产品简介
Samaya 是给投资团队做研究的平台，买方卖方都用，摩根士丹利的研究部门是其合作方之一。Sterling 是这个平台上后训练出来的金融研究模型：底座用 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning，30B 总参数、3B 激活，再用 LoRA 在金融语料上训练，目标是把机构自己的知识跟财报、电话会记录、持牌数据接在一起，回答一个有出处的问题。
平台侧的能力围绕研究流程铺开。一次研究任务可以现在跑、按日程跑，或者等某个数据源出事件后触发；跑完给一份带引用的报告，每个结论都能点回原文段落，并区分一手材料、三方数据与网页来源。财报季可以跟着电话会实时跟进，把本季与上季的口径放在一起对比，也能把自己关心的追问加进监听列表。
接入有两种方式。MCP 把业绩回顾、模型搭建、事实核查这几个技能带进 Claude 与 ChatGPT，在平时写东西的地方直接调用；API 把带引用的答案与金融检索接进企业自有工具。权限跟着数据源走，谁能看哪份研报由机构原有权限决定。
核心功能
- 金融语料后训练：在 Nemotron 3.5 Lightning 上做 LoRA 后训练，把推理预算集中到财报解读、口径对比与假设检验这类任务上。
- 引文可回溯：从结论点到支撑它的原文段落，标明这是一手材料、三方数据还是网页来源，用之前可以逐条核对。
- 研究 agent 可排程：同一个研究任务可以现在跑、按日程跑，或挂在数据源更新后触发，界面上能看到哪些在跑、哪些暂停、哪些需要人接手。
- 实时财报跟进：跟着电话会读实时转写，追踪本季主题，把管理层表述与上季对比，支持把自己关心的问题加进监听。
- MCP 技能：在 Claude 或 ChatGPT 里直接调用业绩回顾、模型搭建与事实核查，不必切回平台。
- API 与权限治理：带引用的答案与金融检索可接进企业工具，源权限与授权范围跟着研究一起传递。
适合谁用
以下类型的用户会特别受益于 Samaya Sterling：
- 覆盖一家公司时，把本季财报、电话会与卖方报告放在一起，找出真正变化的那个数。
- 投委会前跑一遍论点核查，把每个假设对应的原文段落找出来。
- 把内部备忘录与外部披露对照，看哪些判断已经被新数据推翻。
- 在 Claude 里直接生成一份业绩回顾草稿，再回到平台逐条核对引用。
- 给财富顾问准备谈话要点，从公司动态推到对模型组合的影响。
- 把同行比较做成定时任务，财报季每天自动更新一次。
优点亮点
- 在金融语料上后训练，同样任务的模型成本约为同档前沿模型的十分之一。
- 自建 FrontierFinance 基准上得分 58.9%，成绩与引用一并给出，便于复核。
- 一手材料、三方数据与网页来源分开标注，研究过程可审计。
- 研究 agent 支持定时与事件触发，覆盖持续跟踪而不是一次性提问。
- MCP 与 API 两条接入路径，能嵌进机构已有的写作与研究工具。
- 权限随数据源走，SOC 2 与部署方案可按机构要求谈。
价格与方案
按机构授权报价，官网未公开订阅价格，需联系销售。成本结构与用量和接入方式相关：平台内的席位、API 调用与 MCP 技能各有计价，具体以合同为准。部署可按机构要求选择，支持把研究跑在既有权限体系之内；SOC 2 与数据处理条款随合同提供。
总结与建议
金融研究的难点很少是模型不够聪明，而是答得对不对、能不能查、花的钱值不值。Sterling 走的是第三条：用一个 30B MoE 底座加金融后训练，把单次研究的模型成本压到同档前沿模型的十分之一，再把每条结论拴到原文段落上。对每天要出报告的团队，可核对的引用比多几个百分点更管用。
版本演进
- Samaya Sterling 收录：金融研究 agent 模型 （2026-10-31）：收录时形态：基于 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning（30B 总参数、3B 激活）做 LoRA 后训练的金融研究模型，在自建 FrontierFinance 基准上得分 58.9%，模型成本约为同档前沿模型的十分之一。平台侧提供带引用的研究 agent，支持现在跑、定时跑与数据源事件触发，可跟随电话会实时跟进财报；每个结论可回溯到原文段落并区分一手、三方与网页来源。接入方式包括 MCP 技能与 API，权限随数据源传递，提供 SOC 2 与可谈的部署方案。