近期，蚂蚁数科在世界人工智能大会论坛上宣布了一项重大突破，正式推出了专为金融AI应用设计的金融推理大模型——Agentar-Fin-R1。这款大模型旨在成为金融领域的“智能中枢”，以其可靠性、可控性和可优化性著称。
随着金融行业数智化转型步伐的加快，大模型在金融领域的应用日益广泛。然而，在实际业务场景中，金融知识的专业性、复杂业务逻辑推理以及严格的金融级安全合规要求，对现有大模型提出了严峻挑战。蚂蚁数科CEO赵闻飙指出，构建专业的金融大模型是推动金融与AI深度融合的关键路径，未来金融大模型的应用深度将成为金融机构竞争力的核心要素。
Agentar-Fin-R1大模型基于Qwen3研发，经过全面而专业的金融任务数据体系构建和创新的模型训练算法，展现了卓越的金融推理能力和可信性。在Fineval1.0和FinanceIQ两大主流金融基准测试中，Agentar-Fin-R1均取得了最高评分，不仅在金融能力上显著增强，同时在通用能力方面也表现出色。
在数据层面，蚂蚁数科构建了业内领先的金融任务分类体系，涵盖了6大类、66小类场景，全面覆盖了银行、证券、保险、基金、信托等金融领域。通过结合千亿级金融专业数据语料、可信数据合成技术以及专家标注的金融长思维链（CoT）构造机制，Agentar-Fin-R1大模型在处理复杂金融任务时展现出了强大的能力，真正做到了“天生懂金融，出厂即专家”。
在训练层面，蚂蚁数科创新的加权训练算法提高了大模型对复杂金融任务的学习效率和性能。这不仅降低了后续业务应用中二次微调的数据需求和算力消耗，还有效降低了大模型在企业落地的门槛与成本。Agentar-Fin-R1大模型具备持续更新迭代的能力，能够吸收最新的金融政策、市场动态等关键信息，并通过配套评测工具进行针对性优化，确保模型能力在真实业务场景中不断进化。
Agentar-Fin-R1大模型提供32B和8B参数两个版本，以满足不同金融机构的需求。蚂蚁数科还推出了基于百灵大模型的MOE架构模型，以提供更优的推理速度。同时，为了满足金融机构在多样化场景下的部署需求，蚂蚁数科还提供了非推理版本的14B和72B参数大模型。
为了全面考察大模型在实际金融场景中的部署能力，蚂蚁数科联合中国工商银行、宁波银行、北京前沿金融监管科技研究院等机构推出了Finova大模型金融应用评测基准。该基准深度考察了智能体能力、复杂推理以及安全合规能力。在Finova评测中，Agentar-Fin-R1大模型同样取得了最高评分，甚至超越了更大参数规模的通用模型。目前，Finova已经全面开源，旨在推动整个行业提升大模型在金融领域的应用水平。
作为蚂蚁集团旗下的独立科技子公司，蚂蚁数科致力于以AI及Web3技术助力产业数智化升级。今年以来，蚂蚁数科加速布局企业级大模型服务，并重点关注金融与新能源两大行业场景。在金融领域，蚂蚁数科此前推出的金融智能体平台Agentar已成为首批通过中国信息通信研究院评测的智能体平台产品，并获得最高评级5级。蚂蚁数科还与行业合作伙伴共同推出了超过百个金融智能体解决方案，加速大模型在金融业的规模化应用。
截至目前，蚂蚁数科已累计服务了全部国有银行和股份制银行、超过60%的地方性商业银行，以及数百家金融机构。
