Paper Instruments 发布 Ultramarine 1 Flash:GLM-5.3 Flash 上做非可验证 RL 的知识工作模型,自测单任务 $0.13、API 已开放、权重将开源
旧金山实验室 Paper Instruments 于 2026-10-15 00:02(新加坡时间)发布 Ultramarine 1 Flash:在开源底座 GLM-5.3 Flash 上用大规模「非可验证」强化学习(任务级 rubric 奖励)后训练,面向金融、法律、咨询、运营类知识工作。官方技术报告称其在 6 项知识工作基准上平均比底座高 4.1 分、输出 token 少 6.5%;在内部 PI Knowledge Work 套件上以 $0.13/任务得 59.3 分,高于 Claude Fable 5($8.19,57.8)。OpenAI 兼容 API(ultramarine-1-flash)已上线;CEO 称权重约两周内发布、后训练成本约 30 万美元。成本对比依赖其内部基准,尚无独立复现。
核心要点速览
- 底座 GLM-5.3 Flash + CISPO 变体 RL(LoRA rank 64,131K 上下文,最多 250 轮),6 项知识工作基准平均 +4.1 分、token 少 6.5%
- JobBench 62.9(第 1,Gemini 3.8 Flash 60.6);FrontierFinance 53.3(第 1);APEX-Agents 1.1 为 57.0,落后 Gemini 3.8 Flash 64.3
- 内部 PI Knowledge Work:59.3 分 / $0.13 每任务,对比 Claude Fable 5 57.8 / $8.19、GPT-6 Sol 61.3 / $1.26
- 代价:编码能力略降,Terminal-Bench 2.1 83.2(底座 84.3)、DeepSWE 1.1 61.5(底座 63.4)
- 训练数据:4 大领域、19 个业务方向、88 种合成环境类型,全部合成任务 + rubric 打分