# स्थानीय मॉडल से एजेंट की सफलता दर में सुधार

> हाइब्रिड क्लाउड-एज दृष्टिकोण ने AppWorld परीक्षणों में सफलता दर 14.9 प्रतिशत अंक तक बढ़ाई और उपयोगकर्ता का डेटा डिवाइस पर ही रखा।

Oossa · 2026-10-14 · https://oossa.com/hi/local-models-improve-edge-ai-agent-success-rates

Boris Radovič के नेतृत्व में शोधकर्ताओं ने केवल क्लाउड पर चलने वाले AI एजेंटों और डिवाइस पर चलने वाले छोटे मॉडलों के बीच का रास्ता तलाशा। क्लाउड एक प्रोग्राम लिखता है, लेकिन उपयोगकर्ता के डेटा को समझने की ज़रूरत पड़ने पर वह छोटे स्थानीय मॉडल से मदद लेता है। AppWorld बेंचमार्क पर परीक्षणों में हाइब्रिड डिज़ाइन ने सभी छह मॉडल-विभाजन संयोजनों में केवल कोड पर आधारित एजेंट की सफलता दर बढ़ाई। यह बढ़ोतरी 14.9 प्रतिशत अंक तक रही और इससे पूरी तरह क्लाउड पर चलने वाले ReAct लूप के मुकाबले अंतर काफी कम हुआ—वह भी निजता बनाए रखते हुए।

## तथ्य

- सफलता दर में 14.9 प्रतिशत अंक तक सुधार
- AppWorld पर छह बैकबोन-मॉडल और परीक्षण-विभाजन संयोजनों में मूल्यांकन

## यह क्यों मायने रखता है

एज डिवाइस इस्तेमाल करने वालों को अपने निजी डेटा को क्लाउड पर भेजे बिना अधिक सटीक AI सहायक मिल सकते हैं।

## स्रोत और संदर्भ

1. [Should SLMs be in the Driver's Seat? A Study of Local Models as Interpreters in Cloud-Written Agent Programs](https://arxiv.org/abs/2610.14209) – arXiv, 2026-10-14

अंतिम अपडेट: 2026-10-14