Sistema de Haiku Multiagente Iguala a Claude Opus en Problema de Teoría de Números Complejos con un Costo 15 Veces Menor

Configuración Experimental y Resultados
Un usuario de Reddit realizó una prueba comparativa entre dos configuraciones del modelo Claude en un problema desafiante de teoría de números. El problema requería demostrar que para un primo impar p, la suma 1^(p-1) + 2^(p-1) + ... + (p-1)^(p-1) es congruente con -1 (mod p), utilizando el Pequeño Teorema de Fermat y propiedades de las raíces primitivas.
Se probaron dos configuraciones:
- Configuración X (Opus solo): Claude Opus 4.5 con max_tokens: 2048, sin auditor
- Configuración Y (agente múltiple Haiku): Generador Haiku produce la demostración completa, un segundo auditor Haiku verifica cada paso, con dos pasadas si el auditor marca algo, max_tokens: 1024 por llamada
Puntuación y Rendimiento
Ambas configuraciones obtuvieron 4/4 usando esta rúbrica:
- Invoca correctamente el Pequeño Teorema de Fermat
- Maneja correctamente el argumento de raíces primitivas
- La sumatoria sobre el sistema completo de residuos es válida
- La conclusión de congruencia se sigue correctamente
El auditor Haiku devolvió VERIFICADO sin desacuerdos. Métricas de rendimiento:
- Opus solo: ~8.7 segundos, puntuación 4/4
- Haiku + auditor: ~10.9 segundos, puntuación 4/4
Análisis de Costos
Las implicaciones económicas son significativas:
- Opus solo: $0.075/1000 tokens × ~800 tokens = ~$0.06 por consulta
- Haiku + Haiku: $0.0025/1000 tokens × ~1600 tokens = ~$0.004 por consulta
Esto representa aproximadamente 15 veces menor costo para resultados idénticos en este problema. El problema fue descrito como "genuinamente difícil" y no obvio en datos de entrenamiento como demostraciones más simples.
La fuente señala que en problemas limpios donde el Pequeño Teorema de Fermat hace el trabajo pesado (cada a^(p-1) ≡ 1, suma (p-1) unos, obtiene p-1 ≡ -1), el patrón de auditor agrega aproximadamente un 17% de tiempo extra para confirmar la corrección. El patrón es particularmente valioso para problemas donde el generador podría tropezar con tartamudeo de cuantización o álgebra alucinada.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Ver también

La función UltraThink de Claude AI regresa con orientación práctica de uso.
Claude AI ha reinstaurado la función UltraThink tras recibir comentarios de los usuarios. El esfuerzo medio es ahora la configuración predeterminada para Opus 4.6 (Max/Team), con el esfuerzo alto disponible permanentemente mediante /model, y UltraThink como una anulación de un solo turno al esfuerzo alto.

Runner de Benchmark de Código Abierto para Probar Agentes OpenClaw en Flujos de Trabajo Reales
Un nuevo proyecto de código abierto te permite evaluar agentes OpenClaw con tus propias tareas privadas del mundo real, definidas en YAML, con soporte para importar espacios de trabajo reales de agentes.

LobsterBoard añade sistema de temas y galería de plantillas
LobsterBoard ahora incluye un sistema de temas con cinco opciones visuales y una galería de plantillas que permite a los usuarios exportar e importar diseños de tableros con eliminación automática de datos sensibles.

"Arnés de Navegador: Otorgando a los LLM acceso directo a CDP para autocorregir tareas del navegador"
Browser Harness elimina los marcos de trabajo del navegador, otorgando a los LLMs acceso directo a websocket CDP y permitiéndoles escribir las herramientas que faltan durante la tarea. Demostrado autoinventando una función upload_file().