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

Откройте для себя лучшие новости и события финтеха!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других

Развитие искусственного интеллекта внутри крупных компаний в области финансовых технологий входит в новую стадию. Ant Group выпустила два AI-модели с триллионом параметров под открытыми лицензиями, расширяя семейство моделей Ling и сигнализируя о продолжении инвестиций в системы продвинутого рассуждения, связанные с финансовыми и цифровыми услугами.

Ханчжоуская финтех-компания объявила о Ling-2.5-1T, крупной языковой модели, предназначенной для эффективного рассуждения и взаимодействия с агентами, а также о Ring-2.5-1T, описанной как первая гибридная модель с линейной архитектурой мышления. Обе системы основаны на серии Ling 2.0, представленой в октябре 2025 года, и доступны на платформах Hugging Face и ModelScope, широко используемых для распространения открытого ИИ.

Эти релизы являются частью более широкого обновления портфолио открытого ИИ Ant Group, которое также включает серию Ming мультимодальных моделей. Ранее в этом месяце компания представила Ming-Flash-Omni-2.0 — объединённую модель, обрабатывающую речь, аудио и музыку в единой архитектуре.

Модели с триллионом параметров сосредоточены на эффективном рассуждении

Ling-2.5-1T представляет собой последний флагман серии Ling, предназначенной для общего языкового моделирования. Материалы компании описывают улучшения в эффективности рассуждения и согласовании предпочтений, а также поддержку нативного взаимодействия с агентами. Модель принимает контекст длиной до одного миллиона токенов, что позволяет выполнять анализ длинных текстов и расширенные диалоговые задачи.

Преимущества эффективности кажутся ключевыми в обновлении. Ant Group сообщила, что Ling-2.5-1T достигает уровня передовых моделей рассуждения по результатам теста AIME 2026, при этом используя значительно меньше токенов. Аналогичные системы обычно требуют от 15 000 до 23 000 токенов для подобных результатов. Ling-2.5-1T использует около 5 890 токенов, по данным компании.

Снижение использования токенов влияет на стоимость вычислений и скорость ответа. В корпоративных развертываниях такие улучшения могут снизить расходы на вывод моделей и позволить масштабировать приложения. Финансовые технологические компании часто обрабатывают задачи с большим объемом текста, такие как анализ соответствия, взаимодействие с клиентами и проверка документов. Поэтому эффективность имеет операционное значение.

Ring-2.5-1T ориентирована на продвинутые математические рассуждения

Ring-2.5-1T относится к серии Ring, оптимизированной для рассуждений. Модель использует то, что компания называет гибридной линейной архитектурой, предназначенной для улучшения структурированного решения задач. Ant Group сообщила о высоких результатах на академических математических тестах, включая результаты, соответствующие золотым медалям на международных соревнованиях.

На тесте Международной математической олимпиады 2025 года Ring-2.5-1T набрала 35 из 42. На тесте Китайской математической олимпиады 2025 года — 105 из 126, что выше порога для национальной сборной. Такие тесты оценивают многошаговое рассуждение и символическую манипуляцию, а не общую языковую беглость.

Высокие показатели в этой области свидетельствуют о прогрессе в специализированных системах рассуждения. Математические тесты стали ориентиром для оценки рассуждательных способностей больших моделей. Улучшения могут привести к приложениям, требующим структурированного анализа, таким как финансовое моделирование, оценка рисков или научные вычисления.

Расширение семейства моделей Ling

Семейство Ling, также известное как BaiLing, теперь включает три основные линии: модели общего языкового моделирования Ling, модели рассуждения Ring и мультимодальные системы Ming. Релизы февраля обновляют каждую линию за короткий период. Ant Group описала эти релизы как комплексное обновление всей открытой линейки моделей.

Открытая распространенность остаётся важным элементом стратегии. Выпуская модели под открытыми лицензиями, Ant Group позволяет исследователям и разработчикам получать к ним доступ и адаптировать их. Открытый исходный код AI стал конкурентной областью среди крупных технологических компаний и исследовательских групп. Доступность на платформах Hugging Face и ModelScope размещает модели в глобальных сообществах разработчиков.

Для финтех-компаний открытые модели могут ускорить внедрение в экосистему. Внешние разработчики могут создавать приложения, ориентированные на отраслевые задачи, расширяя практическое применение без прямых усилий поставщика. Ant Group использовала подобные подходы в платежных системах и платформах цифровых финансов, поощряя стороннюю интеграцию.

Мультимодальное развитие с Ming-Flash-Omni-2.0

Релизы Ling и Ring следуют за представлением Ming-Flash-Omni-2.0 11 февраля. Ant Group описала эту модель как первую, объединяющую речь, аудио и музыку в единой архитектуре. Мультимодальные системы интегрируют несколько типов данных, позволяя взаимодействия через голос, звук и текст.

Такая возможность актуальна для интерфейсов финансовых услуг. Голосовые помощники, аудио-аутентификация и инструменты разговорного банкинга используют мультимодальную обработку. Интеграция модальностей в одну модель может упростить развертывание и координацию каналов. Компания не раскрыла сравнительные показатели для Ming-Flash-Omni-2.0, но позиционировала её как крупномасштабную omni-модель.

