📊 เกณฑ์มาตรฐาน

เปรียบเทียบ ประสิทธิภาพ

Benchmark ภายใน: RCT SignedAI ตั้งเป้าความแม่นยำ 99.7% เทียบกับ 85% สำหรับ Single LLM พร้อมประมาณการประหยัดต้นทุนสูงสุด 60% Audit Trails ครบถ้วน และ Cryptographic Signing ตัวเลขด้านล่างเป็นข้อมูลที่รายงานเอง ยังไม่ผ่านการตรวจสอบอิสระ

Accuracy (benchmark)

0.0%

Hallucination Rate (target)

Cost Savings (estimate)

<0ms

Warm Recall (p95, target)

แผนภูมิ เชิงโต้ตอบ

สลับระหว่างมุมมอง Radar และ Bar เพื่อเปรียบเทียบ RCT SignedAI กับ Single LLM

ประสิทธิภาพ ตัวชี้วัด

ความแม่นยำ (Benchmark ภายใน)

RCT SignedAI99.7%

Single LLM85%

อัตรา Hallucination (เป้าหมาย)

RCT SignedAI0.3%

Single LLM15%

Warm Recall Latency (p95, เป้าหมาย)

RCT SignedAI<50ms

Single LLM~300ms

ประสิทธิภาพต้นทุน (ประมาณการภายใน)

RCT SignedAI3.74× less

Single LLMBaseline

Audit Trail

RCT SignedAIFull

Single LLMNone

Cryptographic Signing

RCT SignedAIYes

Single LLMNo

FDIA Protocol Score (Benchmark ภายใน)

RCT SignedAI0.92

Single LLM~0.65

L4 Virtuoso Benchmark (ภายใน)

RCT SignedAI389/390

Single LLMN/A

Uptime SLA (เป้าหมาย)

RCT SignedAI99.98%

Single LLMNo SLA

ฟีเจอร์ เปรียบเทียบ

← เลื่อนเพื่อดูเพิ่มเติม →

ฟีเจอร์RCTSingle LLM

Multi-LLM Orchestration

Cross-Verification

Dynamic Model Routing

Persistent Memory (RCTDB)

Cryptographic Signatures

Complete Audit Trails

Intent Understanding (FDIA)

Self-Evolution (Genome)

Basic Text Generation

Single Model API

เปรียบเทียบ Platform

วิธีที่ RCT Ecosystem เปรียบเทียบกับ LangChain และ AutoGPT ในความสามารถสำคัญระดับ Enterprise

← เลื่อนเพื่อดูทุก Platform →

ความสามารถ

RCT Ecosystem

LangChain

AutoGPT

อัตรา Hallucination (เป้าหมาย)

0.3%

~12–15%

~10–20%

ความแม่นยำ (Benchmark)

99.7%

~85%

~80%

Cryptographic Audit Trail

✓ Full

✗ None

Multi-LLM Consensus

✓ 9 HexaCore LLMs

~ Manual wiring

✗ Single model

Persistent Memory

✓ RCTDB v2.0

~ Plugin-based

~ Limited

Warm Recall (p95, เป้าหมาย)

<50ms

~350–600ms

~500ms–2s

ต้นทุนต่อ Query (ประมาณการ)

3.74× vs all-Claude baseline

Baseline

+20–40% overhead

Enterprise Compliance

✓ Full audit+sign

✗ DIY only

✗ None

Intent-Centric Processing

✓ FDIA equation

✗ Prompt-centric

✗ Goal-decomp only

Self-Evolution

✓ 7-Genome system

✗ Static chains

~ Experimental

* ข้อมูลอ้างอิงจาก Benchmark ภายใน (2025) ข้อมูล LangChain และ AutoGPT อ้างอิงจากงานวิจัยสาธารณะ

Test Infrastructure v5.4.5

Milestone 0 ความล้มเหลวครั้งแรก ในชุดทดสอบ enterprise (private) ทั้งหมด — 21 มีนาคม 2026 ส่วน public open-source SDK มีชุดทดสอบแยกของตัวเองที่เล็กกว่า — ดู TESTING_CANONICAL.md ใน repo delentia-os

4,849

ผ่าน (enterprise, private)

ล้มเหลว

6,738+

Tests ทั้งหมด (enterprise, private)

0.92

FDIA Accuracy (Benchmark ภายใน)

FDIA Accuracy 0.92 (Benchmark ภายใน) เทียบกับอุตสาหกรรมที่ ~0.65 Test Pyramid: Unit→Integration→Contract→Component→API→E2E→Performance→Security (8 ระดับ) ผ่าน 6,738+ Tests (enterprise, private snapshot) โดยไม่มีความล้มเหลวเลย — ครั้งแรกในประวัติศาสตร์โปรเจกต์ ยังไม่ผ่านการตรวจสอบอิสระ

งานวิจัยที่เกี่ยวข้อง

SignedAI: Multi-LLM Consensus ป้องกัน Hallucination HexaCore 7 โมเดล AI Infrastructure: ลดต้นทุนในระดับ Scale Delta Engine: บีบอัดหน่วยความจำ 74% แบบ Lossless 4,849 Tests, 0 Failures: วิธีที่ RCT ตรวจสอบทุกอย่าง

พร้อมอัปเกรดโครงสร้างพื้นฐาน AI ของคุณ?

ดูว่า RCT SignedAI สามารถเปลี่ยนแปลง Enterprise AI ด้วย Multi-LLM Orchestration, Cryptographic Verification และ Audit Trails ที่สมบูรณ์

สำรวจ Solutions SignedAI Details