蚂蚁百灵开源首个金融增强大模型，打通投研工作流

蚂蚁集团百灵团队正式开源其首个金融增强开放模型 Ling-3.0-flash-Fin，并同步发布金融搜索评测基准 FinFIRST。与以往仅解决问答、摘要等单点任务的传统金融大模型不同，Ling-3.0-flash-Fin 聚焦真实金融工作流，推动 AI 从“解答疑问”向“执行任务”演进。

从单点问答迈向全流程投研

在专业金融领域，撰写一份合格的研报往往需要翻阅年报、财报、监管文件等大量多源资料，严谨比对统计口径与时间节点，再进行估值计算与财务建模。这不仅要求 AI 给出答案，更要求其证明数据来源可信、计算逻辑准确以及结论具备可复核性。

Ling-3.0-flash-Fin 基于 Ling-3.0-flash 底座研发，采用 124B 总参数与 5.1B 激活参数设计，支持 256K 长上下文窗口。模型经由海量金融语料的持续预训练、领域微调以及专业工具调用优化，能够高效应对财务工作簿、长篇研报等复杂文档的处理需求。

在模型架构与定位上，该模型强化了面向长链路 AI 智能体（Agent）的工作能力，使检索、核查、建模与报告生成不再是割裂的步骤，而是贯穿成一套完整的专业分析流程。

核心四项能力重构投研链路

Ling-3.0-flash-Fin 重点围绕投资研究场景构筑了四项核心能力：

1. 信息检索：优先定位官方与一手可信信源，精准对齐发布时点与统计口径。
2. 研究推理：引入多步推理与交叉验证，清晰区分客观事实与主观假设，生成可复验的推导链条。
3. 估值建模：深度适配真实财务工作簿，支持跨表格依赖处理、公式实时切换及异常项排查，无缝衔接专业分析师的日常流程。
4. 研报撰写：结构化整合事实、数据与分析判断，输出支持审核与二次编辑的专业材料。

这四项能力的打通，标志着金融 AI 的技术比拼正由基础问答能力升维至复杂工作流承载力。

开源 FinFIRST：树立金融 AI 评测新标准

为了解决金融智能体评测体系缺失的问题，蚂蚁集团联合中金公司投行团队及 50 余位金融专家共同构建并开源了 FinFIRST（Financial Information Retrieval, Sourcing and Traceability）基准。

FinFIRST 要求模型不仅要答对问题，还必须清晰说明“信源来自何处、数据口径为何、结论如何推导”。该评测集覆盖中国内地、中国香港、美国等核心市场，其中中文占比 60.2%，英文占比 39.8%。评测任务具有高度专业性：80% 以上包含多层级子问题，61.8% 需显式计算，75.6% 依赖智能体自主检索判断。

在 FinFIRST、SpreadsheetBench、Finance Agent 等多项主流基准评测中，Ling-3.0-flash-Fin 的综合表现已超越部分更大尺寸的旗舰模型。

目前，Ling-3.0-flash-Fin 已全面开放模型权重与 API 调用接口，FinFIRST 评测套件也已向业界开源。从对话交互走向深度任务协同，大语言模型正加速融入金融等高门槛产业的核心生产环节。