Model ML以GPT-5.6 Sol智能体端到端交付金融分析文件

金融分析的最后一公里——核对证据、排版文件、校验每个数字并把论断链接到来源——往往比分析本身更耗人力。Model ML由两位创始人从家族办公室的自用软件发展而来，其智能体把金融工作流从需求、研究、分析一路推进到可交付的演示文稿和工作簿：核心智能体负责规划任务、挑选工具、核对证据并执行计算，把每一步路由给最合适的模型，其中多为GPT-5.6 Sol；配套文档工具直接生成可编辑、来源可追溯的PowerPoint与Excel，产出前还会对每页幻灯片做视觉检查。效果方面，厂商称其自建评测集显示GPT-5.6 Sol每份幻灯片token消耗比Fable 5少21%、Excel工作簿比Opus 5少36%，PowerPoint工作流测试全部跑通而对比模型为76%；在一家全球资管机构，分析师约一小时拼装的机构简报缩短到约五分钟，智能体还一次性处理过超10万行、数百个文件的虚拟数据室。边界同样清楚：衡量产出能否进入实质性审查的专业可用门槛通过率仅43.3%，意味着多数结果仍需人工把关；财务人士在交付前必须复核假设、来源与表述。文中数字均为厂商自述口径，参考时应留意。