Синхронность релизов трёх линий моделей говорит о скоординированной разработке, а не о изолированных обновлениях. Ling, Ring и Ming вместе охватывают языковые, рассуждательные и мультимодальные функции, что соответствует требованиям корпоративных AI-развертываний.

Развитие AI внутри финтех-компаний

Крупные финтех-компании всё активнее создают собственную инфраструктуру AI. Платформы платежей, цифровые банки и финансовые рынки генерируют огромные объемы данных и используют сложные системы оценки рисков. Внутренние AI-модели могут обрабатывать транзакционные данные, коммуникацию с клиентами и записи о соблюдении требований в масштабах.

Ant Group инвестировала в исследования AI на протяжении нескольких лет, применяя машинное обучение для обнаружения мошенничества, оценки кредитов и автоматизации услуг. Семейство Ling расширяет эти возможности в области общего и рассуждательного языкового моделирования. Открытые релизы расширяют доступ за пределы внутреннего использования.

Этот подход отражает более широкую тенденцию в технологически ориентированных финансовых компаниях. Разработка AI уже не ограничивается только специализированными моделями предсказания. В неё входят крупные языковые и рассуждательные системы, способные выполнять широкий спектр задач. Эти модели могут поддерживать автоматизированных агентов, анализ решений и разговорные интерфейсы.

К движению к искусственному общему интеллекту

Ant Group охарактеризовала обновления семейства Ling как шаги к искусственному общему интеллекту (AGI). AGI — системы, способные выполнять широкий спектр когнитивных задач с адаптивностью, аналогичной человеческому рассуждению. Определения в отрасли различаются, и AGI остаётся скорее целью, чем конкретным этапом.

Выпуск моделей с триллионом параметров способствует масштабированию исследований. Количество параметров само по себе не определяет возможности, но крупные модели часто позволяют более широкое обучение представлений. В сочетании с экспериментами в архитектуре рассуждения и мультимодальной интеграции такие работы исследуют пути к созданию универсальных систем.

Ant Group не указывала сроки или показатели прогресса в области AGI. Компания описала релизы как этапы текущих исследований, а не как заявления о достигнутом общем интеллекте. Публичная доступность моделей позволяет внешним экспертам оценивать и сравнивать их, что может влиять на направление исследований.

Влияние на внедрение корпоративного AI

Новые модели могут повлиять на внедрение AI в бизнесе в сфере финансов и других областях. Модели с длинным контекстом позволяют анализировать расширенные документы и истории транзакций. Модели, ориентированные на рассуждение, поддерживают структурированные задачи оценки. Мультимодальные модели позволяют взаимодействие через голос.

Открытый доступ даёт организациям возможность тестировать эти возможности без ограничений лицензирования. Компании могут донастраивать модели под отраслевые задачи, такие как контроль соответствия, анализ контрактов или автоматизация поддержки клиентов. Снижение использования токенов в Ling-2.5-1T может снизить операционные расходы при масштабных развертываниях.

Результаты тестов по математике показывают потенциал для аналитических задач, хотя их применение в практических сферах требует адаптации. Обычно предприятия комбинируют базовые модели с специализированными данными и системами управления. Открытые релизы Ant Group предоставляют стартовые архитектуры, а не готовые решения для бизнеса.

Конкурентная среда в области открытых AI-моделей

Модели открытого AI стали ареной конкуренции среди технологических компаний и исследовательских групп. Компании выпускают всё более крупные и мощные системы, чтобы привлечь экосистемы разработчиков и влиять на стандарты. Доступность на крупных репозиториях способствует внедрению и экспериментам.

Релизы Ant Group позиционируют компанию среди мировых участников в области открытых крупномасштабных моделей. Финтех-компании исторически использовали AI-инструменты, разработанные другими. Создание и выпуск базовых моделей сигнализируют о сдвиге в сторону внутренней инновационной деятельности и внешнего влияния.

Запуски Ling-2.5-1T и Ring-2.5-1T имеют стратегическое значение, выходя за рамки технических показателей. Они свидетельствуют о постоянных инвестициях в крупномасштабные исследования AI внутри финтеха и о готовности делиться результатами с широкой исследовательской средой.

Перспективы

Обновления семейства Ling от Ant Group расширяют их портфель открытого AI в области языка, рассуждения и мультимодальных решений. Релизы подчеркивают эффективность, структурированное решение задач и межмодальную интеграцию. Публичная доступность способствует внешней оценке и применению.

По мере углубления инвестиций финтех-компаний в AI, разработка базовых моделей становится частью их технологического стека. Выпуски Ant Group с триллионом параметров иллюстрируют этот сдвиг. Практическое влияние будет зависеть от того, как разработчики и компании применят эти системы в реальных задачах — от финансового анализа до цифрового взаимодействия.

Пока что релизы Ling-2.5-1T и Ring-2.5-1T обозначают очередной шаг в интеграции передовых исследований AI в сектор финтеха и его открытую инновационную экосистему.