OfBusiness 以微調後的 Llama 打造 Nexizo，而非 LLM 包裝層（訪談）

這家總部位於古爾岡的 B2B 電商與融資集團，向中小企業銷售鋼鐵、化學品等原物料，旗下亦經營金融科技事業 Oxyzo。

以 OfBusiness 自家的招標與價格資料微調一個小型開源模型，並作為獨立 SaaS 產品銷售，勝過在他人 LLM 之上架一層包裝。

沒有投入新資本；Jain 表示 OfBusiness 並未為 Nexizo 招聘新人才，而是對現有員工進行技能提升。

在接受 Inc42 訪談時，Jain 表示 OfBusiness 原本已使用機器學習模型來展示政府招標案，而在 ChatGPT 推出後，又開發了一款提供原物料價格與大宗商品新聞的聊天助理，可即時更新 10,000 項大宗商品價格。

Jain 表示，該助理只是在既有 LLM 之上的一層介面，因此公司微調 Llama，打造自家的小型語言模型，用於招標分類與資訊處理；訓練始於 2023 年底前後，並在推出 Nexizo 前進行了將近一年的 beta 測試。

Nexizo 讓中小企業與承包商使用者能以自然語言搜尋招標案，並為 NBFC 與原物料供應商產生潛在客戶名單。Jain 表示，該平台有 100 萬名註冊使用者、約 40 萬名月活躍使用者，以及 20 至 25 家企業客戶（此為訪談中自述數據），而公司仍在實驗變現方式。

Jain 表示，在第三方 LLM 之上架設對話層無法帶來差異化，因此 OfBusiness 轉向自家微調模型。

基礎建設招標約占 OfBusiness 營收的 30%，而其招標資料為公司提供了專屬的訓練資料集。

金額在 100 萬至 200 萬印度盧比（即 INR 10 Lakh 至 INR 20 Lakh）之間的 B2B 訂單仍需人工業務團隊介入，因此 Nexizo 被定位為潛在客戶開發工具。

當 AI 產品以企業自身已擁有的專屬資料作為輸入時，才具備可防禦性；在他人模型之上架設的薄層並非護城河。

截至 2025 年 3 月 30 日，據 Jain 所述，Nexizo 已上線，約有 40 萬名月活躍使用者；BidAssist 預計將整合進 Nexizo；而 OfBusiness 仍在實驗一種銷售潛在客戶名單、而非對招標資料收費的模式。