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📰 蚂蚁集团百灵发布首个金融增强开放模型
蚂蚁集团的百灵发布了 Ling-3.0-flash-Fin，这是一个面向真实金融工作流的金融增强开放模型，目标从“回答一个问题”转向“完成一项工作”。该模型已正式开源，并推出金融搜索Agent评测基准 FinFIRST，逐步开放模型、工具与评测体系。当前重点聚焦投资研究场景，覆盖信息检索、研究推理、估值建模、研报撰写等环节，旨在打通从找资料到形成研究成果的完整任务链，验证与迭代模型在真实金融场景中的专业能力。 Ling-3.0-flash-Fin 强调面向长链路 Agent 的协同工作能力，将信息检索、证据审查、计算、建模和报告准备等环节连贯衔接，形成一项完整的金融研究任务。模型权重现已开放并提供 API 体验，FinFIRST 的开放也降低了金融 AI 研究与应用开发的门槛。开放生态意味着更多真实业务反馈将助力模型能力提升。
从产业角度看，这一举措标志着百灵从通用模型向专业场景的进一步落地，依托蚂蚁集团在金融场景的积累，能够在复杂真实场景中验证并持续迭代，提升金融行业在 AI 应用与研究方面的深度与广度。
🏷️ #金融 #开放模型 # Ling-3.0-flash-Fin # FinFIRST # 投资研究
🔗 原文链接
📰 蚂蚁集团百灵发布首个金融增强开放模型
蚂蚁集团的百灵发布了 Ling-3.0-flash-Fin，这是一个面向真实金融工作流的金融增强开放模型，目标从“回答一个问题”转向“完成一项工作”。该模型已正式开源，并推出金融搜索Agent评测基准 FinFIRST，逐步开放模型、工具与评测体系。当前重点聚焦投资研究场景，覆盖信息检索、研究推理、估值建模、研报撰写等环节，旨在打通从找资料到形成研究成果的完整任务链，验证与迭代模型在真实金融场景中的专业能力。 Ling-3.0-flash-Fin 强调面向长链路 Agent 的协同工作能力，将信息检索、证据审查、计算、建模和报告准备等环节连贯衔接，形成一项完整的金融研究任务。模型权重现已开放并提供 API 体验，FinFIRST 的开放也降低了金融 AI 研究与应用开发的门槛。开放生态意味着更多真实业务反馈将助力模型能力提升。
从产业角度看，这一举措标志着百灵从通用模型向专业场景的进一步落地，依托蚂蚁集团在金融场景的积累，能够在复杂真实场景中验证并持续迭代，提升金融行业在 AI 应用与研究方面的深度与广度。
🏷️ #金融 #开放模型 # Ling-3.0-flash-Fin # FinFIRST # 投资研究
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📰 蚂蚁百灵发布首个金融增强模型，AI开始进入真实投研工作流
蚂蚁集团百灵发布了 Ling-3.0-flash-Fin，这是一个面向金融工作流的增强开放模型，目标不再仅仅回答问题，而是帮助完成一整项工作。模型基于 Ling-3.0-flash，具备124B总参数、5.1B激活参数、256K长上下文能力，通过金融领域语料的持续预训练和工具优化，提升对年报、财务工作簿等复杂材料的处理能力。当前重点在投资研究场景，覆盖信息检索、研究推理、估值建模和研报撰写四大能力，强调信息源可信性、证据链构建、跨表依赖和可审阅的研究产出，力图将信息检索、计算、建模与报告撰写等环节串联成完整工作链。并推出 FinFIRST 评测体系，评估信息检索、信源判断、口径与推导过程等能力，覆盖中文与英文题目，强调可验证与可复用性。目前 Ling-3.0-flash-Fin 已开放模型权重、API 接口，FinFIRST 评测与多项金融智能体基准同步开放，力求把模型能力落地于真实业务场景。未来将进一步扩展至更多金融场景，推动从“回答一个问题”向“完成一项工作”的生产力转变。本文由蚂蚁提供，量子位授权转载。
🏷️ #金融AI #长链路任务 #开放评测 #投资研究 #生产力
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📰 蚂蚁百灵发布首个金融增强模型，AI开始进入真实投研工作流
