L’usage : comment WolfBench déploie Daytona
WolfBench runs its agent consistency benchmark by provisioning isolated Daytona sandboxes in parallel, so each model-agent combination is tested across all its scenarios without sequential local runs. Sandboxes are torn down once performance data is captured.
Autres résultats publiés
Chiffres publiés dans l’étude de cas de Daytona. usedby ne les mesure pas de façon indépendante.
WolfBench tests a total of 89 scenarios across frontier AI model-agent combinations.
Le témoignage du client
Integrating Daytona was seamless. Once we selected a sandbox limit, we started provisioning isolated environments on demand. The platform worked flawlessly.Les autres entreprises qui utilisent Daytona
Des clients de différents secteurs, avec une preuve publique.
AfterQueryConfirmé
AsteroidConfirmé
BenchFlowConfirmé
CapyConfirmé
HandshakeConfirmé
Laude InstituteConfirméConsulter la source
Cette synthèse repose sur l’étude de cas publiée par Daytona. Nous vérifions la preuve publique ; les résultats sont ceux rapportés par l’éditeur.
daytona.io- Dernière vérification
- 27 oct. 2026
Ouvrir la capture Ce que dit le témoignage, et ce que nous avons vérifié
Ce que nous avons comparé à la page.
- Le chiffre : 32xVérifié
Imprimé mot pour mot sur la page, près du nom de WolfBench.
- L’extrait cité plus hautVérifié
Copié mot pour mot depuis la page, près du nom de WolfBench.
- WolfBench utilise DaytonaVérifié
Ligne de niveau Confirmé.
- Le résultat lui-mêmeNon vérifié
Nous le citons ; nous ne l’avons pas mesuré.
With Daytona, Wolfram provisioned sandboxes simultaneously, running all 89 WolfBench tests across proprietary and open-source model-agent combinations at scale. Each sandbox operated fully isolated, ensuring scores reflected actual agent performance.