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在7月28日舉行的世界人工智能大會論壇上，螞蟻數(shù)科正式發(fā)布金融推理大模型Agentar-Fin-R1，旨在為金融領(lǐng)域人工智能應用構(gòu)建“可靠、可控、可優(yōu)化”的智能核心引擎。

該模型基于國產(chǎn)基礎(chǔ)大模型Qwen3研發(fā)，在Fineval1.0、FinanceIQ等權(quán)威金融評測基準上的表現(xiàn)，已超越包括DeepSeek-R1在內(nèi)的同規(guī)模開源通用模型及其他金融專業(yè)模型，展現(xiàn)了其在金融專業(yè)性、復雜推理能力及安全合規(guī)性上的顯著優(yōu)勢。

當前，金融行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型持續(xù)加速，大模型應用日益深化。然而，高度專業(yè)的金融知識、復雜的業(yè)務邏輯推理要求以及嚴苛的金融級安全合規(guī)標準，對現(xiàn)有通用大模型在實際業(yè)務場景中的應用構(gòu)成了嚴峻挑戰(zhàn)。

“通用大模型與產(chǎn)業(yè)實際應用需求間存在明顯的‘知識鴻溝’。構(gòu)建專業(yè)化的金融大模型，是推動金融與人工智能深度融合的必由之路。未來，金融大模型的應用深度將成為衡量金融機構(gòu)核心競爭力的關(guān)鍵指標。”螞蟻數(shù)科首席執(zhí)行官趙聞飆在論壇主旨演講中強調(diào)。

據(jù)悉，螞蟻數(shù)科通過構(gòu)建覆蓋金融全場景的專業(yè)任務數(shù)據(jù)體系與創(chuàng)新模型訓練算法，顯著提升了Agentar-Fin-R1的金融推理能力與可信度。權(quán)威評測顯示：該模型在Fineval1.0和FinanceIQ兩大主流金融基準測試中均拔得頭籌。尤為難得的是，其金融能力實現(xiàn)躍升的同時，通用能力亦保持在較高水準。

目前，螞蟻數(shù)科建立了全面、專業(yè)的金融任務分類體系，涵蓋銀行、證券、保險、基金、信托等全場景，細分為6大類、66小類。基于千億級金融專業(yè)語料，結(jié)合可信數(shù)據(jù)合成技術(shù)及融合專家知識的金融長思維鏈（CoT）標注機制，大幅提升模型處理復雜金融任務的能力，力求實現(xiàn)“天生懂金融，出廠即專家”。采用獨創(chuàng)的加權(quán)訓練算法，動態(tài)優(yōu)化模型學習過程，顯著提升其對復雜金融任務的學習效率與性能表現(xiàn)。該技術(shù)可有效減少后續(xù)業(yè)務微調(diào)所需的數(shù)據(jù)量和算力消耗，顯著降低大模型在企業(yè)端部署的成本與門檻。

值得關(guān)注的是，Agentar-Fin-R1具備持續(xù)迭代能力，能夠吸收最新金融政策、市場動態(tài)等關(guān)鍵信息，并通過配套工具進行針對性優(yōu)化，確保模型能力在真實業(yè)務場景中持續(xù)進化。

Agentar-Fin-R1提供32B和8B兩種參數(shù)版本。此外，螞蟻數(shù)科還推出了基于百靈大模型的MOE架構(gòu)模型以獲得更優(yōu)推理速度，以及非推理版本的14B和72B參數(shù)大模型，全面滿足金融機構(gòu)多樣化部署需求。

作為螞蟻集團旗下獨立科技子公司，螞蟻數(shù)科致力于以AI及Web3技術(shù)驅(qū)動產(chǎn)業(yè)數(shù)智化升級。今年以來，該公司加速布局企業(yè)級大模型服務，聚焦金融與新能源兩大核心場景。在金融領(lǐng)域，其推出的金融智能體平臺Agentar已成為首批通過中國信通院評測并獲最高5級評級的平臺產(chǎn)品，并聯(lián)合合作伙伴推出超百個智能體解決方案，加速大模型在金融業(yè)的規(guī)模化落地。

以上海某銀行為例，在螞蟻數(shù)科技術(shù)支持下打造的AI手機銀行，創(chuàng)新“對話即服務”模式，用戶通過自然對話即可便捷獲取金融服務，顯著提升了老年客戶滿意度，帶動月活躍用戶同比增長達25%。目前，螞蟻數(shù)科已服務國內(nèi)全部國有大型銀行和股份制銀行、超過60%的地方性商業(yè)銀行以及數(shù)百家各類金融機構(gòu)，為金融業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供堅實科技支撐。