أعلنت Coinbase تدريب نموذج Qwen3.5-9B مفتوح الأوزان على بيانات احتيال داخلية، ليتفوق على نموذج Opus 4.5 من Anthropic في أربعة مقاييس ضمن اختبار داخلي لخدمة Onramp، المخصصة لشراء العملات الرقمية عبر التطبيقات الشريكة. وسجل النموذج زمن استجابة أقل بنسبة 55% في بيئة التشغيل الفعلية، وفقاً للجزء الثالث من سلسلة مدونتها الهندسية المنشور في 8 أكتوبر 2026.
وجاءت الفروق لصالح النموذج المدرب بالنقاط المئوية بواقع 7.5 نقطة في الدقة (Precision)، و12.0 نقطة في الاستدعاء (Recall)، و9.6 نقطة في مقياس F1. وارتفع الاستدعاء الموزون بقيمة المعاملات الاحتيالية بنحو 35.4 نقطة، ما يعكس تحسناً في قيمة الاحتيال المكتشف وليس فقط في عدد الحالات. وأشارت المدونة إلى أن أداء Qwen3.5-9B قبل التدريب كان ضعيفاً، لكن مقاييسه الأربعة تحسنت بعد التدريب بنسب تراوحت بين 19.6 و45.1 نقطة.
وأوضحت Coinbase اعتمادها على التعلم المعزز بمكافآت قابلة للتحقق، حيث تقارن تصنيفات النموذج للمخاطر بنتائج احتيال تاريخية مؤكدة باستخدام دالة مكافأة حتمية لا تعتمد على نموذج آخر. وطبقت الشركة تقنية LoRA لتدريب مجموعة فرعية من المعاملات بدلاً من تعديل كافة أوزان النموذج. وأجري التدريب على وحدة معالجة رسوميات واحدة من NVIDIA طراز RTX PRO 6000 بذاكرة 96GB، بتكلفة إجمالية تقل عن 100 دولار، باستخدام إطار SkyRL عبر منصة Anyscale.
وفي بيئة الإنتاج الفعلية، بلغ وسيط زمن الاستجابة 0.683 ثانية مقارنة بنحو 1.515 ثانية لنموذج Opus 4.5، في حين سجل زمن الاستجابة نحو 1.036 ثانية مقابل 3.312 ثانية. وأكدت المدونة أن جودة الكشف وزمن الاستجابة قد قِيسا عبر تقييمين منفصلين.
وكانت الشركة قد استعرضت في الجزء الأول، المنشور في 6 أكتوبر، وكيلاً لمراجعة المعاملات بعد فحصها عبر نماذجها وقواعدها التقليدية، واعتمدت على Opus في إطلاقه الأول. وأظهرت تجربة حية، تلقت فيها المجموعة التجريبية نصف حجم الحركة، انخفاضاً في معاملات الاحتيال بنسبة 30% وتراجعاً في قيمتها بنسبة 22%. وقدرت الشركة أن الوفورات الناتجة عن منع الاحتيال تعادل ثلاثة أضعاف تكلفة الاستدلال التقريبية.
وفي الجزء الثاني، المنشور في 7 أكتوبر، قيمت الشركة إصدارات أحدث عبر اختبار شمل 16,140 معاملة، تضمنت 813 حالة احتيال مؤكدة. وسجل كل من Opus 5 وSonnet 5 نتائج أدنى من الإصدارات السابقة في المقاييس الأربعة، بينما حقق GPT-5.6 دقة أعلى مقابل تراجع في الاستدعاء، وهو تراجع وصفته Coinbase بأنه غير مبرر حتى الآن.
وفي هذا السياق، توقع الرئيس التنفيذي لشركة Coinbase، Brian Armstrong، عبر منصة X استمرار هذا التوجه داخل الشركات؛ مشيراً إلى أن النماذج الرائدة تتسم بكفاءة عالية في الأغراض العامة، إلا أن النماذج المتخصصة قادرة على التفوق عليها في المهام الدقيقة. وأضاف أن الشركة سهلت على فرق عملها ضبط النماذج داخلياً، مرجحاً استبدال بعض الخدمات الخلفية بالكامل بهذه البنية مستقبلاً.
وخلصت المدونة إلى أن الاستضافة الذاتية تسهم في إبقاء سياق المعاملات بعيداً عن واجهات النماذج الخارجية، لكن الحفاظ على الجودة يتطلب تقييماً وإعادة تدريب مستمرين لمواكبة التغير في أنماط الاحتيال. وتجدر الإشارة إلى أن جميع الأرقام تعتمد على مقياس Coinbase الداخلي، وتقتصر المقارنة على نموذج Opus 4.5 تحديداً.
