トークンコンテキストウィンドウ — 単一GPU、チャンク分割は不要
プライベート展開 — モデルの重みとデータが境界の外に出ることはありません
プロンプトエンジニアリングされたチェーンではなく、強化学習でトレーニングされたエージェント
3つのケイパビリティを、1つのエンジンで
Pokeeはフロント・ミドル・バックオフィスの各チームに、同じ基本要素 — リサーチ、リーズニング、アクション — を提供し、金融業務が実際に行われるシステムへと組み込みます。
提出書類、トランスクリプト、市場データ、独自のディーリングデスクから監査可能な回答を引き出します — お客様のコンプライアンスチームが実際に受け入れられる引用に基づきます。
つぎはぎのプロンプトではなく、強化学習でトレーニングされたエージェント。長期にわたる計画を立て、円滑にフォールバックし、ポリシーの範囲内にとどまります。
お客様のスタック全体 — Bloomberg、OMS/EMS、ERP、チケッティング、台帳 — にわたる決定論的なツール利用。エージェントが行うすべてのAPI呼び出しを完全な監査証跡として残します。
ユースケース
Pokeeのエージェントが、銀行、アセットマネージャー、会計プラットフォームの内部で、脆弱なスクリプトや外部委託の労働をすでに置き換えている5つの領域。
次のアナリストノートを待つ余裕のないアナリストとPMのために。
読み取り、分類し、照合するエージェントで、オフショアのキューを置き換えます。
構造化シグナルと非構造化のノイズを、1か所で統合します。
絶えず移り変わる新ルールの重圧の下でリリースするコンプライアンスチームのために。
汎用LLMでは到底扱えない、データセンシティブなサポート業務。
Pokeeエンジンの内部
Pokeeエンジンは当社独自の推論アーキテクチャ — 現時点ではブラックボックス — であり、単一のGPU上でコンテキストウィンドウを1,000万トークン超へと押し広げます。チャンク分割も、検索の小細工も、損失を伴う要約もありません。ポートフォリオ全体がメモリに収まります。
雰囲気ではなく、検証済み
FinanceBenchは、150件超の実際の10-K、10-Q、決算トランスクリプトに基づいて構築された業界標準の評価です。本番のRAGパイプラインを再現する構成である主要なOracleテストにおいて、Pokeeは明確にGPT-5.4を上回るスコアを記録しています。
主要指標 · Oracle精度
Oracleテスト — モデルに関連する書類が与えられ、抽出・計算・推論を行う必要があるテスト — において、Pokeeはフロンティアモデルを +0.4ポイント上回ります。これは実際の本番RAGパイプラインに対応する構成であり、私たちが前面に押し出している構成です。
抽出は エンタープライズRAGにおける主要なワークロード であり、お客様の10-Kエージェントがリリースに進むかパイロットにとどまるかを左右します。Pokee 93.9% vs GPT-5.4 90.9%。
長コンテキストの総合では、GPT-5.4がPokeeを1.7ポイント上回ります — これは論理的リーズニングのサブセットに起因しており、同サブセットは実際の金融ワークロードの10%未満に相当します。
Pokeeは、お客様のVPC内のワークステーションクラスのGPU1基で、これらのスコアを実現します。GPT-5.4はそうした形では一切提供されません。
規制対象スタックのために構築
Pokeeは初日からお客様のファイアウォールの内側で稼働するよう設計されています。エンタープライズを装うSaaSは提供しません — お客様のセキュリティチームが実際に所有できるインフラを提供します。
お客様のVPC、オンプレミスのデータセンター、またはワークステーションのシリコン上で直接実行。重みとデータが境界の外に出ることはありません。
あらゆるエージェントのアクションがログに記録され、追跡可能で、再生可能です。利用状況のモニタリング、出力の監査、ポリシーガードレールを標準搭載。
お客様のチケット、メモ、台帳でファインチューニング。RLベースの適応により、ゼロからの再トレーニングなしにポリシー変更をリリースできます。
Pokeeのエンジニアが最初の展開でお客様のチームに常駐します。スライドではなく本番環境へ — 最初の四半期内にリリースします。