Samaya AI выпустила Sterling: финансовый агент на 3 млрд активных параметров обходит Claude Fable 5.1 по цене и качеству

30 октября 2026 года Samaya AI выпустила Sterling — модель для агентного финансового исследования (agentic research: модель сама планирует поиск, вызывает инструменты и собирает доказательства). Sterling построена на NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning — это mixture-of-experts (смесь экспертов: архитектура, где на каждый запрос активируется только часть параметров) с 30 млрд общих и 3 млрд активных параметров. Дообучение выполнено методом LoRA (low-rank adaptation: добавление небольших обучаемых матриц к замороженной модели). По данным Samaya, на её бенчмарке FrontierFinance Sterling набирает 58,9%, Claude Fable 5.1 — 55,9%. Стоимость одного вопроса: $0,61 против $6,89.

Отличие от предыдущих подходов — в связке модели с обвязкой (harness: набор промптов, описаний инструментов и вспомогательных вызовов). Samaya адаптировала продакшн-обвязку под малую модель: убрала подробные инструкции из системного промпта и описаний инструментов, объединила инструменты, чтобы сократить промпт, и добавила два вспомогательных модуля. В результате модель с 3 млрд активных параметров показывает результат выше, чем у крупной проприетарной модели. По словам Майтры Рагху в анонсе в X, проект начинался как усилие двух человек по эффективности агентной оркестрации.

На практике это рецепт для разработчиков: совместное дообучение небольшой модели и её обвязки под узкую предметную область может дать выигрыш по качеству и стоимости. Sterling не просто отвечает на вопросы — она планирует исследование, вызывает финансовые инструменты, собирает доказательства и передаёт находки отдельному модулю, который пишет отчёт. Для команд, которые строят финансовых агентов, это пример того, как экономить на инференсе, не теряя в точности на специализированном бенчмарке.

Остаётся неизвестным, как Sterling поведёт себя на других финансовых задачах за пределами FrontierFinance и насколько результаты воспроизводимы независимыми тестировщиками. Также нет данных о лицензии, условиях доступа и полной стоимости разработки.