Coinbase разработала ИИ-агента для выявления мошенничества в сервисе Onramp на базе дообученной модели Qwen3.5-9B от Alibaba. Система работает поверх существующих алгоритмов машинного обучения, оценивая уровень риска транзакций.
Для тестирования компания создала собственный бенчмарк из 16 140 транзакций, включая 813 подтвержденных случаев мошенничества. Модель с 9 миллиардами параметров превзошла системы вроде Opus 4.5 по точности, полноте и F1-мере с отрывом от 7,5 до 35,4 процентных пункта.
Медианная задержка модели составила 0,683 секунды против 1,515 секунды у Opus 4.5, что означает ускорение на 55%. Обучение модели обошлось менее чем в $100 при использовании одного графического процессора NVIDIA RTX PRO 6000 96GB.
Результаты A/B-тестирования показали снижение числа мошеннических операций на 30% и уменьшение их денежного объема на 22%. По оценкам компании, экономия от внедрения в три раза превышает затраты на эксплуатацию модели.
Coinbase также сообщила, что более новые версии моделей, включая Opus 5, Sonnet 5 и GPT-5.6, показали худшие результаты на внутреннем бенчмарке компании по сравнению со своими предшественниками.
