蚂蚁数科发布金融推理大模型Agentar-Fin-R1
核心亮点
- 模型定位：基于阿里通义千问Qwen3大模型开发，专注金融行业专业性、推理能力与安全合规
- 核心价值：为金融机构提供"可靠、可控、可优化"的智能核心
性能表现
- 在FinEval1.0、FinanceIQ等金融大模型评测中表现优异
- 超越同规模开源通用大模型（如Deepseek-R1）
版本配置
| 参数规模 | 推理版本 | 非推理版本 |
|---|---|---|
| 小规模 | 8B | 14B |
| 大规模 | 32B | 72B |
行业洞察
- CEO观点：通用大模型与产业应用存在"知识鸿沟"，专业金融大模型是必然选择
- 未来趋势：金融大模型应用深度将成为金融机构竞争力关键指标
数据支撑
- 建立行业最完整金融任务分类体系：
- 6大类
- 66子类
- 覆盖银行/证券/保险/基金/信托全场景
- 训练数据：
- 万亿级金融专业语料
- 专家标注的金融长推理链(CoT)构建机制
落地案例
- 为上海某银行开发"AI移动银行"应用
- 实现效果：
- 月活用户提升25%
- 显著改善老年客户满意度
- 创新"对话即服务"模式