蚂蚁集团百灵发布了 Ling-3.0-flash-Fin，这是一个面向金融工作流的增强开放模型，目标不再仅仅回答问题，而是帮助完成一整项工作。模型基于 Ling-3.0-flash，具备124B总参数、5.1B激活参数、256K长上下文能力，通过金融领域语料的持续预训练和工具优化，提升对年报、财务工作簿等复杂材料的处理能力。当前重点在投资研究场景，覆盖信息检索、研究推理、估值建模和研报撰写四大能力，强调信息源可信性、证据链构建、跨表依赖和可审阅的研究产出，力图将信息检索、计算、建模与报告撰写等环节串联成完整工作链。并推出 FinFIRST 评测体系，评估信息检索、信源判断、口径与推导过程等能力，覆盖中文与英文题目，强调可验证与可复用性。目前 Ling-3.0-flash-Fin 已开放模型权重、API 接口，FinFIRST 评测与多项金融智能体基准同步开放，力求把模型能力落地于真实业务场景。未来将进一步扩展至更多金融场景，推动从“回答一个问题”向“完成一项工作”的生产力转变。本文由蚂蚁提供，量子位授权转载。
🏷️ #金融AI #长链路任务 #开放评测 #投资研究 #生产力
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📰 安恒威胁情报中心
以恒脑AI为核心的智能化威胁情报体系，融合多源情报汇聚、网络威胁分析、APT事件追踪等核心场景，依托百亿级情报数据与AI智能研判，赋能用户从溯源分析到主动防御的全链条安全能力。体系包括核心威胁情报能力、情报生产治理流程及多维技术能力特性，覆盖入侵检测、失陷检测、文件Hash、恶意URL、漏洞、威胁组织、互联网资产、溯源落查等丰富的IOC与威胁信息维度。情报生产以AI威胁评分、家族组织鉴定、知识图谱等为核心，结合大模型多语言处理与RAG检索，提升数据治理、威胁分析与关联聚合的效率与精准度。技术特性强调全链路智能化、实时预警与快速应急响应、攻击技术画像、资产暴露面管理及深度溯源落查，辅以云沙箱检测、AI客户端查询、开放API等开放能力，确保与安全运营平台、SIEM、SOAR等系统的高效集成，持续提供全球与本地化的威胁信息与安全研究成果，守护网络安全。
🏷️ #威胁情报 #AI安全 #溯源落查 #全球威胁 #开放能力
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📰 安恒威胁情报中心
以恒脑AI为核心的智能化威胁情报体系，融合多源情报汇聚、网络威胁分析、APT事件追踪等核心场景，依托百亿级情报数据与AI智能研判，赋能用户从溯源分析到主动防御的全链条安全能力。体系包括核心威胁情报能力、情报生产治理流程及多维技术能力特性，覆盖入侵检测、失陷检测、文件Hash、恶意URL、漏洞、威胁组织、互联网资产、溯源落查等丰富的IOC与威胁信息维度。情报生产以AI威胁评分、家族组织鉴定、知识图谱等为核心，结合大模型多语言处理与RAG检索，提升数据治理、威胁分析与关联聚合的效率与精准度。技术特性强调全链路智能化、实时预警与快速应急响应、攻击技术画像、资产暴露面管理及深度溯源落查，辅以云沙箱检测、AI客户端查询、开放API等开放能力，确保与安全运营平台、SIEM、SOAR等系统的高效集成，持续提供全球与本地化的威胁信息与安全研究成果，守护网络安全。
🏷️ #威胁情报 #AI安全 #溯源落查 #全球威胁 #开放能力
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📰 奇富科技杨青：将金融大模型落地写进真实业务流程_央广网
在WAIC 2026上，奇富科技首席AI科学家杨青提出金融大模型落地的核心在于分层进入金融生产系统，形成知识、数据、模型、交互、流程、决策六层路径，逐步提升从提效到直接赋能业务的能力。第一、五层关注组织与流程效率，第二、三层实现对复杂数据的结构化和对风控经营模型的增强，第四层实现智能交互与人机协同，第六层通过信贷业务Agent在合规与风险边界内提供可审核的决策服务。为使六层路径落地，奇富科技通过开源工具与垂直实践，将大模型嵌入毛细血管：自研评测体系FCMBench、征信大模型路线、自动建模框架ModelEvo，以及“AI审批官”等实践，强调人机协同与明确的应用责任，努力降低幻觉并提升可解释性。杨青强调金融AI不是替代决策者，而是在合规边界内辅助决策，最终以治理、流程与知识本体为核心，推动普惠信贷等场景的高质量、可持续发展。未来将持续推进AI Native落地，推动行业标准、开放共建，降低门槛、提升可信度。
🏷️ #金融AI #大模型 #六层路径 #人机协同 #开源共建
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📰 奇富科技杨青：将金融大模型落地写进真实业务流程_央广网
