Негізгі мазмұнға өту
OpenAI

2026 ж. 10 тамыз

Стартап

Model ML қаржы жұмысын GPT‑5.6 Sol көмегімен тиімді атқарады

Model ML өңделетін PowerPoint және Excel файлдарын жасайтын жұмыс процестерінде GPT‑5.6 Sol-ды қолданады және әр презентацияға Fable 5-ке қарағанда 21% аз токен жұмсайды.

Компания көлемі: Стартап
Аймақ: Жаһандық
Сала: Қаржы, Технология
Өнімдер: API

Нәтижелер

21%

Әр PowerPoint презентациясына Fable 5-ке қарағанда аз токен жұмсалады

Нәтижелер

16,6

Opus 5-тен кәсіби дайындық бойынша басымдық, пайыздық тармақпен

Нәтижелер

36%

Әр Excel жұмыс кітабына Opus 5-ке қарағанда аз токен жұмсалады

Нәтижелер

5

Арнайы қысқаша есепті әзірлеуге кететін уақыт, минутпен — бұрын шамамен бір сағат

Жүктелуде…

Қаржылық талдауды клиенттерге немесе жоғары буындағы шешім қабылдаушыларға ұсынбас бұрын, командалар күрделі соңғы кезеңнен өтуі керек: дәлелдерді салыстырып тексеру, файлды әзірлеп пішімдеу, әр санды тексеру және әр тұжырымды дереккөзімен байланыстыру. Дайын PowerPoint презентациясы немесе Excel жұмыс кітабы өңдеуге және мұқият тексеруге жарамды болуы керек.

Model ML негізін қалаған ағайынды Арни мен Чаз Ингландер екі компаниясын табысты сатқаннан кейін жеке отбасылық кеңсе арқылы инвестициялай бастады. Сол кезде олар бұл жұмыстың қаншалықты ауқымды екенін көріп, әзірлеушілерге тән әдетпен өздеріне көмектесетін бағдарламалық жасақтама құруға кірісті.

Сол бағдарламалық жасақтамадан дамып шыққан Model ML агенттері қаржы мамандарына бастапқы сұраудан зерттеу мен талдауға, одан дайын презентацияға немесе жұмыс кітабына дейінгі бүкіл жұмыс процесін орындауға көмектеседі. Жүйенің өзегіндегі негізгі агент жұмысты жоспарлайды, тиісті құралдарды таңдайды, дәлелдерді салыстырып тексереді және есептеулер жүргізіп, әр кезеңді оған ең қолайлы модельге бағыттайды; көбіне бұл — GPT‑5.6 Sol. Бұл құралдардың арасында Model ML-дің өз құжат жасау құралдары да бар. Олар дереккөздерін қадағалауға болатын PowerPoint және Excel файлдарын тікелей өз форматтарында жасайды.

«Бұрынғы модельдер талдаушының жұмысын атқара алатын, бірақ пайдаланушы тапсырманы анық бөліктерге жіктеп, нәтиженің нақты қандай болуы керектігін түсіндіруге тиіс еді. GPT-5.6 Sol қолданғанда агенттің түпкілікті нәтижеге әлдеқайда жақындайтынын көріп отырмыз».
—Чаз Ингландер, Model ML-дің бірлескен құрылтайшысы және бас директоры

Қаржы жұмысының соңғы кезеңіндегі міндеттерді шешу

Model ML қаржылық жұмыс процестерін басынан аяғына дейін автоматтандыру арқылы қаржы командаларына көмектеседі. Агент қысқаша тапсырма мен бастапқы материалдар негізінде зерттеу мен модельдеуден бастап клиенттерге немесе мәміле командаларына арналған дайын материалдарға дейінгі бүкіл тапсырманы орындай алады. Қаржы маманы жұмысты бөліспес бұрын болжамдарды, дереккөздерді және негізгі ойды тексереді.

Model ML бұл өнімді «жұмыс ортасына тәуелсіз» деп атайды. Қаржы маманы тапсырманы электрондық поштада немесе Model ML қолданбасында бастап, оны қайта түсіндірмей-ақ Microsoft Office плагиндерінде жалғастыра алады.

Бұл сабақтастық дайын жұмыста да сақталады. Инвестициялық комитетке арналған презентация үшін Model ML қысқаша тапсырма мен бастапқы материалдарды өңделетін PowerPoint файлына айналдыра алады. Excel тапсырмасында агент клиент үлгісінен немесе бос жұмыс кітабынан бастап, қажетті деректерді жинайды, бірнеше қойындыда формулалар мен логика құрады, содан кейін қаржы саласына тән пішімдеуді қолданып, толық электрондық кесте немесе қаржылық модель әзірлей алады.

