseiten. Relevante Quellen bekommen längere Ausschnitte, schwächere Ergebnisse weniger oder gar keinen Text. So muss der Agent weniger doppelte und unpassende Inhalte verarbeiten.
Im Auto-Modus benötigt Exa durchschnittlich 7,6 Suchen pro Aufgabe statt 9,4 mit den bisherigen Highlights. Der gesamte Tokenverbrauch sinkt um 47 Prozent von 299.000 auf 157.000 Tokens. Gleichzeitig fallen die Kosten pro Aufgabe um 21 Prozent von 8,3 auf 6,6 US-Cent. Lite kostet 4,4 US-Cent.
Quelle: Artificial Analysis
Die höhere Qualität kostet Zeit
Beim Tempo verschlechtert sich Exa. Auto mit Dynamic Highlights braucht 43,7 Sekunden pro Aufgabe und damit 48 Prozent länger als die bisherige Variante mit 29,5 Sekunden. Der Grund liegt vor allem in der höheren Latenz je Suchanfrage.
Quelle: Artificial Analysis
Exa 3.0 erweitert außerdem den eigenen Suchindex und führt Lite als neuen Modus für vier Dollar pro 1.000 Anfragen ein. Auto kostet sieben Dollar pro 1.000 Anfragen. Für Entwickler liegt die Stärke damit vor allem im Verhältnis aus Suchqualität, Tokenverbrauch und Preis.
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