Ramp 自研模型金融问答胜 Opus，万名 Agent 集体渗透自测
AI Engineer · youtube · 2026-11-05
AI Engineer 峰会上，Ramp 的 Alexander Shevchenko 分享了公司为何坚持做应用层研究而非坐等下一代前沿模型，并介绍了三个已上线生产的项目：
- 专用小模型：对 Qwen 3.5 做后训练，在财务问答上胜过 Opus 4.6，同时保持 Haiku 级低延迟；
- KV cache 弹匣：预先打包 20-30 倍上下文供 Agent 使用，适用于月末结账等任务；
- 万名 Agent 渗透测试：用 1 万个并行 Agent 对 Ramp 自身做渗透测试，发现 7 个高危漏洞；配图显示便宜的 Kimi K2.0 检出率达 56.6%，甚至高于 GPT-5.5 的 52.0%——「便宜模型照样能找到真 bug」。
演讲还涵盖 Token 支出管理与 Ramp Router，更多细节见 Ramp Labs 博客。
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