Model ML компаниясының қаржы қызметтеріндегі ЖИ-ді бағалау эталоны — Composite сынағында GPT‑5.6 Sol Excel жұмыс процесіндегі әр жұмыс кітабына Opus 5-пен салыстырғанда 36% аз токен жұмсады.

«Пайдаланушы талдауды қайта құруға емес, болжамдарды нақтылау немесе негізгі ойды ұштау сияқты пайымдауды қажет ететін істерге назар аударуы керек».
—Чаз Ингландер, Model ML-дің бірлескен құрылтайшысы және бас директоры

Жұмысты осы соңғы кезеңге дейін жеткізу арқылы агент жекелеген материалдарды әзірлеу уақытын қысқартып, командаларға бастапқы материалдардың үлкен көлемін өңдеуге көмектеседі. Бір жаһандық активтерді басқару компаниясында талдаушы шамамен бір сағатта әзірлейтін арнайы қысқаша есеп енді бес минуттай уақытта жасалады. Тағы бір жұмыс процесінде Model ML агенттері 100 000-нан астам жол мен жүздеген файл қамтылған виртуалды деректер бөлмелерін бір өтуде өңдеді.

GPT‑5.6 Sol аз токен жұмсап, тексеруге дайынырақ қаржылық материалдар әзірлейді

Model ML түрлі қаржылық жұмыс процестерінде GPT‑5.6 Sol-ды басқа жетекші модельдермен қатар бағалады. Компанияның Composite бағалаулары тапсырманы бастапқы қаржылық қысқаша сипаттамадан зерттеу мен есептеулерге, одан өңделетін презентацияға немесе электрондық кестеге дейін қадағалайды. Содан кейін сандарды, дереккөздерді, формулалар мен құрылымды, сондай-ақ презентациялардың көрнекі сапасын тексереді.

PowerPoint бойынша Model ML компаниясының Composite бағалауы нақты жұмыс процестерін қамтиды және егжей-тегжейлі бағалау өлшемшартымен жүздеген жасалған презентацияны тексереді.

GPT‑5.6 Sol PowerPoint жұмыс процесін сынақ жағдайларының 100%-ында аяқтады, ал Opus 5 — 76%. Нәтиженің мазмұндық тексеруге дайын екенін өлшейтін Model ML-дің кәсіби дайындық шегінен GPT‑5.6 Sol жағдайлардың 43,3%-ында, ал Opus 5 26,7%-ында өтті. Сондай-ақ ол презентация сапасы, тапсырмаға сәйкестік, иерархия және бірізділік бойынша Opus 5-тен озды.

Native PowerPoint creation model benchmark, Model ML’s Composite eval
MetricGPT 5.6 SolΔ Sol–O5Opus 5Fable 5Opus 4.8GPT 5.6 TerraGPT-5.5
Deck quality — Overall score, readiness-gated59.9%+3.256.7%59.3%58.7%52.5%44.4%
Deliverability — Professional-readiness rate (gate)43.3%+16.626.7%32.0%17.3%17.3%16.0%
Deck produced — Items yielding a .pptx100.0%+24.076.0%82.0%80.0%80.0%74.0%
Brief adherence — Instruction following78.8%+0.977.9%78.5%78.4%74.1%79.6%
Visual quality — Aggregate visual judge — components below77.9%−1.479.3%78.9%75.1%74.4%68.5%
Layout — Layout & composition75.9%−2.978.8%78.7%76.2%76.1%67.8%
Hierarchy — Visual hierarchy87.2%+0.586.7%85.5%85.5%85.6%83.7%
Data viz — Chart legibility78.8%−4.383.1%79.7%73.3%74.6%68.4%
Consistency — Design coherence97.8%+4.593.3%95.8%97.5%75.0%90.0%
Efficiency — Tokens per deck (lower = better)1.10M+144K953K1.40M1.16M720K1.01M

Model ML-дің PowerPoint файлдарын тікелей PowerPoint форматында жасау эталоны GPT‑5.6 Sol-ды Opus 5 және басқа жетекші модельдермен салыстырады.

