Castform 與 Neon 聯手：4B 開源模型以 1/100 成本複製 GPT-5.6 Sol 檢索能力
為何重要
這代表「企業私有資料」正從被動的儲存庫轉化為主動的高效能訓練素材，大幅降低企業自建 RAG 代理的成本門檻。它證明瞭透過精細化的推遞訓練（RL post-training）可在保持低算力需求的情況下，解決「先驅模型」因頻繁呼叫所導致的高延遲與高成本痛點。對基礎設施供應商（如 Neon）而言，這也開闢了從資料庫運營延伸至 AI 訓練基建的新商業模式。
Agent 背後的檢索技術正從單次搜尋向多步驟迴圈（Agentic Retrieval）演進，導致先驅模型 GPT-5.6 Sol 單次請求需耗時長達 10 秒以上，且成本約 0.03 美元。Castform 透過推遞訓練聯手 Neon 儲存服務，證實了經最佳化的 4B 引數開源模型在特定任務上能以低於一個數量級的價格，達到與 GPT-5.6 Sol 相當的檢索準確度。