自动化AI通信合规初创公司ZeroDrift今日正式发布Anchor 3.0。这是一组小型语言模型，旨在AI代理发送消息前进行实时合规检查。目前，Anchor 3.0已通过ZeroDrift的Enforcement API正式商用。
该方案直指自主代理生成客户通信速度远超人工审核能力的运营痛点。ZeroDrift表示，这些模型能在实时检查每一条外发消息的同时，确保其符合金融法规及内部公司政策。
性能声称：速度快百倍，成本降两个数量级
ZeroDrift报告称，其旗舰模型在基于美国金融业监管局（FINRA）规则的基准测试中，违规检测率超过90%。公司声称，该模型总体准确率与OpenAI的GPT-6 Astra及Anthropic的Claude Fable 5.1相当，但运行速度快100倍以上，成本不足前者的五百分之一。
值得注意的是，该基准测试数据由数据标注公司Surge AI独立生产律师标注数据，但测试本身由ZeroDrift发布，因此性能指标仍属公司单方面声称。
ZeroDrift创始人兼CEO Kumesh Aroomoogan表示：“前沿模型让构建强大代理变得容易，真正的难点在于受监管环境下的运行，每条消息都必须合规并经检查。”
产品矩阵：三款模型覆盖不同场景
Anchor运行于ZeroDrift合规平台内，可拦截通信并根据监管要求及公司政策进行检查，支持标记、重写、阻止或路由至人工审查，并记录决策以备审计。公司此前还推出了基于API的“Guard for Agents”服务，将这些检查嵌入代理工作流。
此次发布的Anchor 3.0家族包含三个版本：
- Anchor 3.0 Mini：拥有90亿参数（40亿活跃参数）的混合专家（MoE）模型，专为高流量设计。ZeroDrift称，在FINRA测试中，Mini捕获的违规数量比Claude Fable 5.1多约5%，比GPT-6 Astra多约20%，误报率不到Claude的一半。
- Anchor 3.0 旗舰版：参数量同为90亿，应用涵盖FINRA、美国证券交易委员会（SEC）等在内的200多项预置规则，能识别违规语句并在发布前重写。
- Anchor 3.0 Max：270亿参数模型，旨在处理长文档和附件，无需额外微调即可执行公司自有政策。
据悉，这些模型均基于Google的Gemma E4B和阿里巴巴的Qwen3.8-27B进行后训练而成。
此次正式发布紧随今年8月的预览版之后。当时ZeroDrift披露，Anchor结合了确定性检查与基于监管材料及律师标注数据训练的开源模型，并将其定位为降低风险的机制，而非保证捕捉所有违规的工具。