exo は動作しますか?

はい。exo は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 20 分でインストールして起動し、途中で 4 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。

Argusic は exo をどのようにテストしましたか?

新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 21a54c5ea023 に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。

exo のテストにはいくらかかりましたか?

この判定を出した実行のコストは 0.14 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。

exo のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?

この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 20 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。

exo には GPU が必要ですか?

起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。

exo のインストールでは何がうまくいきませんか?

記録された実行では 4 件の問題が発生しました。そのうち 4 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。

exo の証拠はどこにありますか?

記録された 2 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

英語の原文: https://argusic.com/subject/exo

exo

フロンティア AI をローカルで実行します。

動作するソース: GitHubPythonApache-2.0コミット 21a54c5ea023

Python、Apache-2.0 ライセンス.

exo は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 20 分でインストールし、4 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。

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
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。計測方法

Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 96 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定: 動作する
Argusic スコア: 96 / 100
検証した実行のコスト: 0.14 USD (実測)
記録された実行: 2
最終テスト: 2026-11-01
スター: 48,184
フォーク: 3,592
未解決の Issue: 461
ウォッチャー: 339
サイズ: 42 MB
作成日: 2024-06-24
最終プッシュ: 2026-11-04

プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 2026-11-04。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。

計測した内容

この判定を決めた実行から取得しています。各行は記録された値であり、推定値ではありません。

exo のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成) — 各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)

エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。

Rust toolchain not installed5 分
uv not installed1 分
exo_tools module not found in test conftest1 分
Rust test had stale method signature (missing discovery_service_port arg)1 分

インストール時間: 20 分
クリーンなマシンから完了まで: 26 分
遭遇したエラーと修正したエラー: 4 件に遭遇、4 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法: 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
使用したモデルのトークン: 115,865
テストした正確なコミット: 21a54c5ea023
コンテナイメージ: sha256:cdd920bce783

計測していない内容

残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。

GPU メモリのピーク: CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
長時間の実行での振る舞い: 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません

セッションを見る

クリーンなマシンから始まる実行の全体を、実際の速度で再生します。カットも早送りもしていません。

試行 1 の録画、実行日 2026-10-08。上の判定は別の試行によるものなので、これは現在の結果ではなく 1 つのセッションとしてご覧ください。この動画の元になったターミナル録画が証拠であり、sha256 フィンガープリントとともに保存されています。動画はそこからレンダリングしたものです。再生ボタンを押すまで、動画ホストからは何も読み込まれません。

録画の最後

この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。

- 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…

セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。

テスト方法

1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。評価方法の全文.

強みと限界

意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.

うまくいった点

クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
4 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
ホストの報告によると、ライセンスは Apache-2.0 です。
2 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。

うまくいかなかった点、または不明な点

インストールに 20 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 46 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。

Argusic がインストールして時間を計測した Python のプロジェクト 47 件のうち、exo は実行状態に達するまでの速さが 45 番目で、47 件中 28 件がそもそも実行状態に達しました。

適している用途

ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。

実行履歴

テスト担当	試行	結果	スコア	コスト (USD)	日時
Argusic Runner	2/3	動作した	100.00	0.14	2026-11-01 16:45 UTC
Argusic Runner	1/3	動作した	92.00	0.07	2026-10-08 07:32 UTC

バッジを埋め込む

プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/exo.svg)](https://argusic.com/subject/exo)

質問

exo は動作しますか?: はい。exo は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 20 分でインストールして起動し、途中で 4 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は exo をどのようにテストしましたか?: 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 21a54c5ea023 に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
exo のテストにはいくらかかりましたか?: この判定を出した実行のコストは 0.14 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
exo のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?: この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 20 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
exo には GPU が必要ですか?: 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
exo のインストールでは何がうまくいきませんか?: 記録された実行では 4 件の問題が発生しました。そのうち 4 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
exo は代替のプロジェクトと比べてどうですか?: Argusic がインストールして時間を計測した Python のプロジェクト 47 件のうち、exo は実行状態に達するまでの速さが 45 番目で、47 件中 28 件がそもそも実行状態に達しました。
exo の証拠はどこにありますか?: 記録された 2 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

exo

概要