Native Excel creation model benchmark, Model ML’s Composite eval
MetricGPT 5.6 SolΔ Sol–O5Opus 5Fable 5Opus 4.8GPT 5.6 TerraGPT-5.5
Key outputs correct — Headline accuracy vs golden model83.3%+0.582.8%80.6%74.4%82.2%83.3%
Fully correct models — Items with every key output right50.0%−10.060.0%60.0%40.0%53.3%60.0%
Outputs located — Expected outputs found in workbook100.0%±0100.0%100.0%92.2%98.9%100.0%
Workbook contract — Structure / no-errors / no-placeholder gates100.0%±0100.0%100.0%100.0%100.0%100.0%
Efficiency — Tokens per workbook (lower = better)2.44M−1.40M3.83M2.59M2.91M1.64M1.16M
Wall clock — Minutes per workbook (lower = better)7.0 min−0.5 min7.5 min8.4 min11.5 min4.2 min3.9 min

Model ML-дің Excel файлдарын тікелей Excel форматында жасау эталоны GPT‑5.6 Sol-ды Opus 5 және басқа жетекші модельдермен салыстырады.

Жоғарыда көрсетілген Composite нәтижелері Model ML-ге GPT‑5.6 Sol-ды өндірістік ортада, соның ішінде бұрын Opus 4.8 атқарған кейбір жұмыс процестерінде кеңінен қолдануға негіз берді. PowerPoint жұмыс процестерінде GPT‑5.6 Sol бәсекеге қабілетті презентация сапасын Opus 5 пен Fable 5-ке қарағанда аяқталған әрі тексеруге дайын презентациялар үлесінің жоғарылығымен ұштастырды. Бұған қоса, Fable 5-тен шамамен 21% аз токен жұмсады.

«Нақты жұмысқа дайын болу дегеніміз — пайдаланушының бірден нақты тексеруге кірісе алуы», — дейді Ингландер. «Сандардың дереккөзін қадағалауға болады, жұмыс кітабы қайта есептеледі, ал слайд өңделеді».

Тексеруден өтетін инвестициялық презентациялар жасау

PowerPoint Model ML үшін GPT‑5.6 Sol-дың нақты жұмысқа дайындығын сынайтын күрделі тексеріс болды. Презентация мінсіз көрінгенімен, сандары қате немесе дереккөздерін қадағалау мүмкін болмаса, диаграммалары өңделмейтін статикалық кескіндерге айналса немесе бөліспес бұрын слайдтарын қайта жасау қажет болса, ол тексеруден өтпеуі мүмкін.

Model ML модельді агенттің тапсырма ортасында іске қосып, агентке өңделетін графиктер мен кестелері бар слайдтар жасауға мүмкіндік беретін құжат жасау және өңдеу құралдарымен біріктірді. Жұмыс барысында бастапқы қысқаша тапсырма контексте сақталады, ал файл қайтарылмас бұрын әр слайд көрнекі түрде тексеріледі.

Төмендегі мысал GPT‑5.5‑тен GPT‑5.6 Sol-ға өткенде Model ML жасаған PowerPoint нәтижесінің қалай жақсарғанын, соның ішінде иерархияның айқынырақ, ал слайд дизайнының біріздірек болғанын көрсетеді.

Бүгінде Model ML тапсырма ортасы агентке деректер интеграцияларына, құжаттарды өңдеу құралдары мен дағдыларына және код орындау орталарына қол жеткізу үшін жүктей алатын құралдар жиынтығын ұсынады. Бұл агенттің назарын негізгі міндетте ұстап, оған пайдаланушы құжаттарымен жұмыс істеуге қажет құралдарды дәл береді.

Model ML бұл конфигурацияға OpenAI-мен бірге өткізген бетпе-бет жұмыс сессиялары арқылы қол жеткізді. Командалар агенттің презентацияларды қалай жоспарлайтынын, құралдарды қалай таңдайтынын және контексті қалай сақтайтынын қадағалады. Содан кейін осы тұжырымдар негізінде агент нұсқауларын жетілдіріп, әр құралдар жиынтығын қашан жүктеу керектігін анықтады.

Қаржы жұмысының өзгерісіне сай әзірлеу

Model ML клиенттері оларды қалыптастыратын модельдермен және бастапқы материалдармен байланысын сақтайтын, браузерде жұмыс істейтін нәтижелерге көшіп жатыр.

Model ML платформасы үздіксіз жаңартылатын немесе белгілі бір уақыт күйінде бекітілетін қауіпсіз әрі интерактивті нәтижелер жасай алады. Тексеруші инвестициялық түйіндемені ашып, көрсеткіштің негізіндегі қаржылық модельге өте алады және сол бетте агентпен жұмыс істей алады.

«PowerPoint, Excel және Word зияткерлік еңбек қолмен атқарылатын әлемге арналып жасалған», — дейді Ингландер. «ЖИ бұл түсінікті өзгертті. Енді бағдарламалық жасақтаманың өзі де өзгермек».