Coinbase a affiné une version du modèle Qwen3.5-9B d’Alibaba pour détecter les fraudes sur son service Onramp. Le modèle de 9 milliards de paramètres a surpassé des systèmes de pointe comme Opus 4.5 sur un benchmark propriétaire contenant 16 140 transactions, avec des améliorations de 7,5 à 35,4 points de pourcentage sur quatre métriques. La latence médiane est passée de 1,515 seconde à 0,683 seconde, soit une réduction de 55%, et l’entraînement a coûté moins de 100 dollars sur un seul GPU NVIDIA RTX PRO 6000. Les résultats montrent une diminution de 30% des transactions frauduleuses et une réduction de 22% de la valeur de la fraude, avec des économies estimées à trois fois le coût d’exploitation du modèle.
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