शोधकर्ताओं ने Mint-Agent प्रस्तुत किया, जो वित्त-मूल एजेंटिक मॉडलों का एक परिवार है जिसे विश्वसनीय निष्पादन और दीर्घकालिक शोध क्षमताओं को जोड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है। सिस्टम तीन स्तंभों पर बना है: विशेष कार्यों के लिए डेटा इंजन, जाँच योग्य प्रमाण पथों के लिए MintHarness वातावरण, और SFT, OPD और RLVR को जोड़ने वाला प्रशिक्षण रेसिपी।
- दो मुख्य मॉडल जारी किए गए हैं: Mint-Cu (9B) और Mint-Ag (27B)।
- Mint-Ag ने RFC-Bench पर 98.33% हासिल किया, जो GPT-5.6-Sol और Claude-Opus-4.8 को पीछे छोड़ता है।
- Mint-Cu ने FinSearchComp T2 पर 69.86% हासिल किया, जो Agents-A1-35B और Nex-N2-mini से बेहतर है।
- Mint-Ag ने FinanceAgentBench v1.1 और v2 पर क्रमशः 76.00% और 60.49% स्कोर किए।
ये परिणाम क्षेत्र विशेषज्ञता, दीर्घकालिक निष्पादन और जाँच योग्य प्रमाण को संयुक्त रूप से इंजीनियरिंग करके विश्वसनीय वित्तीय बुद्धिमत्ता की ओर एक मार्ग स्थापित करते हैं।