Ant Group расширяет модели открытого ИИ с Ling-2.5-1T и Ring-2.5-1T

Откройте для себя лучшие новости и события в финтехе!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и др.

Развитие искусственного интеллекта внутри крупных компаний финансовых технологий выходит на новый этап. Ant Group выпустила две модели ИИ с двумя триллионами параметров по открытым лицензиям, расширив семейство своих Ling-моделей и сигнализируя о продолжении инвестиций в передовые системы рассуждений, связанные с финансовыми и цифровыми услугами.

Расположенная в Ханчжоу финтех-компания объявила Ling-2.5-1T — крупную языковую модель, предназначенную для эффективного рассуждения и взаимодействия с агентами, — а также Ring-2.5-1T, которую описали как первую гибридную модель мышления с линейной архитектурой. Обе системы опираются на серию Ling 2.0, представленную в октябре 2025 года, и доступны на Hugging Face и ModelScope, двух широко используемых платформах для распространения open AI.

Выпуски являются частью более широкого обновления открытого портфеля ИИ Ant Group, который также включает мультимодальную серию Ming. В начале этого месяца компания представила Ming-Flash-Omni-2.0 — унифицированную модель, обрабатывающую речь, аудио и музыку в рамках одной архитектуры.

Триллион-параметрные модели фокусируются на эффективном рассуждении

Ling-2.5-1T представляет собой самый новый флагман в серии Ling общих языковых моделей Ant Group. Материалы компании описывают улучшения в эффективности рассуждения и согласовании предпочтений, а также поддержку взаимодействия с нативными агентами. Модель принимает длины контекста до одного миллиона токенов, что позволяет выполнять анализ длинных форм и расширенные диалоговые задачи.

Повышение эффективности, похоже, лежит в основе обновления. Ant Group сообщила, что Ling-2.5-1T соответствует по производительности моделям передового направления для рассуждений на бенчмарке AIME 2026, при этом используя существенно меньше токенов. Сопоставимые системы обычно требуют от 15 000 до 23 000 токенов для достижения аналогичных результатов. По данным компании, Ling-2.5-1T использует около 5 890 токенов.

Снижение расхода токенов влияет на вычислительные затраты и скорость ответа. В корпоративных развертываниях такие улучшения могут уменьшить расходы на инференс и дать возможность более масштабных приложений. Компании в сфере финансовых технологий часто обрабатывают высокообъемные языковые задачи, такие как анализ соответствия требованиям, взаимодействие с клиентами и проверка документов. Поэтому эффективность имеет важное операционное значение.

Ring-2.5-1T нацелен на продвинутое математическое рассуждение

Ring-2.5-1T относится к серии Ring, оптимизированной под рассуждения, от Ant Group. В модели используется так называемая гибридная линейная архитектура, предназначенная для улучшения решения структурированных задач. Ant Group сообщила о высоких результатах на академических бенчмарках по математике, включая показатели, соответствующие стандартам золотых медалей на международных соревнованиях.

На бенчмарке International Mathematical Olympiad 2025 Ring-2.5-1T набрала 35 из 42. На бенчмарке China Mathematical Olympiad 2025 она достигла 105 из 126, что выше порога национальной команды. Такие тесты оценивают многошаговое рассуждение и символические преобразования, а не общую беглость в языке.

Сильные результаты в этой области указывают на прогресс в специализированных системах рассуждений. Математические бенчмарки стали точкой отсчета для оценки способности к рассуждениям в больших моделях. Улучшения могут конвертироваться в приложения, требующие структурированного анализа, например финансовое моделирование, оценку рисков или научные вычисления.

Расширение семейства Ling-моделей

Семейство Ling, также известное как Ming, теперь состоит из трех основных линий: Ling — общие языковые модели, Ring — модели рассуждений и Ming — мультимодальные системы. Релизы февраля обновляют каждую линию в течение короткого периода. Ant Group описала релизы как комплексное обновление всей открытой модельной линейки.

Открытое распространение остается заметным элементом стратегии. Выпуская модели по открытым лицензиям, Ant Group дает исследователям и разработчикам возможность получать доступ к ним и адаптировать их. Open-source ИИ превратился в конкурентную сферу среди крупных технологических компаний и исследовательских групп. Доступность на Hugging Face и ModelScope помещает модели в мировые сообщества разработки.

Для финтех-компаний открытые модели могут ускорять внедрение в экосистеме. Внешние разработчики могут создавать приложения, адаптированные под отраслевые задачи, расширяя практические сценарии использования без прямой разработки со стороны вендора. Ant Group применяла схожие подходы в платежах и платформах цифровых финансов, поощряя интеграции третьих сторон.

Мультимодальная разработка с Ming-Flash-Omni-2.0

Релизы Ling и Ring последовали за представлением Ming-Flash-Omni-2.0 11 февраля. Ant Group описала эту модель как первую, объединяющую речь, аудио и музыку в рамках одной архитектуры. Мультимодальные системы интегрируют несколько типов данных, позволяя взаимодействовать между голосом, звуком и текстом.

Такая возможность актуальна для интерфейсов финансовых сервисов. Голосовые ассистенты, аутентификация по аудио и инструменты разговорного банкинга опираются на мультимодальную обработку. Интеграция модальностей в одну модель может упростить развертывание и координацию между каналами. Ant Group не раскрыла сравнительные результаты бенчмарков для Ming-Flash-Omni-2.0, но позиционировала ее как крупномасштабную omni-модель.

