Samaya AIは2026年10月30日、金融リサーチ向けの「Samaya Sterling」を公表しました。30B総量・3B稼働で、自社指標では1問0.61ドルです。
小さくても回る設計
長いツール出力を短くする圧縮役と、調査の経過を要約する整理役を別モデルで置き、調査時間にも上限を設けています。指示文を削って道具を絞った点が、小さなモデルでも回る理由だと説明されています。
数字の出どころ
自社のFrontierFinanceで58.9%、Claude Fable 5.1は55.9%です。1問0.61ドル対6.89ドルですが、指標も採点も自社製で、重みの公開は発表されていません。
日本の実務では
費用が下がれば、同じ予算で試せる論点が増えます。根拠を人が確かめる工程は残るため、Perplexityのような検索型と組み合わせ、事実確認と推論を分ける使い方が現実的です。
編集部の見解
参考になるのはスコアより「モデルと道具を一緒に鍛える」手順です。日本企業が同じことをする場合、社内資料に合わせた調整が要り、その設計コストは外から見えにくい点に注意が要ります。
my-best.ai 編集部
出典：MarkTechPost「サマヤAI、「Sterling」を公開──FrontierFinanceでClaude Fable 5.1を11分の1のコストで上回る3B稼働の金融リサーチエージェント」（2026年10月30日）
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