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Mint-Agent이 금융 네이티브 에이전트 기반 모델을 소개합니다

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연구자들은 신뢰할 수 있는 실행과 장기적 연구 능력을 결합하도록 설계된 Mint-Agent이라는 금융 네이티브 에이전트 모델 패밀리를 제시했습니다. 이 시스템은 세 가지 기둥을 기반으로 구축되었습니다: 전문 작업을 위한 데이터 엔진, 감사 가능한 증거 추적을 위한 MintHarness 환경, 그리고 SFT, OPD 및 RLVR을 결합한 학습 레시피.

두 가지 주요 모델이 출시되었습니다: Mint-Cu (9B)와 Mint-Ag (27B).
Mint-Ag는 RFC-Bench에서 98.33%를 달성하여 GPT-5.6-Sol과 Claude-Opus-4.8을 능가했습니다.
Mint-Cu는 FinSearchComp T2에서 69.86%에 도달하여 Agents-A1-35B와 Nex-N2-mini를 앞섰습니다.
Mint-Ag는 FinanceAgentBench v1.1과 v2에서 각각 76.00%와 60.49%의 점수를 받았습니다.

이러한 결과는 도메인 전문 지식, 장기적 실행 및 감사 가능한 증거를 공동으로 엔지니어링함으로써 신뢰할 수 있는 금융 지능으로 가는 길을 확립합니다.

중요도 2/3 차별점을 갖춘 새 평가 환경 arXiv cs.CL DeepSeek AI agents Research paper

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