Mubit startet eine Plattform, die aus Agent-Aufrufen kleine Modelle für bestimmte Aufgaben trainiert, sowie das offene Modell Banyan Sapling

Mubit hat eine Plattform gestartet, mit der Teams eigene Modelle für wiederkehrende Agent-Aufgaben trainieren können, dazu ein offenes Modell als Forschungsvorschau und einen neuen Benchmark. Das berichtet TestingCatalog in seiner Zusammenfassung des Launch-Threads des Gründers.

• Plattform: Mubit wird als Proxy-Basis-URL vor API-Aufrufe an OpenAI, Anthropic oder Gemini geschaltet und trainiert ein kleines Modell für die Aufgaben des Agenten. Laut Mubit übernimmt das kleine Modell eine Aufgabe, sobald es in Mubits eigenen Tests mit dem Frontier-Modell gleichzieht. Außerdem kann es aus früheren Aufrufen lernen, die aus Langfuse, Braintrust oder Pydantic Logfire importiert wurden.
• Banyan Sapling: ein offenes Modell als Forschungsvorschau unter der Apache-2.0-Lizenz. Es beurteilt, ob ein gegebener Kontext eine Aussage stützt, ihr widerspricht, die nötigen Informationen nicht enthält oder sie widerlegt, und gibt kalibrierte Wahrscheinlichkeiten aus. In Mubits Evaluierung beantwortete es 779 von 1.731 Fällen korrekt und markierte den Rest als „unsure“.

Die Leistungsangaben stammen von Mubit selbst.