Pokonaj modele frontier za ułamek kosztów

Nic. To 30-minutowa rozmowa z jednym z naszych inżynierów, bez dostępu do twoich systemów i bez udostępniania danych.

W wąskim zadaniu z dobrymi etykietami tak. W październiku 2026 Coinbase poinformował, że dostrojony Qwen3.5-9B pokonał model frontier w wykrywaniu oszustw, przy mniej niż połowie opóźnienia. Nie dotyczy to zadań otwartych, dlatego testujemy na twoich przypadkach, zanim cokolwiek trafi na produkcję.

Opis techniczny Coinbase

Wtedy nie trafia na produkcję, a ty wydałeś kilka tygodni, a nie cały budżet. Zbiór testowy zostaje u ciebie i sam w sobie pomaga wybierać i sprawdzać każdy model, którego używasz.

Tak. Nasi inżynierowie trenowali i utrzymywali modele computer vision na ponad 100 milionach obrazów dla serwisu z milionami odwiedzających dziennie, lata przed modelami językowymi. Metoda się nie zmieniła: najpierw zbiór testowy, potem trening, potem obserwacja modelu w działaniu.

Zadanie, które wykonuje się często, i przeszłe przypadki ze znaną poprawną odpowiedzią, najlepiej kilka tysięcy. Potrzebujemy też godziny lub dwóch tygodniowo od osoby, która odróżni dobrą odpowiedź od złej.

Modele open-weight, których licencje dopuszczają użycie komercyjne, takie jak Qwen, Gemma, Mistral, Granite i gpt-oss. Niektóre licencje wykluczają firmy powyżej określonej wielkości albo z siedzibą w UE, więc czytamy je przed startem. Jeśli twój dział zakupów woli nie używać chińskiego modelu, wybieramy europejski lub amerykański.

Dostrojenie modelu z LoRA zużywa drobny ułamek mocy obliczeniowej pierwotnego treningu, więc według wytycznych Komisji zwykle nie stajesz się dostawcą modelu AI ogólnego przeznaczenia. Twoje obowiązki nadal zależą od tego, do czego go używasz. Przygotowujemy dokumenty dla działów ochrony danych i compliance, a decyzję podejmują twoi prawnicy.