KimiK2.6が50％から79.9％に跳ね上がり、Gemini3.0 Flashは自社のProを超えることさえできる——このMeta-Systemはまるでモデルに外付けの大脳をつけたかのようで、最もクールなのは重みを全く触らず、純粋にAPIの外部プラグインで再帰的に学習させている点だ。企業はついに微調整にお金をかける必要がなくなった。

Poetiq六人チームのMeta-SystemがLiveCodeBench Proで最高スコアを更新。この純API外部ツールは、自己再帰的な改善を通じてタスクの経験を抽出し、重み付けや微調整に触れずに弱いモデルを大幅に向上させることができる。接続後、KimiK2.6は50.0%から79.9%に上昇し、Gemini3.0 Flashは10ポイント増加、驚くべきことにGemini3.1 Pro、Claude Opus4.7、GPT5.2 Highを超えた。GPT5.5 Highは外部ツールを使って93.9%、Gemini3.1 Proは90.9%に達し、Gemini3 Deep Thinkを超えた。企業は高コストの微調整を行わずに推論能力を向上させることができる。