Samaya AI представила Sterling — пост-обученную модель для агентного финансового исследования. По данным MarkTechPost, модель построена на базе NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning с 3 млрд активных параметров.
Ключевое заявление анонса: на собственном бенчмарке Samaya FrontierFinance модель набирает 58,9%, тогда как Claude Fable 5.1 показывает 55,9%. При этом один вопрос через Sterling обходится в $0,61, а через Claude Fable 5.1 — в $6,89.
Как устроена модель и её харнесс
Sterling — это LoRA-дообученная версия Nemotron 3.5 Lightning, настроенная под роль агента финансового исследования. Модель планирует исследование, вызывает финансовые инструменты, собирает доказательства и передаёт выводы отдельному модулю для написания отчёта.
Samaya адаптировала свой production-харнесс для малой модели. Команда убрала детальные инструкции из системного промпта, объединила инструменты для сокращения длины промпта и добавила два хелпер-моделя для управления контекстом: один сжимает длинные тексты, второй помогает удерживать релевантную информацию.
Что остаётся за кадром анонса
Все показатели производительности, цены и сравнения опубликованы самой Samaya AI и являются self-reported — независимых тестов пока нет. В режиме high effort модель набирает 60,6% при $1,83 и 372 секундах на вопрос, однако на самой сложной трети вопросов FrontierFinance результат падает до 45,2%. Публичные веса и API для Sterling не анонсированы, лицензия не раскрыта, а параметры обслуживания — контекстное окно и оборудование для инференса — не указаны. Известно лишь, что базовая модель Nemotron помещается на один H100 80GB в BF16 при контексте 256K, но это не относится к конфигурации обслуживания Sterling.
