Mubit lance une plateforme qui entraîne de petits modèles spécialisés à partir des appels d’agents, ainsi que le modèle ouvert Banyan Sapling

Mubit a lancé une plateforme permettant aux équipes d’entraîner leurs propres modèles pour des tâches répétitives d’agents, ainsi qu’un modèle ouvert en préversion de recherche et un nouveau benchmark, selon le compte rendu par TestingCatalog du fil de lancement du fondateur.

• Plateforme : Mubit s’intercale comme URL de base proxy devant les appels à l’API d’OpenAI, d’Anthropic ou de Gemini et entraîne un petit modèle sur les tâches de l’agent. Mubit indique que le petit modèle prend en charge une tâche dès qu’il égale le modèle de pointe lors des tests propres à Mubit. Il peut également apprendre à partir d’appels antérieurs importés depuis Langfuse, Braintrust ou Pydantic Logfire.
• Banyan Sapling : un modèle ouvert en préversion de recherche, sous licence Apache 2.0. Il détermine si un contexte donné étaye une affirmation, la contredit, ne contient pas l’information nécessaire ou la contredit, et fournit des probabilités calibrées. Lors de l’évaluation de Mubit, il a répondu correctement à 779 cas sur 1 731 et a marqué les autres comme « incertain ».

Les chiffres de performance proviennent de Mubit.