Mô hình Sterling 3B tham số của Samaya vượt trội Claude trên benchmark nghiên cứu tài chính

Một AI assistant chuyên dùng cho nghiên cứu tài chính đã đạt điểm chính xác cao hơn trên benchmark FrontierFinance so với các frontier model hàng đầu ngành. Mô hình Sterling mới của Samaya đạt 58,9%, vượt qua mức 55,9% của Claude Fable 5.1, đồng thời sử dụng kiến trúc mixture-of-experts với 3B tham số hoạt động dựa trên mô hình Nemotron 3.5 Lightning. Sự giảm kích thước này đã giảm chi phí nỗ lực nghiên cứu xuống 0,61 USD, so với 6,89 USD cho Claude.

Samaya phát triển mô hình thông qua quá trình huấn luyện bao gồm supervised fine-tuning và reinforcement learning, trong đó hệ thống đã bắt chước tám teacher model trước khi học từ những lỗi của chính nó. Công ty hiện đang khám phá ứng dụng của Sterling trong multi-agent research swarm và tạo ra các mô hình tùy chỉnh để mã hóa quyết định đặc trưng của từng công ty.