小規模モデルがOpus並み精度、推論コストは1/132
開発者がreasonblocksincでWorkBench用の小規模モデルを訓練。Opus水準の精度を実測推論コスト約1/132で実現し、コスト-精度のパレートフロンティア上にあるとしている。
WorkBench
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1 件のシグナル開発者がreasonblocksincでWorkBench用の小規模モデルを訓練。Opus水準の精度を実測推論コスト約1/132で実現し、コスト-精度のパレートフロンティア上にあるとしている。