Ant Group розширює відкриті моделі штучного інтелекту з Ling-2.5-1T та Ring-2.5-1T

Відкрийте для себе провідні новини та події у сфері фінтех!

Підписуйтеся на розсилку FinTech Weekly

Читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інших

Розвиток штучного інтелекту всередині великих компаній у сфері фінансових технологій входить у нову стадію. Ant Group випустила два AI-моделі з мільярдами параметрів за відкритими ліцензіями, розширюючи свою сімейство моделей Ling і сигналізуючи про подальші інвестиції у передові системи розуміння, пов’язані з фінансовими та цифровими сервісами.

Заводська компанія з Ханчжоу оголосила Ling-2.5-1T, велику мовну модель, розроблену для ефективного розуміння та взаємодії з агентами, а також Ring-2.5-1T, описану як перша гібридна модель з лінійною архітектурою мислення. Обидві системи базуються на серії Ling 2.0, представленій у жовтні 2025 року, і доступні на платформах Hugging Face та ModelScope, двох широко використовуваних платформах для відкритого розповсюдження AI.

Ці релізи є частиною ширшого оновлення портфоліо відкритого AI Ant Group, яке також включає серію Ming мультимодальних моделей. На початку цього місяця компанія представила Ming-Flash-Omni-2.0, єдину модель, яка обробляє мову, аудіо та музику в одній архітектурі.

Моделі з трильйонами параметрів зосереджені на ефективному розумінні

Ling-2.5-1T є найновішим флагманом у серії Ling компанії Ant Group. Матеріали компанії описують покращення у ефективності розуміння та відповідності перевагам, а також підтримку нативної взаємодії з агентами. Модель приймає контекст довжиною до мільйона токенів, що дозволяє довгостроковий аналіз і розширені діалогові завдання.

Покращення ефективності є ключовими для оновлення. Ant Group повідомила, що Ling-2.5-1T відповідає продуктивності передових моделей розуміння на тесті AIME 2026, при цьому використовуючи значно менше токенів. Аналогічні системи зазвичай потребують від 15 000 до 23 000 токенів для подібних результатів. Ling-2.5-1T використовує близько 5 890 токенів, за словами компанії.

Зменшення використання токенів впливає на вартість обчислень і швидкість відповіді. У корпоративних впровадженнях такі покращення можуть знизити витрати на обробку та дозволити масштабніші застосування. Фінансові технології часто обробляють великі обсяги мовних завдань, таких як аналіз відповідності, взаємодія з клієнтами та перегляд документів. Ефективність тому має операційне значення.

Ring-2.5-1T орієнтована на передове математичне розуміння

Ring-2.5-1T належить до серії Ring компанії Ant Group, оптимізованої для розуміння. Модель використовує те, що компанія називає гібридною лінійною архітектурою, спрямованою на покращення структурованого розв’язання задач. Ant Group повідомила про високі результати на академічних математичних тестах, включаючи результати, що відповідають золотим медалям у міжнародних змаганнях.

На тесті Міжнародної математичної олімпіади 2025 року Ring-2.5-1T набрав 35 з 42. На тесті Китайської математичної олімпіади 2025 року він досяг 105 з 126, перевищуючи поріг для національної команди. Такі тести оцінюють багатоступеневе розуміння та символічну маніпуляцію, а не загальну мовну вправність.

Сильні результати у цій галузі свідчать про прогрес у спеціалізованих системах розуміння. Математичні тестування стали орієнтиром для оцінки здатності до розуміння у великих моделях. Покращення можуть застосовуватися у сферах, що вимагають структурованого аналізу, таких як фінансове моделювання, оцінка ризиків або наукові обчислення.

Розширення сімейства моделей Ling

Сімейство Ling, також відоме як BaiLing, тепер складається з трьох основних ліній: загальні мовні моделі Ling, моделі розуміння Ring і мультимодальні системи Ming. Релізи лютого оновлюють кожну лінію за короткий період. Ant Group описала ці релізи як комплексне оновлення всього сімейства відкритих моделей.

Відкритий розподіл залишається важливим елементом стратегії. Випускаючи моделі за відкритими ліцензіями, Ant Group дозволяє дослідникам і розробникам отримувати доступ і адаптувати їх. Відкритий код AI став конкурентною сферою серед великих технологічних компаній і дослідницьких груп. Доступність на Hugging Face і ModelScope розміщує моделі у глобальних спільнотах розробників.

Для фінтех-компаній відкриті моделі можуть прискорити впровадження екосистеми. Зовнішні розробники можуть створювати застосунки, орієнтовані на галузеві задачі, розширюючи практичне застосування без безпосередньої участі вендора. Ant Group застосовувала подібні підходи у платіжних системах і платформах цифрових фінансів, заохочуючи сторонню інтеграцію.

Мультимодальний розвиток з Ming-Flash-Omni-2.0

Релізи Ling і Ring слідують за представленням Ming-Flash-Omni-2.0 11 лютого. Ant Group описала цю модель як першу, яка об’єднує мову, аудіо та музику в одній архітектурі. Мультимодальні системи інтегрують кілька типів даних, дозволяючи взаємодії через голос, звук і текст.

