Der Anwendungsfall: wie Martian Daytona einsetzt
Martian uses Daytona's sandbox infrastructure within its open-source ARES framework to run reinforcement learning for LLM coding agents. Daytona provisions many isolated, parallel sandboxes on demand so agents can work through coding tasks and benchmarks simultaneously and receive real-time evaluations.
Weitere angegebene Ergebnisse
Zahlen aus der Fallstudie von Daytona. usedby hat sie nicht unabhängig gemessen.
20K+ sandboxes provisioned in one week with Daytona
3 months of engineering time saved
In den Worten des Kunden
Daytona has hugely simplified and sped up our agentic training and evaluation stack with their sandbox infrastructure. It sits quietly in the background, ensuring every environment and every agent runs exactly as ARES requires.Weitere Unternehmen, die Daytona nutzen
Kunden aus allen Branchen, mit öffentlichen Belegen.
AfterQueryBestätigt
AsteroidBestätigt
BenchFlowBestätigt
CapyBestätigt
HandshakeBestätigt
Laude InstituteBestätigtDirekt zur Quelle
Auf Basis der veröffentlichten Fallstudie von Daytona. Wir prüfen die öffentlichen Belege; die Ergebnisse gibt der Anbieter an.
daytona.io- Zuletzt geprüft
- 27. Okt. 2026
Screenshot der Quelle öffnen Was die Fallstudie behauptet und was wir geprüft haben
Was wir mit der Seite verglichen haben.
- Die Zahl: 95%Geprüft
Steht wörtlich auf der Seite, nahe dem Namen Martian.
- Die oben zitierte PassageGeprüft
Wörtlich von der Seite übernommen, nahe dem Namen Martian.
- Martian nutzt DaytonaGeprüft
Eintrag mit Stufe Bestätigt.
- Das Ergebnis selbstNicht geprüft
Wir zitieren es; wir haben es nicht gemessen.
This isolated parallelization enables agents to complete demanding benchmarks like Terminal-Bench 2.0 in 20 minutes, compressing feedback loops and supporting faster, iterative research cycles.