引用ジャングル

Manus は非常に印象的で、休暇の詳細な旅程の作成やメディア環境の変化の評価など、私が与えた 3 つのタスクのうち 2 つで OpenAI Deep research をはるかに上回るパフォーマンスを発揮しました。

Manus は独自のモデルに依存していないため、一部の批評家は Manus を「ラッパー」と呼んでいます。

代わりに、既存の AI モデル、つまり「Claude Sonnet 3.5」と微調整された「Qwen」の周りにソフトウェアを重ねます。

懐疑論者は、真の力はこれらの基礎モデルにあり、Manus のインターフェースやワークフロー設計にはないと主張しています。

29 個の統合ツール: Manus は、AI エージェントが Web サイトと対話し、システム プロセスを管理し、ファイルを効率的に操作するのに役立つ「browser_navigate」、「shell_exec」、「file_read」などのツールにアクセスできます。

内部的には、Manus は Claude 3.5 Sonnet (100 万トークンあたり 6 ドル) と微調整された Qwen モデル (おそらく 100 万トークンあたり 0.8 ～ 2.8 ドル) を使用しています。一方、o3-mini は 100 万トークンあたり 1.93 ドルで稼働しています。