Bridgewater 实测：微调开源 Qwen3-235B 错误率优于前沿模型
anacondainc · x · 2026-09-02
Anaconda 博客复盘桥水基金 AIA Labs 与 Thinking Machines Lab 合作的案例，说明「人人可下载同一模型」时差异化来自数据与专家流程。
关键数据：
- 六项面向宏观投资者的信息分拣任务上，仅给任务描述时前沿模型准确率不足 50%
- 专家撰写细致任务说明并重构问题后，最佳前沿模型提升至 78.2%，自动 prompt 优化无进一步收益，仍未达 80% 信任门槛
- 改用开源 Qwen3-235B：开箱仅 44.8%，但用自有专家标注数据微调后达 84.7%，错误比最佳前沿模型少约 30%，单任务推理成本约仅 1/14
- 教训：第一版用非专家供应商标注效果很差，可信标注流程才是护城河；选 Qwen 正因其微调行为文献记录充分
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