O caso de uso: como Martian implanta Daytona
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.
Outros resultados informados
Números publicados no estudo de caso de Daytona. Eles não são medidos de forma independente pelo usedby.
20K+ sandboxes provisioned in one week with Daytona
3 months of engineering time saved
Nas palavras do cliente
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.Outras empresas que usam Daytona
Clientes de todos os setores, com evidências públicas.
AfterQueryConfirmado
AsteroidConfirmado
BenchFlowConfirmado
CapyConfirmado
HandshakeConfirmado
Laude InstituteConfirmadoIr direto à fonte
Com base no estudo de caso publicado por Daytona. Verificamos as evidências públicas; os resultados são informados pelo fornecedor.
daytona.io- Última verificação
- 27 de out. de 2026
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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.