코인베이스 Qwen, 자사 Onramp 사기 탐지 4개 지표서 Opus 4.5 앞서
제목 연관성·주요 수치·시장 영향·향후 전망을 기준으로 핵심 문장을 선별한 요약 브리핑입니다.
핵심 포인트
- 코인베이스는 자체 사기 데이터로 추가 학습한 Qwen3.5-9B가 자사 Onramp 벤치마크에서 Opus 4.5보다 네 가지 지표에서 높은 점수를 냈다고 밝혔다.
- 코인베이스($COIN)가 자체 사기 데이터로 추가 학습한 인공지능(AI) 모델 Qwen3.5-9B가 자사 Onramp 사기 탐지 벤치마크에서 Opus 4.5보다 네 가지 지표 모두 높은 점수를 기록했다.
- 코인베이스는 8일 기술 블로그 ‘Owning Intelligence’ 시리즈에서 Qwen3.5-9B를 Onramp 사기 탐지에 맞춰 사후 학습했다고 밝혔다.
본문
코인베이스는 자체 사기 데이터로 추가 학습한 Qwen3.5-9B가 자사 Onramp 벤치마크에서 Opus 4.5보다 네 가지 지표에서 높은 점수를 냈다고 밝혔다. 코인베이스($COIN)가 자체 사기 데이터로 추가 학습한 인공지능(AI) 모델 Qwen3.5-9B가 자사 Onramp 사기 탐지 벤치마크에서 Opus 4.5보다 네 가지 지표 모두 높은 점수를 기록했다. 코인베이스는 8일 기술 블로그 ‘Owning Intelligence’ 시리즈에서 Qwen3.5-9B를 Onramp 사기 탐지에 맞춰 사후 학습했다고 밝혔다. 회사 벤치마크에서 정밀도는 7.5%포인트, 재현율은 12.0%포인트, F1 점수는 9.6%포인트, 사기 금액 가중 재현율은 35.4%포인트 높았다. Onramp는 이용자가 법정화폐로 가상자산을 구매하는 서비스다.
코인베이스는 자체 사기 데이터와 결과 기반 보상 기법인 RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)을 적용해 모델을 학습했다.
코인베이스는 단일 NVIDIA RTX PRO 6000 96GB GPU에서 학습 비용이 100달러 미만이었다고 밝혔다. 온라인 추론 지연시간 비교에서 Qwen의 중앙값(P50)은 0.683초, Opus 4.5는 1.515초였다. 99번째 백분위(P99) 지연시간은 각각 1.036초와 3.312초였다. 코인베이스는 지연시간과 탐지 성능을 별도 평가에서 측정했다고 밝혔다. 코인베이스는 기존 머신러닝 모델과 규칙에 LLM 위험 평가 에이전트를 추가한 실험에서 사기 거래 건수는 30%, 사기 금액은 22% 감소했다고 공개했다. 따라서 이번 비교는 Onramp의 특정 사기 분류 과제와 코인베이스의 평가 기준에서 나온 결과로 한정된다.