AI агентите на Navan използват NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL в производствена среда, след като компанията за софтуер за бизнес пътувания настрои модела и го внедри в рамките на три седмици от получаването на ранен достъп. В съобщение от 16 октомври 2026 г. Navan посочи, че моделът обработва взаимодействия с клиенти при по-ниски разходи.
Основни изводи
- Внедряването е завършено и не става дума за планиран тест на модела на NVIDIA.
- Според собствените оценки на Navan моделът постига по-добри резултати при задачи, свързани с пътувания, но компанията не посочва количествено спестяванията от разходи в производствена среда.
- Самостоятелното хостване позволява на Navan да персонализира и заменя модели, като същевременно контролира внедряването.
Съдържание
- AI агентите на Navan вече правят повече от това да отговарят на въпроси
- Вътрешни тестове сравняват качеството и ефективността на отговорите
- Самостоятелното хостване запазва гъвкавостта при избора на модели
- Заключение
AI агентите на Navan вече правят повече от това да отговарят на въпроси
Техническото съобщение на Navan описва система, предназначена да изпълнява задачи, свързани с пътувания, а не просто да генерира отговори в разговор. При отменен полет може да се наложи търсене в наличностите в реално време, обяснение на алтернативите, проверка на фирмената политика и координиране на промени по резервации за хотел или автомобил.
В описанието на внедряването на Nemotron в производствена среда Navan заяви, че е адаптирала един модел, използвайки общия опит на пет агента: координатор и специализирани агенти за хотели, полети, автомобили и влакове. Всеки агент запазва отговорността за собствените си инструменти и решения, като същевременно споделя информация за пътуването.
При този дизайн практическата проверка на интеграцията е успешното изпълнение на задачите. Бързият отговор не е достатъчен, ако системата не може да използва правилно инструментите за резервации или да спазва ограниченията на пътуващия.
| Показател | Подробности |
|---|---|
| Капацитет на модела | Около 120 милиарда параметъра, от които приблизително 12 милиарда се активират при всяка стъпка. |
| Метод за фина настройка | Фина настройка с LoRA чрез отворената библиотека NVIDIA NeMo AutoModel. |
| Информация за финалното обучение | Приблизително 10 милиона токена. |
| Валидиране | Почти 2 000 теста за валидиране в набора за финално обучение. |
Вътрешни тестове сравняват качеството и ефективността на отговорите
За основен сравнителен модел Navan използва Qwen 3.8-27B — съществуващата си базова версия, хоствана самостоятелно и използвана в производствена среда. Компанията тества моделите с еднакви подкани, инструменти, сценарии за пътуване и система за оценяване.
При оценката на Navan фино настроеният модел Nemotron е постигнал резултат, равен или по-висок от този на конкурентните модели по шест от седем показателя. Компанията открои използването на инструменти, изпълнението на задачи, обосноваването с реална информация и качеството на разговорите като силни страни.
Това са резултати от тестове, съобщени от компанията, а не независимо потвърдени данни за ефективността. Оценката се съсредоточи върху текстови задачи, свързани с пътувания, въпреки че моделът поддържа и други видове входни данни. Navan заяви, че внедреният модел е намалил разходите, но не разкри процент на спестяванията или сума в долари.
Самостоятелното хостване запазва гъвкавостта при избора на модели
Според Navan самостоятелното хостване ѝ дава по-голям контрол върху скоростта, разходите и надеждността, тъй като компанията управлява персонализирането, тестването, внедряването и актуализирането на моделите. То също така позволява на компанията да замени даден модел, без да изгражда наново цялата система около него.
По този начин интеграцията разширява портфолиото от модели на Navan, вместо да налага един постоянен модел за всички работни процеси. Компанията заявява, че ще оценява моделите според специфичните за пътуванията изисквания и ще тества целия асистент с реални инструменти, включително способността му да се възстанови при проблем.
Заключение
Потвърденият важен етап е внедряването в производствена среда, където моделът обслужва взаимодействия с клиенти. Съобщението на Navan представя вътрешни данни за подобрено изпълнение на задачи, но не разкрива размера на спестяванията от разходи в производствена среда.
Още новини
Отказ от отговорност
Тази статия на FinanceVelix предоставя обща информация, а не персонализиран финансов, инвестиционен, правен или данъчен съвет. Пазарните цени, лихвените проценти и икономическите условия могат да се променят; инвестициите носят риск от загуба. Фактите отразяват наличните към момента на публикуване материали и могат да се променят. Проверявайте важната информация самостоятелно и при необходимост се консултирайте с квалифициран специалист. Споменаването на актив, компания или услуга не представлява препоръка.
