首页蚂蚁数字推出“百灵”企业金融大语言模型：重新定义速度与效率
OpenAI的Agent等自主执行代理的兴起，标志着人工智能应用迈向了新的加速阶段，从简单的“对话交互”转向了复杂的“任务执行”。尽管企业正迅速拥抱这一趋势，但也面临着计算资源浪费和安全合规等挑战。实现智能代理的大规模、可持续部署已成为行业关注的焦点。
3月26日，在“中关村论坛·未来产业创新论坛”上，蚂蚁数字大模型技术创新部总经理张鹏在演讲中指出，此类智能代理的出现将彻底改变企业AI的范式。这一转变将推动大模型的产业化部署从“参数规模竞赛”转向“令牌效率竞赛”。
蚂蚁数字大模型技术创新部总经理张鹏在中关村论坛上发表演讲。
智能代理的快速普及反映了市场对自主任务执行的强烈需求。然而，将其部署到真实的工业环境中却面临重大障碍。 由于往往缺乏对行业规则和工作流的深刻理解，这些智能代理在处理复杂任务时，可能会反复调用工具，导致效率低下。这使得令牌消耗远超其实际创造的价值。报告显示，在某些高频场景下，智能代理的执行成本可能是集成解决方案的数十倍甚至数百倍，这引发了人们对其广泛工业应用可持续性的担忧。
“大模型工业化下一阶段的核心挑战不在于参数数量的竞争，而在于持续提升每Token的效率，”张鹏指出。他认为企业应根据具体场景和需求，选择战略性地结合大模型与小模型的AI解决方案，以更低的计算成本实现更大的商业价值。
以金融行业为例。该领域每天处理海量的高频、低延迟任务——快速识别用户意图、提取关键数据、检索和排序信息。这些任务要求高并发、快速响应和精准无误。 虽然传统的大型推理模型功能强大，但将其用于此类场景往往是“大材小用”——如同“用大锤砸核桃”——导致成本高昂、速度缓慢且资源浪费。
“行业真正需要的是既能保证专业性、严谨性和合规性，又能提供最佳成本效益和响应速度的AI解决方案，”张鹏解释道。他强调，大参数模型擅长复杂推理和深度分析，而小模型则能为高频、简单的任务提供更低的延迟和更好的成本效益。利用两者的混合方法是更高效、更经济地解决现实世界问题的关键。
在中关村论坛上，蚂蚁数字发布了名为“Ling-DT-Fin-Mini-2.5”的轻量级金融专用模型，这是其Ling DT系列的首款产品。该模型基于最新的Ling 2.5混合线性注意力框架，采用轻量级的专家混合（MoE）架构，针对高并发、低延迟的金融任务进行了优化。 它在保持专业能力的同时，将推理成本降至适合大规模部署的水平。与能力相当的主流通用模型相比，它在处理同等任务量时，推理速度提升100%，硬件成本显著降低，为金融机构带来了切实的成本节约和效率提升。
事实上，随着AI代理深入核心工业流程执行实际工作，大小模型结合的策略正成为行业标准。近期，OpenAI自身也发布了两款更小型的模型——GPT-4o mini和nano，专注于低延迟和高性价比，以作为主要的执行级代理。
张鹏总结道，技术进步最终必须与产业效率的理性需求相契合。在下一阶段的竞争中，Token效率将成为评估企业AI价值的核心指标。蚂蚁数字将继续专注于企业级AGI，计划发布“凌DT”大模型的企业版及行业定制版，加速智能代理在复杂商业环境中的大规模部署。
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