首頁螞蟻數位推出「百靈」企業金融大型語言模型：重新定義速度與效率
OpenAI 的 Agent 等自主執行代理的崛起，標誌著人工智慧應用迎來重大加速，從簡單的「對話互動」轉向複雜的「任務執行」。儘管企業正迅速擁抱這股趨勢，但也面臨運算資源浪費與安全合規等挑戰。實現智慧代理的大規模、可持續部署，已成為業界的核心焦點。
3月26日，在「中關村論壇」未來產業創新論壇上，螞蟻數位大模型技術創新部總經理張鵬在演講中指出，此類代理的出現將徹底改變企業AI的範式。這一轉變將使大模型的產業部署從「參數規模競爭」轉向「令牌效率競爭」。
螞蟻數位大模型技術創新部總經理張鵬於中關村論壇發表演說。
智能代理的快速普及反映出市場對自主任務執行的強烈需求。然而，在實際工業環境中部署它們仍面臨重大障礙。 由於往往缺乏對行業規則和工作流程的深刻理解，這些代理在處理複雜任務時，可能會反覆進行低效的工具調用。這導致的令牌消耗遠遠超過實際創造的價值。報告顯示，在某些高頻率場景中，代理執行的成本可能比集成解決方案高出數十倍甚至數百倍，這引發了對其廣泛工業應用的可持續性疑慮。
「大型模型工業化下一階段的核心挑戰，不在於參數數量上的競爭，而在於持續提升每代幣的效率，」張鵬指出。他認為企業應根據具體情境與需求，選擇能策略性地結合大模型與小模型的 AI 解決方案，以更低的運算成本創造更大的商業價值。
以金融業為例。該領域每日處理海量的高頻率、低延遲任務——快速識別用戶意圖、提取關鍵數據、檢索並篩選資訊。這些任務要求高並發性、快速響應時間以及極高的精準度。 雖然傳統的大型推論模型功能強大，但若用於此類場景往往是「大材小用」——猶如「用大錘砸核桃」——導致成本高昂、速度緩慢且浪費資源。
「業界真正需要的，是既能確保專業性、嚴謹性與合規性，又能提供最佳成本效益與響應速度的 AI 解決方案，」張鵬解釋道。他強調，大參數模型擅長複雜推理與深度分析，而較小的模型則能為高頻率、較簡單的任務提供更低的延遲與更好的成本效益。結合兩者的混合式方法，是更有效率且經濟地解決現實世界問題的關鍵。
在中關村論壇上，螞蟻數位發布了名為「Ling-DT-Fin-Mini-2.5」的輕量級金融專用模型，這是其 Ling DT 系列的首款產品。該模型基於最新的 Ling 2.5 混合線性注意力框架，採用輕量級專家混合（MoE）架構，針對高並發、低延遲的金融任務進行了優化。 該模型在維持專業性能的同時，將推論成本降至適合大規模部署的水平。相較於具備類似能力的主流通用模型，在處理同等任務量時，其推論速度提升 100%，且硬體成本顯著降低，為金融機構帶來實質的成本節省與效率提升。
事實上，隨著AI代理深入核心產業流程執行實際工作，大模型與小模型結合的策略正逐漸成為產業標準。近期，OpenAI本身也發布了兩款較小型的模型——GPT-4o mini與nano，專注於低延遲與高成本效益，作為主要執行層級的代理。
張鵬總結道，技術進步終須與產業效率的理性需求相契合。在下一階段的競爭中，代幣效率將成為評估企業AI價值的核心指標。螞蟻數位將持續聚焦於企業級AGI，計劃推出「凌DT」大模型的企業版及行業專用版本，加速智能代理在複雜商業環境中的大規模部署。
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