Castform y Neon superan a GPT-5.6 Sol en búsqueda con modelos abiertos 100 veces más baratos
Beating GPT-5.6 Sol on retrieval with 100x cheaper open models
El post-training con RL permite a modelos de pesos abiertos igualar o superar a los modelos frontera en tareas específicas como la búsqueda, con un costo por solicitud órdenes de magnitud menor. Castform simplifica este proceso, y su integración con Neon y Lakebase Search convierte datos corporativos en conjuntos de entrenamiento, logrando un rendimiento superior a GPT-5.6 Sol en recuperación de información con una fracción del costo y la latencia.
“La mayoría de los mejores datos de entrenamiento de los equipos están simplemente en sus bases de datos. El problema es que convertir datos crudos en algo utilizable es difícil, y permitir que los agentes lean, busquen y muten datos de forma económica a escala requiere infraestructura avanzada. Apuntar Castform a Neon omite ambos.”