在WAIC 2026上，奇富科技首席AI科学家杨青提出金融大模型落地的核心在于分层进入金融生产系统，形成知识、数据、模型、交互、流程、决策六层路径，逐步提升从提效到直接赋能业务的能力。第一、五层关注组织与流程效率，第二、三层实现对复杂数据的结构化和对风控经营模型的增强，第四层实现智能交互与人机协同，第六层通过信贷业务Agent在合规与风险边界内提供可审核的决策服务。为使六层路径落地，奇富科技通过开源工具与垂直实践，将大模型嵌入毛细血管：自研评测体系FCMBench、征信大模型路线、自动建模框架ModelEvo，以及“AI审批官”等实践，强调人机协同与明确的应用责任，努力降低幻觉并提升可解释性。杨青强调金融AI不是替代决策者，而是在合规边界内辅助决策，最终以治理、流程与知识本体为核心，推动普惠信贷等场景的高质量、可持续发展。未来将持续推进AI Native落地，推动行业标准、开放共建，降低门槛、提升可信度。
🏷️ #金融AI #大模型 #六层路径 #人机协同 #开源共建
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📰 与Z世代共舞：金融服务青年群体的战略优化_中国电子银行网
Z世代通常指1995年至2009年出生的人群，约2.6亿，占比近20%，已成为消费市场的主力，年消费规模近5万亿元，互联网平台以7×24小时服务和即时交易强烈契合他们的数字生活习惯，同时也使其对传统银行渠道产生显著疏离。传统金融在渠道、信任和价值层面均面临挑战：线下网点使用率下降，电子渠道分流率高，年轻人更信赖社交平台的“安利”与素人评测；金融福祉成为长期目标，普通的“就产品论产品”难以满足他们对透明、共情与长期规划的需求。为与Z世代共舞，金融机构需从认知、模式与服务三个层面实现转型：将青年定位为核心资产，打造与数字时代深度融合的服务生态，强化与互联网平台的协同，利用人工智能提供个性化的财务计划和投资建议；降低门槛，推出小额、普惠产品，建立投教矩阵，并以“青标签”品牌或子品牌提升青年吸引力；通过场景化、开放式的金融服务，成为青年人生的长期伙伴，推动金融福祉的全面实现。未来唯有主动求变，金融机构才能在与Z世代同行的进程中提升服务质量，书写金融服务的新篇章。
🏷️ #Z世代 #金融福祉 #开放银行 #智能投顾 #普惠金融
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📰 与Z世代共舞：金融服务青年群体的战略优化_中国电子银行网
Z世代通常指1995年至2009年出生的人群，约2.6亿，占比近20%，已成为消费市场的主力，年消费规模近5万亿元，互联网平台以7×24小时服务和即时交易强烈契合他们的数字生活习惯，同时也使其对传统银行渠道产生显著疏离。传统金融在渠道、信任和价值层面均面临挑战：线下网点使用率下降，电子渠道分流率高，年轻人更信赖社交平台的“安利”与素人评测；金融福祉成为长期目标，普通的“就产品论产品”难以满足他们对透明、共情与长期规划的需求。为与Z世代共舞，金融机构需从认知、模式与服务三个层面实现转型：将青年定位为核心资产，打造与数字时代深度融合的服务生态，强化与互联网平台的协同，利用人工智能提供个性化的财务计划和投资建议；降低门槛，推出小额、普惠产品，建立投教矩阵，并以“青标签”品牌或子品牌提升青年吸引力；通过场景化、开放式的金融服务，成为青年人生的长期伙伴，推动金融福祉的全面实现。未来唯有主动求变，金融机构才能在与Z世代同行的进程中提升服务质量，书写金融服务的新篇章。
🏷️ #Z世代 #金融福祉 #开放银行 #智能投顾 #普惠金融
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📰 易鑫开源汽车金融行业首个Agentic大模型，“高性能+低成本”加快推动商业化应用
易鑫宣布正式开源自主研发的Agentic大模型——YiXin-Agentic-Qwen3-14B，成为汽车金融行业首个开源此类模型的企业。这一举措在36氪“WISE 2025商业之王”大会上获得认可，易鑫被评为“年度AI应用场景突破企业”，展现出其在汽车金融领域的AI创新能力。开源Agentic大模型标志着易鑫推动行业智能化升级的决心，助力AI生态的共建。
YiXin-Agentic-Qwen3-14B模型基于通义千问Qwen3-14B进行深度优化，具备卓越的推理和复杂任务处理能力，能够为汽车金融及专业场景提供高效智能引擎。该模型在多项性能测试中表现优异，推理成本较行业平均水平降低三分之一，尤其在汽车金融领域，其专有训练数据来源于真实业务场景，具有高代表性和价值。
