Вопрос «сколько дней отпуска положено сотруднику?» кажется простым, пока сотрудник, работодатель и место работы не оказываются в разных странах. Ответ зависит от местных требований, договора и действующих правил компании. Ошибка в таком ответе может перейти из переписки в кадровое решение.
Deel, поставщик сервисов для международного найма и расчёта зарплат, представила Pangaea K1 для вопросов о трудовых отношениях и рабочих процедурах и Pangaea P1 для вопросов о начислениях. Модели предназначены для встроенного помощника Deel AI. Одновременно компания развивает Emet — направление по подготовке экспертных данных и оценке ИИ-моделей.
Основной блок
Как распределили задачи между моделями
K1 работает с вопросами о кадровых правилах, трудовых отношениях и внутренних процедурах. За основу Deel взяла модель с 9 млрд параметров, название которой не раскрывает. Компания продолжила её обучение на переработанных справочных материалах, а затем использовала примеры ответов, подготовленные более мощной моделью. По данным Deel, исходная справочная база насчитывает более 43 500 страниц; её поддерживают свыше 2 000 специалистов. Объём материалов для обучения K1 составил около 1,2 млрд токенов. Компания утверждает, что не использовала для обучения представленных моделей данные, позволяющие идентифицировать сотрудников, и реальные клиентские записи о начислениях. Независимого подтверждения состава обучающих данных в опубликованных материалах нет. P1 специализируется на вопросах о расчёте зарплаты. По сообщению Deel, она основана на модели семейства NVIDIA Nemotron, которую дополнительно обучала AI21 на примерах, подготовленных при участии Emet. AI21 отдельно описала сотрудничество с Deel по модели для ответов на зарплатные вопросы
Что показал тест K1
Deel проверила K1 на собственном наборе EmBench Global Work из 601 вопроса о рабочих процедурах и международных трудовых отношениях. K1 получила 70 баллов. Четыре модели набрали больше: DeepSeek V4.1 Flash — 75, Claude Opus 5.5 — 74, GLM 5.3 Flash — 72 и Claude Sonnet 5.5 — 71. При этом медианное время ответа K1 составило 7,7 секунды против 14,8–28,4 секунды у этих четырёх моделей. Исходная модель с 9 млрд параметров в тесте Deel получила 19 баллов без поиска по документам и 46 баллов с поиском. После адаптации K1 набрала 70. Эти цифры показывают результат в методике Deel. Другие модели получали доступ к поиску по справочной базе, а отдельные факты в ответах оценивала ещё одна языковая модель. VentureBeat не воспроизвело результаты независимо. Поэтому 70 баллов нельзя переводить в утверждение, что K1 правильно выполняет 70% реальных кадровых операций.
Что известно о результатах P1
Для зарплатных вопросов предусмотрена отдельная проверка. AI21 сообщает, что после дополнительного обучения специализированная модель достигла 72% точности ответов в тесте Emet, охватывающем восемь стран. По оценке AI21, это на восемь процентных пунктов выше результата Claude Opus 5.5 в том же тесте, а стоимость одного запроса ниже в 33 раза. Это показатели, заявленные участником разработки; они не равны подтверждённой экономии Deel на всём сервисе. Тест проверяет ответы на вопросы о начислениях. Он не доказывает, что модель способна без участия специалиста рассчитать зарплату, применить все удержания и провести выплату в каждой стране.
Где пользователи встретят Pangaea
K1 и P1 должны работать внутри Deel AI. Пользователю не потребуется выбирать модель вручную: система направит вопрос в подходящую часть сервиса. Для других задач Deel продолжит применять модели общего назначения. Подключение данных Deel к Claude через MCP устроено отдельно: в таком сценарии ответ формирует Claude на основе полученной информации.По описанию Deel AI, помощник встроен в продукты компании. Анонс Pangaea не означает, что веса K1 и P1 доступны для самостоятельной установки или что компания открыла для них отдельный публичный API.
Зачем Deel создала Emet
Emet готовит экспертные примеры для обучения, тесты и среды для оценки моделей. Deel использует эти материалы для собственных разработок и намерена предлагать такую работу другим компаниям. Это отдельное направление: Pangaea отвечает на специализированные вопросы внутри продукта, а Emet помогает обучать и проверять модели.
«Мы подобрали модель, которая лучше всего подходит для конкретной задачи».
Так старший директор по продукту Deel Абхиджит Мехта объяснил VentureBeat принцип выбора модели внутри помощника. Это перевод его слов, опубликованных изданием.
Что проверить перед использованием кадрового ИИ
- Выберите страны и типовые ситуации. Включите отпуска, оформление сотрудников, расчётные листки и случаи, где действуют исключения.
- Проверяйте источник и дату правила. Ответ должен позволять понять, на какой документ он опирается и действует ли тот сейчас.
- Фиксируйте исправления. Считайте, сколько ответов специалисту пришлось изменить и сколько времени заняла проверка.
- Задайте порядок передачи вопроса человеку. Особенно для спорных случаев и решений, влияющих на статус сотрудника или выплату.
- Оценивайте полные расходы. Учитывайте стоимость обработки запросов, поддержки базы знаний, проверок и работы специалистов.
K1 рассчитает зарплату?
Её заявленная специализация — трудовые отношения и рабочие процедуры. Вопросы о начислениях относятся к P1. Ни один из опубликованных тестов не подтверждает автономное проведение всего расчёта зарплаты.
Можно ли сравнить 70 баллов K1 и 72% P1?
Нет. Это результаты разных тестов с разными заданиями и способами оценки.
Означает ли быстрый ответ меньшую стоимость сервиса?
Сам по себе — нет. Время ответа не включает расходы на обучение, инфраструктуру, экспертные данные и проверку результатов.
Что результаты Deel означают для компаний
Deel показала, как специализированные модели можно встроить в кадровый сервис: направлять повторяющиеся вопросы к K1 и P1, а другие задачи оставлять универсальным моделям. Результат K1 в тесте компании показывает выигрыш во времени ответа при близости к лидерам по баллам. Для оценки пользы в конкретной организации нужны собственные вопросы, проверка действующих правил и подсчёт работы, которую после ответа ИИ всё ещё выполняет специалист.