蚂蚁数科发布金融推理大模型 为金融AI打造智能中枢
7月28日，在世界人工智能大会论坛上，蚂蚁数科正式发布金融推理大模型Agentar-Fin-R1，为金融AI应用打造可靠可优化的智能中枢。该模型基于阿里云Qwen3研发，在FinEval1.0、FinanceIQ等权威金融大模型评测基准上超越同尺寸开源通用大模型以及金融大模型，显示其更强的金融专业性、推理能力以及安全合规能力。
“通用大模型距离产业实际应用存在‘知识鸿沟’。构建专业的金融大模型是推进金融与AI深度融合的必然路径，未来，金融大模型的应用深度将成为金融机构竞争力的关键要素。”蚂蚁数科CEO赵闻飙认为。
据悉，蚂蚁数科通过构建全面的金融任务数据体系以及模型训练算法创新，实现模型更强的金融推理能力及可信性。评测结果显示：相较于通用开源模型及其他金融模型，Agentar-Fin-R1在FinEval1.0、FinanceIQ两大主流金融基准测试中均取得最高评分。并且模型在金融能力显著增强的同时，通用能力也表现出较高水准。
在数据层面，蚂蚁数科构建了业内最全面与专业的金融任务分类体系，包括6大类、66小类场景，覆盖银行、证券、保险、基金、信托等金融全场景，通过可信数据合成技术以及结合专家标注的金融长思维链构造机制，显著提升模型处理复杂任务的能力。在训练层面，创新的加权训练算法，提高大模型对复杂金融任务学习效率与性能。在后续业务应用中，可显著减少二次微调的数据需求与算力消耗，有效降低大模型在企业落地的门槛与成本。此外，Agentar-Fin-R1还能不断更新迭代，吸收最新的金融政策、市场动态等关键信息，并通过配套评测工具进行针对性优化，让模型能力在真实业务场景中不断进化。
据悉，Agentar-Fin-R1包括32B和8B参数两个版本。蚂蚁数科还推出基于百灵大模型的MOE架构模型，获得更优推理速度。此外，还有非推理版本的14B和72B参数大模型，以满足金融机构在多样化场景下的部署需求。
文/北京青年报记者 温婧
编辑/周超
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