Terminal X 用 GPT-6.1 Sol 编码资
来自 OpenAI Blog · 期号 2026-10-20
摘要
投资机构的知识通常只存在于几位资深合伙人的头脑里，人一走，判断力就跟着流失。Terminal X 把这种流失叫做「记忆债务」。 它的做法是派前投行员工驻场几周，把每个团队从未写下来的决策流程——信用团队怎么筛选借款人、联合投资团队从哪些渠道获取信息——编码成数百个 agent。GPT-6.1 Sol 处理需要判断力和长上下文的环节（合成投资论点、评估与基金授权的一致性），GPT-6 Luna 跑高吞吐量的步骤。 Terminal X 还建了一个 Eval Agent，用 54 条标准逐条检查 agent 的输出：数字来源对不对、叙事是否自洽、推荐是否偏离基金观点。每条失败记录都变成一条新的工作指令或测试用例。 在 500 次评分中，基于 GPT-6.1 Sol 的 Eval Agent 与资深人类评审的一致率为 88.6%，比次优模型高 220 个基点；对偏离基金授权的推荐检出率高出约 25%，每次查询成本低约 30%。一家私募股权客户报告年化节省 240 万美元。 Terminal X 已建立 1700 个「公司记忆」，运行超过 100 万个自定义工作流，周活跃用户占月活跃用户的 81%。下一步是把记忆从团队层面扩展到个人层面。