Artificial Analysis推出Search Index，使用同一模型和智能体，评测Parallel、Exa、Firecrawl等7家搜索服务商在质量、成本与速度上的表现；首发得分前三为Parallel 75分、Exa 74分和Firecrawl 73分。测试显示，接入搜索后得分从模型单独作答的33分提升至65—75分，较高质量的搜索结果还可能通过减少模型推理用量抵消更高的搜索费用，为开发者选择搜索API提供量化参考。
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Artificial Analysis推出Search Index，使用同一模型和智能体，评测Parallel、Exa、Firecrawl等7家搜索服务商在质量、成本与速度上的表现；首发得分前三为Parallel 75分、Exa 74分和Firecrawl 73分。测试显示，接入搜索后得分从模型单独作答的33分提升至65—75分，较高质量的搜索结果还可能通过减少模型推理用量抵消更高的搜索费用，为开发者选择搜索API提供量化参考。
簇级候选：8 个已有簇， 共 9 条代表。
Artificial Analysis测得，模型单独运行的基线耗时约为每项任务13.8秒，Artificial Analysis Search Index得分为33；接入搜索API后，所有供应商运行耗时均有所增加，其中Keenable Search（实时）仅增加约1.3秒，Firecrawl Search增加约41.3秒。该数据可帮助评估搜索增强方案在响应速度与检索能力之间的取舍，但属于基准测试结果，尚不足以代表实际业务表现。
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人工分析宣布推出“代理搜索指数”，围绕代理使用场景，对搜索API服务商的质量、成本和速度进行基准评测，首批覆盖Parallel、Exa、Firecrawl、You.com、Tavily、Kenable和Brave Search。转发者称自己在所有代理中组合使用Exa与Firecrawl，并认为搜索是代理最重要的工具之一；该指数为不同方案提供了可测量、可比较的选型参考。
帖子称，Parallel在人工分析推出的新搜索指数中位居前列，展现出质量、成本与速度三项指标的综合表现。该指数将搜索服务商放在统一维度下比较，为使用代理开展搜索的团队提供了新的性能与选型参考，但目前内容属于转述性质的排名信息。
Vinod Khosla转发评论称，面向人工智能代理的搜索需要严格的独立基准测试，以衡量端到端质量、成本和延迟；其引用内容指出，并行搜索在质量最高，并同时处于质量—成本与质量—延迟权衡的帕累托前沿。该观点为搜索方案选择提供了评估维度，但目前主要体现为基准测试结论与评论。
Artificial Analysis宣布推出Search Index，对领先搜索API在质量、速度和成本方面进行排名；指数以DeepSearchQA F1、BrowseComp准确率和AA-Omniscience准确率等权计算，Parallel位列第一。该结果为AI智能体开发者比较搜索API的综合表现提供了一项参考。