Sterling ist eine mit LoRA nachtrainierte Version von Nemotron 3.5 Lightning, einem Mixture-of-Experts-Modell mit 30 Milliarden Parametern insgesamt und 3 Milliarden aktiven Parametern. Der Agent plant Recherchen, nutzt Finanzwerkzeuge und sammelt Belege. Anschließend erstellt ein separates Modell den Bericht. Samaya gibt an, dass Sterling auf FrontierFinance 58,9 Prozent erreicht; im Modus mit höherem Aufwand sind es 60,6 Prozent. Claude Fable 5.1 kommt auf 55,9 Prozent.
Auch bei den Kosten unterscheiden sich die Systeme: Eine Frage mit Sterling kostet laut Samaya 0,61 US-Dollar, mit Claude Fable 5.1 sind es 6,89 US-Dollar. Die durchschnittliche Bearbeitungszeit beträgt 282 Sekunden für Sterling und 268 Sekunden für Fable 5.1. Das Modell selbst verursacht nach Samayas Angaben lediglich 0,04 US-Dollar pro Frage; Werkzeuge und Hilfsmodelle machen den übrigen Betrag aus. Im Modus mit höherem Aufwand steigen Sterling-Kosten auf 1,83 US-Dollar und die Bearbeitungszeit auf 372 Sekunden.
Der Benchmark umfasst 220 öffentlich zugängliche Fragen, die anhand von Kriterienlisten bewertet werden. Samaya zufolge kam keine dieser Fragen im Training zum Einsatz. Das Unternehmen berichtet, dass Sterling auf dem schwierigsten Drittel der Fragen 45,2 Prozent erzielt. Die Entwicklung kombinierte zwei überwachte Trainingsstufen mit zwei GRPO-Stufen. Dabei lernte das Modell unter anderem, 37 Werkzeuge mit gültigen Argumenten aufzurufen; für Trainingsbeispiele wurden Antworten eines größeren Modells bewertet und ausgewählt.
Für den Einsatz eines kleineren Modells passte Samaya auch die Arbeitsumgebung an: Werkzeugbeschreibungen und Systemanweisungen wurden gekürzt, Werkzeuge zusammengelegt und Hilfsmodelle für die Verarbeitung langer Rechercheverläufe eingesetzt. Die Zahlen zu Leistung und Kosten stammen aus Samayas eigener Auswertung. Das Unternehmen hat keine öffentlichen Modellgewichte oder API angekündigt.