Такий потенціал має значення для інтерфейсів фінансових сервісів. Голосові помічники, аудіо-аутентифікація та інструменти для розмовного банкінгу залежать від мультимодальної обробки. Інтеграція модальностей у одну модель може спростити розгортання та координацію через канали. Компанія не оприлюднила порівняльних тестів для Ming-Flash-Omni-2.0, але позиціонувала її як масштабну омні-модель.

Тимчасові рамки релізів трьох ліній моделей свідчать про скоординовану розробку, а не ізольовані оновлення. Ling, Ring і Ming разом охоплюють мову, розуміння та мультимодальну взаємодію. Така комбінація відповідає потребам корпоративних AI-впроваджень, що вимагають кількох когнітивних функцій.

Розвиток AI у сфері фінансових технологій

Великі компанії у сфері фінтех все частіше створюють власну інфраструктуру AI. Платформи платежів, цифрові банки і фінансові ринки генерують величезні обсяги даних і мають складні системи ризиків. Внутрішні AI-моделі можуть обробляти транзакційні дані, комунікацію з клієнтами та записи відповідності у масштабі.

Ant Group інвестувала у дослідження AI протягом кількох років, застосовуючи машинне навчання для виявлення шахрайства, оцінки кредитоспроможності та автоматизації сервісів. Серія Ling розширює цю здатність у напрямках загального та розуміння, орієнтованих на мову. Відкриті релізи розширюють доступ за межі внутрішнього використання.

Цей підхід відображає ширший тренд у технологічних фінансових компаніях. Розробка AI вже не зосереджена лише на спеціалізованих прогнозних моделях. Тепер вона включає великі мовні та розумові системи, здатні виконувати загальні завдання. Ці моделі можуть підтримувати автоматичних агентів, аналіз рішень і розмовні інтерфейси.

До досліджень штучного загального інтелекту

Ant Group позиціонувала оновлення серії Ling як крок до штучного загального інтелекту (AGI). AGI — це системи, здатні виконувати широкий спектр когнітивних завдань з гнучкістю, подібною до людського розуміння. Визначення в галузі різняться, і AGI залишається амбіційною метою, а не чітким етапом.

Випуск моделей з трильйонами параметрів сприяє масштабуванню досліджень. Кількість параметрів сама по собі не визначає здатність, але великі моделі часто забезпечують ширше навчання репрезентацій. У поєднанні з експериментами з архітектурою розуміння та мультимодальною інтеграцією така робота досліджує шляхи до створення загальних систем.

Ant Group не назвала конкретних термінів або показників прогресу у напрямку AGI. Компанія описала релізи як кроки у рамках поточних досліджень, а не як досягнення загального інтелекту. Публічний доступ до моделей дозволяє зовнішню оцінку і порівняння, що може сприяти напрямкам досліджень.

Наслідки для корпоративного впровадження AI

Нові моделі можуть вплинути на впровадження AI у фінансах та інших сферах. Моделі з довгим контекстом дозволяють аналізувати розширені документи та історії транзакцій. Системи, орієнтовані на розуміння, підтримують структуровану оцінку завдань. Мультимодальні моделі дозволяють голосову взаємодію.

Відкритий доступ дає можливість організаціям тестувати ці можливості без ліцензійних обмежень. Фірми можуть донастроювати моделі під галузеві задачі, такі як моніторинг відповідності, аналіз контрактів або автоматизація підтримки клієнтів. Зменшене використання токенів у Ling-2.5-1T може знизити операційні витрати у масштабних впровадженнях.

Результати тестів з математики вказують на потенціал для аналітичних завдань, хоча їх застосування у практичних сферах потребує адаптації. Зазвичай підприємства поєднують базові моделі з спеціалізованими даними та системами управління. Відкриті релізи Ant Group пропонують початкові архітектури, а не готові рішення для підприємств.

Конкурентне середовище відкритих AI-моделей

Моделі відкритого AI стали ареною конкуренції серед технологічних компаній і дослідницьких груп. Фірми випускають дедалі більші та потужніші системи, щоб залучити екосистеми розробників і впливати на стандарти. Доступність на головних репозиторіях сприяє впровадженню і експериментам.

Релізи Ant Group позиціонують компанію серед глобальних учасників у сфері відкритих масштабних моделей. Історично фінтех-компанії використовували AI-інструменти, розроблені іншими. Створення і випуск базових моделей сигналізує про перехід до внутрішніх інновацій і зовнішнього впливу.

Запуски Ling-2.5-1T і Ring-2.5-1T мають стратегічне значення понад технічні показники. Вони свідчать про тривалі інвестиції у дослідження великих AI-моделей у фінтех-компанії та готовність ділитися результатами з ширшим співтовариством.

Перспективи

Оновлення серії Ling від Ant Group розширює її портфель відкритого AI у сферах мови, розуміння та мультимодальності. Релізи наголошують на ефективності, структурованому розв’язанні задач і міжмодальній інтеграції. Публічна доступність сприяє зовнішній оцінці та застосуванню.

Зі зростанням інвестицій у AI у сфері фінтех, розробка базових моделей стає частиною їхнього технологічного стеку. Випуски Ant Group з трильйонами параметрів ілюструють цей перехід. Практичний вплив залежатиме від того, як розробники і підприємства застосовуватимуть ці системи у реальних завданнях — від фінансового аналізу до цифрової взаємодії.

Поки що релізи Ling-2.5-1T і Ring-2.5-1T є ще одним кроком у впровадженні передових досліджень AI у секторі фінтех і його відкритій інноваційній екосистемі.