Сроки релизов в рамках трех модельных линий указывают на согласованную разработку, а не на изолированные обновления. Ling, Ring и Ming вместе покрывают языковое взаимодействие, рассуждения и мультимодальное общение. Такое сочетание соответствует развертываниям корпоративного ИИ, требующим нескольких когнитивных функций.

Разработка ИИ внутри компаний финансовых технологий

Крупные компании финтеха все чаще создают собственную инфраструктуру ИИ. Платежные платформы, цифровые банки и финансовые маркетплейсы генерируют огромные потоки данных и работают со сложными системами управления рисками. Внутренние модели ИИ могут в масштабе обрабатывать данные транзакций, коммуникации с клиентами и записи о соответствии требованиям.

Ant Group инвестировала в исследования ИИ в течение нескольких лет, применяя машинное обучение для выявления мошенничества, оценки кредитоспособности и автоматизации сервисов. Семейство Ling расширяет эту возможность за счет общих и ориентированных на рассуждения языковых моделей. Открытые релизы расширяют охват за пределы использования внутри компании.

Подход отражает более общий тренд в финансовых компаниях, ориентированных на технологии. Разработка ИИ больше не сосредоточена только на специализированных моделях прогнозирования. Теперь она включает большие языковые и рассуждающие системы, способные выполнять общие задачи. Эти модели могут поддерживать автоматизированных агентов, анализ решений и диалоговые интерфейсы.

К исследованиям искусственного общего интеллекта

Ant Group описала обновления семейства Ling как прогресс на пути к искусственному общему интеллекту. AGI относится к системам, способным выполнять широкий диапазон когнитивных задач с адаптивностью, сопоставимой с человеческим рассуждением. Определения в отрасли различаются, и AGI остается скорее стремлением, чем заданной вехой.

Выпуск триллион-параметрных моделей способствует масштабированию исследований. Количество параметров само по себе не определяет способности, однако большие модели часто позволяют шире представлять обучение. В сочетании с экспериментами по архитектуре рассуждений и интеграцией мультимодальности такая работа исследует пути к созданию универсальных систем.

Ant Group не указала сроки или метрики прогресса к AGI. Компания описала релизы как шаги в рамках продолжающихся исследований, а не как заявления о достигнутом общем интеллекте. Публичная доступность моделей позволяет сторонней оценке и сравнению, что может помочь определить направление исследований.

Последствия для внедрения корпоративного ИИ

Новые модели могут повлиять на принятие корпоративного ИИ в финансах и в других секторах. Модели длинного контекста для языка позволяют анализировать расширенные документы и истории транзакций. Системы, ориентированные на рассуждения, поддерживают задачи структурированной оценки. Мультимодальные модели дают возможность взаимодействия через голос.

Открытый доступ позволяет организациям тестировать эти возможности без барьеров, связанных с проприетарным лицензированием. Компании могут дорабатывать модели под отраслевые задачи, такие как мониторинг соответствия требованиям, анализ контрактов или автоматизация поддержки клиентов. Снижение расхода токенов в Ling-2.5-1T может уменьшить операционные расходы в крупных развертываниях.

Результаты бенчмарков в математике указывают на потенциал для аналитических задач, хотя перенос в прикладные области требует адаптации. Предприятия обычно сочетают базовые модели со специализированными данными и системами контроля. Открытые релизы Ant Group дают стартовые архитектуры, а не готовые корпоративные решения.

Конкурентный контекст в открытых AI-моделях

Открытые AI-модели стали конкурентной площадкой среди технологических компаний и исследовательских групп. Компании выпускают все более крупные и мощные системы, чтобы привлечь экосистемы разработчиков и повлиять на стандарты. Доступность в крупных репозиториях поддерживает внедрение и эксперименты.

Релизы Ant Group позиционируют компанию среди глобальных участников, вносящих вклад в открытые крупномасштабные модели. Исторически компании в сфере финансовых технологий использовали AI-инструменты, разработанные где-то еще. Создание и выпуск базовых моделей сигнализирует о сдвиге в сторону внутреннего инновационного развития и внешнего влияния.

Поэтому запуски Ling-2.5-1T и Ring-2.5-1T несут стратегическую значимость, выходящую за рамки технических метрик. Они указывают на продолжающиеся инвестиции в крупномасштабные исследования ИИ внутри организации в сфере финтеха и готовность делиться результатами с более широкой средой разработчиков.

Перспективы

Последние обновления семейства Ling от Ant Group расширяют ее открытый портфель ИИ в областях языка, рассуждений и мультимодальности. Релизы подчеркивают эффективность, структурированное решение проблем и интеграцию между модальностями. Публичная доступность приглашает к внешней оценке и применению.

Поскольку компании финансовых технологий углубляют инвестиции в ИИ, разработка базовых моделей становится частью их технологического стека. Триллион-параметрные релизы Ant Group иллюстрируют этот сдвиг. Практический эффект будет зависеть от того, как разработчики и предприятия применяют эти системы в реальных задачах — от финансового анализа до цифрового взаимодействия.

Пока же запуски Ling-2.5-1T и Ring-2.5-1T означают еще один шаг в интеграции передовых исследований ИИ в секторе финтеха и его экосистеме открытых инноваций.