产品发布 - 蚂蚁数科在世界人工智能大会论坛上正式发布金融推理大模型Agentar-Fin-R1 该模型基于Qwen3研发 定位为金融AI应用的智能中枢 具备可靠 可控 可优化特性 [1] - 模型在FinEval1.0和FinanceIQ两大权威金融评测基准中超越DeepSeek-R1等同尺寸开源通用大模型及其他金融大模型 显示其更强的金融专业性 推理能力及安全合规能力 [1] 技术能力 - 通过构建6大类66小类金融任务分类体系 覆盖银行 证券 保险 基金 信托等全场景 基于千亿级金融专业数据语料训练 [2] - 采用可信数据合成技术和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 [2] - 创新加权训练算法提高对复杂金融任务的学习效率与性能 可减少二次微调的数据需求与算力消耗 降低企业落地门槛与成本 [2] - 模型支持持续更新迭代 可吸收最新金融政策与市场动态 并通过配套评测工具进行针对性优化 [2] 行业合作与评测 - 联合工商银行 宁波银行 北京前沿金融监管科技研究院 上海人工智能行业协会等机构推出Finova大模型金融应用评测基准 深度考察智能体能力 复杂推理及安全合规能力 [3] - Agentar-Fin-R1在Finova评测中取得最高评分 甚至超越更大参数规模的通用模型 [3] - Finova评测基准已全面开源 旨在推动行业共同提升大模型在金融领域的应用水平 [3] 战略观点 - 公司认为通用大模型存在知识鸿沟 构建专业金融大模型是推进金融与AI深度融合的必然路径 [1] - 金融大模型的应用深度未来将成为金融机构竞争力的关键要素 [1]