核心摘要
Coinbase CEO Brian Armstrong 在社交媒体上透露，公司利用专有内部数据对开源模型 Qwen3.5-9B 进行微调后，在反欺诈专项任务中的表现已超越前沿大模型，同时成本更低、速度更快。相关数据显示，该后训练模型在精度、召回率、F1 及金额加权召回率等指标上均显著领先，对比未适配版本与 Opus 4.5 决策代理均有提升，线上推理中位延迟较 Opus 4.5 降低了约 55%。
正文解读
Armstrong 认为，前沿模型虽然是出色的通用型选手，但在更窄的业务任务中，专业微调模型将越来越多地胜出，无论是独立运行还是协同工作。这一表态反映出加密交易平台对垂直场景模型效率的重视，也印证了开源模型结合行业数据微调的实际价值。与直接调用通用大模型相比，针对性微调能够更好地平衡性能与推理成本，尤其适合反欺诈这类对实时性要求较高的业务环节。
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