30B 小模型后训练反超前沿：金融研究基准上成本降 11 倍
maithra_raghu · x · 2026-10-29
Samaya 发布研究报告与模型 Samaya Sterling，专为端到端金融研究任务后训练，在自家 FrontierFinance 基准上超越前沿模型。
- 该基准考察投研全流程的 agentic 工作流，此前最强模型（Claude Fable 5.1）准确率仅 55.9%，筛选与宏观研究等场景差距巨大。
- 团队把 Nemotron 3.5 Lightning（30B MoE、3B 激活参数）从 42.5% 后训练到 58.9%，单次成本 $0.61，对比 Fable 5.1 的 $6.89，成本降约 11 倍。
- 训练分四阶段：两个监督学习阶段（向 8 个教师模型学习使用金融工具、选择研究策略、聚合可引用回答），再加离线 RL 与在线 RL。
- 关键发现是模型与 harness 协同进化：harness 提供高质量金融工具、压缩长轨迹与工具结果，让小模型也能维持长程研究。
所属事件:Samaya 发布金融模型 Sterling，小模型低成本反超前沿大模型(3 条相关)→
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