# Sterling devance Claude au test financier de Samaya

> Samaya AI annonce un score de 58,9 % pour Sterling au test FrontierFinance, contre 55,9 % pour Claude Fable 5.1, à un coût par question inférieur.

Oossa · 2026-10-30 · https://oossa.com/fr/samaya-says-sterling-beats-claude-on-its-finance-benchmark

Samaya AI affirme que son modèle de recherche financière Sterling a obtenu 58,9 % au test FrontierFinance de l’entreprise, devant les 55,9 % de Claude Fable 5.1. Samaya indique que chaque question coûte $0.61 avec Sterling, contre $6.89 avec Claude, soit environ 11 fois moins.

Ces chiffres correspondent aux résultats d’un test réalisé par Samaya, et non à une comparaison indépendante. FrontierFinance évalue des tâches de recherche à différentes étapes du processus d’investissement, notamment des questions qui nécessitent de réunir des données financières et d’étayer une réponse écrite à l’aide de citations. Samaya indique que les questions du test n’ont pas servi à l’entraînement, mais c’est l’entreprise qui a conçu le test et mené l’évaluation.

## Comment Sterling a été entraîné

Sterling repose sur Nemotron 3.5 Lightning de NVIDIA, un modèle de 30 milliards de paramètres qui en mobilise 3 milliards à la fois. Samaya affirme que le modèle de base obtenait initialement 42,5 % à FrontierFinance, avant que les quatre étapes d’entraînement de l’entreprise ne portent son score à 58,9 %.

Le processus a combiné deux phases d’entraînement supervisé et deux phases d’apprentissage par renforcement, une méthode qui s’appuie sur des scores pour guider les tentatives suivantes. Le modèle a appris à utiliser des outils de recherche financière, à choisir différentes méthodes de recherche, à recueillir des éléments probants et à produire des rapports cités. Samaya indique l’avoir entraîné à partir d’exemples issus de huit modèles pédagogiques différents, ainsi que de questions rédigées et évaluées par des professionnels de la finance.

Le dispositif de recherche compte aussi dans le résultat : Sterling utilise un ensemble d’outils dédiés à la finance, et des modèles auxiliaires condensent les longs résultats des outils et les historiques de recherche. Selon Samaya, ce dispositif permet au modèle, plus petit et activé en partie seulement, de mener des recherches en multipliant les appels aux outils. Les scores publiés décrivent donc le modèle intégré à ce système, et non un modèle autonome répondant sans outils.

## Ce que la comparaison montre — et ne montre pas

Le résultat laisse penser qu’un entraînement complémentaire et un dispositif de recherche adapté peuvent améliorer les performances d’un modèle plus petit sur le test précis de Samaya. Il ne démontre pas que Sterling est plus précis que Claude pour la recherche financière en général : les résultats communiqués portent sur un seul test et aucune évaluation indépendante n’est documentée.

Samaya indique avoir utilisé un ensemble distinct de 100 questions internes pour choisir les points de contrôle de l’entraînement. L’entreprise affirme également qu’un modèle plus grand, entraîné selon la même méthode, a montré des progrès préliminaires, mais elle n’en a pas encore communiqué les résultats. L’annonce ne précise pas comment accéder à Sterling.

## Les faits

- Samaya indique que Sterling a obtenu 58,9 % à FrontierFinance, contre 55,9 % pour Claude Fable 5.1.
- Samaya annonce un coût de $0.61 par question pour Sterling et de $6.89 pour Claude Fable 5.1.
- Sterling repose sur Nemotron 3.5 Lightning, que Samaya décrit comme un modèle de 30 milliards de paramètres dont 3 milliards sont actifs.
- Samaya affirme que l’entraînement a fait passer le score du modèle à FrontierFinance de 42,5 % à 58,9 % en quatre étapes.

## Pourquoi c'est important

Pour les équipes financières qui explorent les outils de recherche fondés sur l’IA, les résultats de Samaya donnent une raison d’examiner les modèles plus petits dotés d’outils, qui pourraient coûter moins cher. Mais ces scores proviennent du propre test de Samaya : il faudra des évaluations indépendantes pour savoir si Sterling répond aussi bien aux besoins de recherche de chaque équipe.

## Sources et références

1. [Samaya AI Releases Sterling: A 3B-Active Finance Research Agent Model that Beats Claude Fable 5.1 on FrontierFinance at 11x Lower Cost](https://www.marktechpost.com/2026/10/30/samaya-sterling-post-trained-finance-research-model-frontierfinance/) – MarkTechPost, 2026-10-30
2. [Samaya AI](https://samaya.ai/blog/rl-post-trained-agentic-model) – Samaya AI

Dernière mise à jour: 2026-10-30