Paper Instruments、専門業務向けAIモデル「Ultramarine 1 Flash」を発表
Paper Instruments は、AIモデル「Ultramarine 1 Flash」を発表した。ベースモデルのGLM-5.3 Flashと比べ、6つのベンチマーク全体で出力トークンを6.5%少なく生成するとしている。
Paper Instruments は、財務、法務、コンサルティング、オペレーションといった専門業務向けのAIモデル「Ultramarine 1 Flash」を発表した。同社はこのモデルを知識労働において「Fableクラス」の性能を持つと説明しており、Fableと比べて60倍安いと説明されている。
発表内容
同社は、6つのベンチマーク全体で、推論を含む出力トークン数がベースモデルのGLM-5.3 Flashより6.5%少ないと発表した。
APIの価格は次のとおりである。
- 入力: 100万トークンあたり $0.15
- キャッシュ入力: 100万トークンあたり $0.03
- 出力: 100万トークンあたり $0.50
これらの価格は、ベースモデルであるGLM-5.3 Flashと同じである。
性能とコスト比較
同社は独自のベンチマーク「PI Knowledge Work」で、各モデルの点数と1タスクあたりのコストを比較している。グラフ上では、最大推論設定のUltramarine 1 Flashは、1タスクあたり$0.13で59.3点とされる。
Ultramarine 1 Flashは、1タスクあたり$8.19のClaude Fable 5 (max)と、$2.09のGPT-5.6 Sol (max)を上回るとされる。比較したモデルのコストは次のとおりである。
| モデル | 1タスクあたりのコスト |
|---|---|
| Ultramarine 1 Flash | $0.13 |
| Claude Fable 5 (max) | $8.19 |
| GPT-5.6 Sol (max) | $2.09 |
| Claude Opus 5.5 (max) | $6.96 |
| GPT-6 Sol (max) | $1.26 |
また、Claude Opus 5.5 (max)およびGPT-6 Sol (max)とは3ポイント以内の差にまで迫っている。
PI Knowledge Workのコストは各開発元の公式APIの価格で算出され、すべてのモデルは同じハーネスで動作するとされる。PI Knowledge Workのスコアと、Artificial Analysis Intelligence Indexとの相関係数rは0.81とされる。
鉄鋼メーカーの決算データ
同ページでは、Nucorの表として鉄鋼メーカーの業績も示されている。
鉄鋼メーカーの利益は、2022年の$7.2bnから2025年には$2.4bnに減少した。一方で、売上に占める割合は58%から62%に上昇した。
筆者の見立て
- Ultramarine 1 Flashは、最も魅力的な価格帯でコストと品質のフロンティア上に位置していると論じている。
- Ultramarine 1 Flashは、明快で簡潔な文章を書き、視覚的・情報的な階層構造の感覚に優れていると論じている。
この記事は元記事の事実のみに基づいて自動生成されました。
出典
- 媒体: Paper Instruments
- 原題: Ultramarine 1 Flash — Paper Instruments
- URL: https://www.paperinstruments.com/ultramarine
- (Artificial Analysis Intelligence Index) の報道による