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Thinking Machines meldet Qwen-Vorteil bei Finanztexten

Thinking Machines Lab und Bridgewater berichten, ein auf Qwen3-235B feinjustiertes Modell habe Finanzdokumente besser eingeordnet als ein kommerzielles Frontier-Modell. In ihrer Auswertung erreichte es 84,7 statt 78,2 Prozent Treffsicherheit und kostete pro Aufgabe etwa 13,8-mal weniger. Beide Partner betonen, dass der Vergleich nicht unabhängig ist.

Aussagen gegen die Quellen geprüft · 3. Juli 2026

Die Aufgabe bestand darin, Nachrichten, Zentralbankpapiere und Research-Berichte nach ihrer Relevanz für Investitionsentscheidungen zu klassifizieren. Bridgewater-Fachleute lieferten die annotierten Beispiele. Das offene Qwen3-235B wurde mit diesem Fachwissen auf die Aufgabe spezialisiert.

Der gemeinsame Bericht nennt 84,7 Prozent gegenüber 78,2 Prozent beim besten kommerziellen Modell. Die Inferenzkosten pro Aufgabe sollen um den Faktor 13,8 gesunken sein. Genannt werden außerdem Batching, eine angepasste Verlustfunktion und On-Policy-Distillation als Teile des Trainingsverfahrens.

Die Zahlen stammen aus dem Bericht der beiden beteiligten Unternehmen. Sie messen eine eng umrissene Finanzklassifikation und keine allgemeine Modellgüte. Ein unabhängiger Vergleich fehlt ausdrücklich; die Anbieterinteressen und die Auswahl der Aufgabe begrenzen daher die Aussagekraft.