为解决行业智能化转型的难题，易鑫提出了“基座开放-社区共建-能力迭代-企业部署-生态繁荣”的开源共建模式，帮助企业快速实现AI应用落地。未来，易鑫将继续深化AI在汽车金融领域的应用，推动国内外伙伴的合作，为行业智能化发展注入新活力与思路。
🏷️ #易鑫 #开源模型 #汽车金融 #AI应用 #技术创新
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📰 易鑫开源汽车金融行业首个Agentic大模型，“高性能+低成本”加快推动商业化应用
易鑫宣布正式开源自主研发的Agentic大模型——YiXin-Agentic-Qwen3-14B，成为汽车金融行业首个开源此类模型的企业。这一举措在36氪“WISE 2025商业之王”大会上获得认可，易鑫被评为“年度AI应用场景突破企业”，展现出其在汽车金融领域的AI创新能力。开源Agentic大模型标志着易鑫推动行业智能化升级的决心，助力AI生态的共建。
YiXin-Agentic-Qwen3-14B模型基于通义千问Qwen3-14B进行深度优化，具备卓越的推理和复杂任务处理能力，能够为汽车金融及专业场景提供高效智能引擎。该模型在多项性能测试中表现优异，推理成本较行业平均水平降低三分之一，尤其在汽车金融领域，其专有训练数据来源于真实业务场景，具有高代表性和价值。
为解决行业智能化转型的难题，易鑫提出了“基座开放-社区共建-能力迭代-企业部署-生态繁荣”的开源共建模式，帮助企业快速实现AI应用落地。未来，易鑫将继续深化AI在汽车金融领域的应用，推动国内外伙伴的合作，为行业智能化发展注入新活力与思路。
🏷️ #易鑫 #开源模型 #汽车金融 #AI应用 #技术创新
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📰 易鑫开源汽车金融行业首个Agentic大模型，“高性能+低成本”加快推动商业化应用
易鑫（02858.HK）宣布开源自主研发的Agentic大模型——YiXin-Agentic-Qwen3-14B，成为汽车金融行业首个开源此类模型的企业。这一举措在36氪“WISE 2025商业之王”大会上获得认可，易鑫被评为“年度AI应用场景突破企业”，显示出其在汽车金融领域的AI创新能力。开源Agentic大模型标志着易鑫推动行业智能化升级的决心。
YiXin-Agentic-Qwen3-14B模型基于通义千问Qwen3-14B深度优化，具备卓越的推理和复杂任务处理能力，能够为汽车金融提供高效智能引擎。该模型在多项性能测试中表现优异，推理成本较行业平均水平降低三分之一，且拥有10万条专有训练数据，具备高代表性和专有价值。
易鑫提出的开源共建模式，旨在解决行业智能化转型的难题，通过提供低代码私有化模板，帮助企业快速实现AI应用落地。未来，易鑫将继续深化AI在汽车金融领域的应用，推动技术开源与生态共建，为行业发展注入新活力。
🏷️ #易鑫 #开源 #Agentic大模型 #汽车金融 #AI应用
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📰 易鑫开源汽车金融行业首个Agentic大模型，“高性能+低成本”加快推动商业化应用
易鑫（02858.HK）宣布开源自主研发的Agentic大模型——YiXin-Agentic-Qwen3-14B，成为汽车金融行业首个开源此类模型的企业。这一举措在36氪“WISE 2025商业之王”大会上获得认可，易鑫被评为“年度AI应用场景突破企业”，显示出其在汽车金融领域的AI创新能力。开源Agentic大模型标志着易鑫推动行业智能化升级的决心。
YiXin-Agentic-Qwen3-14B模型基于通义千问Qwen3-14B深度优化，具备卓越的推理和复杂任务处理能力，能够为汽车金融提供高效智能引擎。该模型在多项性能测试中表现优异，推理成本较行业平均水平降低三分之一，且拥有10万条专有训练数据，具备高代表性和专有价值。
易鑫提出的开源共建模式，旨在解决行业智能化转型的难题，通过提供低代码私有化模板，帮助企业快速实现AI应用落地。未来，易鑫将继续深化AI在汽车金融领域的应用，推动技术开源与生态共建，为行业发展注入新活力。
🏷️ #易鑫 #开源 #Agentic大模型 #汽车金融 #AI应用
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