2026
4 篇文章用時間點快照做回溯測試：Exa Snapshot 如何幫你把網頁資料變成可重現的評估環境
Exa 推出 Snapshot 功能，讓開發者用 snapshotAsOf 參數查詢過去某個時間點的網頁內容，解決模型評估中的資料洩漏與回測問題。
閱讀文章 ↗搜尋工具會改變 RL 結果：Exa 的實驗提醒我們別只盯著模型
Exa 用兩個只有搜尋後端不同的 RL agent 做對照：Exa 訓練的 4B 在六個 benchmark 全數領先 SERP 版，還常超過未訓練的 235B，並以 0.58B tokens 追平 1.89B 的表現。本文拆解更密 reward signal 的機制、47 萬次搜尋呼叫的穩定性數據，以及這份廠商研究的限制。
閱讀文章 ↗Exa Highlights：用 1/16 的 token 做到同等準確度，agent 搜尋的成本瓶頸有解了？
Exa 宣稱新版 Highlights 在部分 evals 上以約 94% 更少 token 產出更高品質結果：SimpleQA 上 500 字元追平前 8000 字元的準確度，token 少 16 倍。本文拆解逐請求、不快取、100 毫秒內完成的萃取機制，檢視自報數據的讀法與限制，並整理多輪 agent 搜尋的導入判斷。
閱讀文章 ↗Deep Max：為何 Exa 把代理搜尋的速度推上新高？
Exa 推出 Deep Max 代理搜尋端點，結合前沿 LLM 與平行搜尋，在主要 agentic 搜尋基準達到 SOTA 準確率、速度領先對手達 20 倍，但定價未公開。本文拆解其設計原理與產品端的實際取捨。
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3 ARTICLESSearching the Past to Test What Agents Actually Solved
Exa Snapshot lets you query the web as of any date, so you can backtest agents and models without answer leakage.
READ POST ↗Exa Highlights: ~94% Fewer Tokens on Some Search Evals
Exa reports updated Highlights deliver higher-quality results for ~94% fewer tokens on some evals; on SimpleQA, 500 characters match the first 8,000. Mechanism, caveats, and adoption calls.
READ POST ↗Deep Max: Why Exa Pushes Agentic Search Speeds to New Heights
Exa's new Deep Max endpoint claims state-of-the-art accuracy in agentic search, with speeds up to 20x faster than competitors. A breakdown for product builders.
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