Mubit lanza una plataforma que entrena modelos pequeños para tareas específicas a partir de llamadas de agentes, y el modelo abierto Banyan Sapling

Mubit ha lanzado una plataforma para que los equipos entrenen sus propios modelos para tareas repetitivas de agentes, junto con un modelo abierto en vista previa de investigación y un nuevo benchmark, según el relato de TestingCatalog sobre el hilo de lanzamiento del fundador.

• Plataforma: Mubit funciona como una URL base de proxy delante de las llamadas a la API de OpenAI, Anthropic o Gemini y entrena un modelo pequeño con las tareas del agente. Mubit afirma que el modelo pequeño se hace cargo de una tarea cuando iguala al modelo de frontera en las pruebas propias de Mubit. También puede aprender de llamadas anteriores importadas desde Langfuse, Braintrust o Pydantic Logfire.
• Banyan Sapling: un modelo abierto en vista previa de investigación con licencia Apache 2.0. Determina si un contexto dado respalda una afirmación, la contradice, no contiene la información o la refuta, y proporciona probabilidades calibradas. En la evaluación de Mubit, respondió correctamente 779 de 1.731 casos y marcó el resto como «inseguro».

Las cifras de rendimiento son de Mubit.