蚂蚁数科发布金融推理大模型Agentar-Fin-R1，AI金融版图再扩容
（原标题：蚂蚁数科发布金融推理大模型Agentar-Fin-R1，AI金融版图再扩容）
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7月28日，在2025世界人工智能大会（WAIC）论坛上，蚂蚁数科正式发布金融推理大模型Agentar-Fin-R1。蚂蚁数科CEO赵闻飙在发言中表示：“通用大模型距离产业实际应用存在‘知识鸿沟’。构建专业的金融大模型是推进金融与AI深度融合的必然路径。”Agentar-Fin-R1大模型基于Qwen3研发，在FinEval1.0、FinanceIQ等权威金融大模型评测基准上表现出色，超越了DeepSeek-R1等同尺寸开源通用大模型以及金融大模型。
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同时，Agentar-Fin-R1具备强大的推理能力，能够处理复杂的金融逻辑和数据分析任务。例如，在风险评估方面，它可以快速分析大量的金融数据，包括市场趋势、企业财务状况、行业动态等，为金融机构提供精准的风险预警和建议。在投资决策领域，Agentar-Fin-R1能够根据不同的投资目标和风险偏好，生成个性化的投资组合方案，帮助投资者实现资产的最优配置。赵闻飙强调，未来，金融大模型的应用深度将成为金融机构竞争力的关键要素，Agentar-Fin-R1的发布将助力金融机构提升业务效率和竞争力。
AI产品布局：全栈覆盖，构建生态
蚂蚁数科在AI产品布局上呈现出全栈覆盖的特点，从底层技术到上层应用，形成了一个完整的AI生态。
在大模型层面，蚂蚁数科不仅推出了金融推理大模型Agentar-Fin-R1，还参与了蚂蚁百灵大模型家族的开源发布。百灵大模型家族涵盖了语言、推理、多模态三大模型系列，性能领先同类模型。其中开源的多模态大模型Ming-lite-omni月下载量超3万，广泛应用于健康、金融、生活服务等多个场景。
在智能体平台方面，蚂蚁数科推出了“Agentar全栈企业级智能体平台”。该平台通过知识工程、评测、安全风控、MCP、金融大模型等能力，联合行业开发了100余种金融智能体应用方案，落地智能风控、营销、财富管理等核心场景。例如，在智能风控场景中，Agentar平台可以实时监测金融交易数据，识别异常行为，有效防范金融欺诈风险；在营销场景中，它能够根据用户的金融需求和偏好，精准推送个性化的金融产品和服务，提高营销效率。
蚂蚁数科首席技术官，蚂蚁集团副总裁王维曾在数字金融与金融安全大会中指出，当前智能体已从单环节应用转向全局业务嵌入（To C/To B/To员工），但在规模化落地中仍面临效率与成本博弈、数据价值与安全平衡以及场景泛化与专业能力断层等核心挑战。Agentar平台通过四大能力体系驱动金融变革，包括垂直领域超级大脑、动态业务活字典、MCP即插即用市场和金钟罩安全体系，有效解决了这些挑战，为金融智能体的大规模应用提供了可行方案。
AI产品迭代，持续创新
以蚂蚁数科四大产品为例，SOFAStack、蚁盾、摩斯、mPaaS针对云原生、产业风控、隐私计算和移动科技分别发布了融合蚂蚁大模型、AI技术的行业解决方案。
SOFAStack升级5.0版本后，产品线与蚂蚁集团自研CodeFuse全面融合，涵盖设计、研发、测试、运维等领域，形成从领域建模到智能运维的端到端Copilot产品解决方案，预计将为企业产研效率提升30%。蚁盾发布“知识交互建模引擎”，在通用算法底座之上，传统企业可通过与AI交互方式，注入行业经验，最快10分钟构建成垂直行业的个性化风控引擎。摩斯搭建行业安全数据联盟，让参与方通过隐私计算查询黑名单、多头贷款等统计数据，打造行业内的联防联控机制。mPaaS5.0融合蚂蚁自主研发的大模型技术，从运营、服务和体验管理三个方面实现移动全链路的智能化升级，为用户提供更加智能化的服务和体验。
除此之外，蚂蚁数科还联合浙江大学、利物浦大学和华东师范大学组成的联合团队提出创新跨域微调框架ScaleOT，可在模型性能无损前提下，将模型隐私保护效果提升50%，降低了90%的算力消耗，已融入摩斯大模型隐私保护产品中。OceanBase海扬数据库作为AI时代的一体化数据底座，服务金融、能源等2000余家客户，居中国分布式数据库本地部署市场之首。其多模向量检索、PowerRAG等AI能力，助力企业部署智能问答、企业级Agent等应用。
在全球化进程加速的背景下，蚂蚁数科也积极拓展海外市场。蚂蚁国际以“AI安全性、金融服务专业性及全栈式AI平台”三大核心能力，向世界输出中国金融科技AI创新。目前，蚂蚁国际已服务200多个国家和地区，连接超1亿商户与17亿消费者账户，为全球用户提供了便捷、高效的金融服务。
