Model ML ускорила подготовку финансовых файлов с GPT-5.6 Sol
Компания Model ML внедрила GPT-5.6 Sol в агентные процессы для финансовых команд: система создаёт редактируемые файлы PowerPoint и Excel, а подготовка индивидуального tearsheet у одного глобального управляющего активами сократилась примерно с часа до пяти минут. В оценках Model ML модель выпустила PowerPoint-файл в 100% тестовых случаев и использовала на 21% меньше токенов на презентацию, чем Fable 5.
От брифа до редактируемого файла
Платформа Model ML проводит задачу от исходного запроса и набора документов через поиск, анализ и расчёты до готовой презентации или рабочей книги. Центральный агент планирует работу, выбирает инструменты, сверяет доказательства и направляет отдельные этапы подходящей модели, которой часто становится GPT-5.6 Sol.
Собственные инструменты Model ML создают нативные PowerPoint- и Excel-файлы с отслеживаемыми источниками. Для Excel агент может начать с шаблона клиента или пустой книги, собрать необходимые данные, построить формулы на нескольких вкладках и применить финансовое форматирование. Пользователь затем проверяет допущения, источники и смысл материалов перед отправкой клиенту или сделочной команде.
Работа с офисными документами развивается и в экосистеме Microsoft: GPT-5.6 в Microsoft 365 Copilot для документов и данных меняет сценарии подготовки документов и работы с данными для корпоративных пользователей.
Результаты проверок Model ML
В собственном бенчмарке Composite компания оценивает весь путь: от финансового брифа до редактируемой презентации или таблицы. Проверяются числа, источники, формулы, структура, а для презентаций также визуальное качество. В тестах PowerPoint GPT-5.6 Sol преодолела порог профессиональной готовности в 43,3% случаев против 26,7% у Opus 5. Общий показатель качества презентаций с учётом этого порога составил 59,9% против 56,7%.
Модель превзошла Opus 5 по готовности файлов, соблюдению брифа, визуальной иерархии и согласованности дизайна, но уступила по совокупной визуальной оценке и читаемости диаграмм. На одну презентацию GPT-5.6 Sol потребовалось 1,10 млн токенов против 1,40 млн у Fable 5.
В Excel-сценарии модель использовала 2,44 млн токенов на рабочую книгу — на 36% меньше, чем Opus 5 с 3,83 млн. Время выполнения составило семь минут против 7,5 минуты у Opus 5. При этом полностью корректными оказались 50% моделей у GPT-5.6 Sol и 60% у Opus 5, хотя ключевые результаты были верны в 83,3% и 82,8% случаев соответственно.
Что остаётся за специалистом
Model ML расширила применение GPT-5.6 Sol в промышленной среде, в том числе в части процессов, которые прежде выполняла Opus 4.8. Компания подчёркивает, что готовность к реальной работе означает возможность сразу перейти к содержательной проверке: числа должны быть прослеживаемыми, книга — пересчитываться, а слайд — оставаться редактируемым.
Для бизнеса этот кейс задаёт практический критерий внедрения агентных систем: оценивать нужно не только скорость генерации, но и качество итогового офисного файла, проверяемость расчётов и объём ручной доработки перед проверкой.