Original en inglés: https://argusic.com/subject/exo
exo
Ejecuta IA de frontera localmente.
Funcionafuente: GitHubPythonApache-2.0commit 21a54c5ea023
Python, licencia Apache-2.0.
exo funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 20 minutos y encontró 4 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
exo installed on Ubuntu 24.04 x86_64 with uv, Rust nightly, and Python 3.13; all non-MLX tests pass (232 passed, 5 skipped), the server starts and serves its OpenAI-compatible API on port 52415 returning HTTP 200 with model list
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 96 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- Rust toolchain not installed5 minutos
- uv not installed1 minuto
- exo_tools module not found in test conftest1 minuto
- Rust test had stale method signature (missing discovery_service_port arg)1 minuto
- Tiempo de instalación
- 20 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 26 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 4 encontrados, 4 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- uv run pytest --ignore=src/exo/worker --ignore=src/exo/download exited 0, 232 passed 5 skipped; curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}' http://localhost:52415/v1/models returned 200; server printed 'Dashboard & API Ready' banner
- Tokens de modelo usados
- 115.865
- Commit exacto probado
- 21a54c5ea023
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
Ver la sesión
La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.
Una grabación del intento 1, ejecutado el . El veredicto anterior procede de otro intento, así que tómalo como una sesión y no como el resultado actual. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
- Installed Rust nightly (1.101.0-nightly) via rustup - Built the Svelte dashboard (`cd dashboard && npm install && npm run build`) - Synced Python deps with `uv sync --extra mlx-none` (no GPU/MLX needed for core tests) - Installed `exo-tools` package that test conftest.py depends on (`uv pip install -e tools/`) - Fixed a Rust test that had a stale method signature (missing `discovery_service_port` arg) **Verification performed:** - **Tests**: `uv run pytest --ignore=src/exo/worker --ignore=src/exo/download` — **232 passed, 5 sk… - **Launch**: `uv run exo --offline --no-downloads` started, elected itself Master, printed "Dashbo… - **API**: `curl http://localhost:52415/v1/models` returned **HTTP 200** with a full model list (10… - **Chat endpoint**: returned 404 "No instance found" — expected, since no MLX backend was loaded - **Linting**: `ruff check` — all checks passed The test suite for non-MLX-dependent code is clean and the server launches + serves its API correct…
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se recuperó de los 4 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia Apache-2.0, según su plataforma de origen.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 20 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 46 proyectos comparables que ha medido Argusic.
De los 47 proyectos de Python que Argusic ha instalado y cronometrado, exo fue el 45.º más rápido en llegar a funcionar, y 28 de 47 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
Historial de ejecuciones
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/exo)Preguntas
- ¿Funciona exo?
- Sí. exo funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 20 minutos, con 4 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic exo?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 21a54c5ea023. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar exo?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,14 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda exo en instalarse?
- 20 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita exo una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar exo?
- En la ejecución registrada fallaron 4 cosas, y 4 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara exo con las alternativas?
- De los 47 proyectos de Python que Argusic ha instalado y cronometrado, exo fue el 45.º más rápido en llegar a funcionar, y 28 de 47 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de exo?
- Las 2 ejecuciones registradas están en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.