蟻百霊は本日、金融強化モデル Ling-3.0-flash-Fin を発表しました。Ling-3.0-flash のモデルアーキテクチャと長文脈能力を継承し、総パラメータ数 124B、アクティブパラメータ数 5.1B の構成を維持しています。Ling-3.0-flash-Fin のモデルウェイトは来週正式にオープンソース化される予定です。
これを基盤として、金融コーパスによる継続事前学習、ドメイン後学習、ツール利用の最適化を通じ、年次報告書、財務ワークブック、複数の調査資料など、複雑な金融コンテンツの処理能力をさらに強化すると同時に、デプロイ効率にも配慮しています。
公式発表によると、Ling-3.0-flash-Fin は、蟻集団と中金公司が共同開発した FinFIRST、および FinSearchComp Verified、Finance Agent、APEX-Agents、SpreadsheetBench、τ³-Banking などの金融エージェント向けベンチマークでテストされました。金融情報検索、投資調査分析、金融分野の長期タスク実行、バリュエーションモデリング、銀行業務への応用などのシナリオをカバーしています。結果によると、複数の汎用モデルと比較して、Ling-3.0-flash-Fin は上述のタスクで高い競争力を示しました。
金融分野の能力が強化される一方で、モデルの AA Intelligence Index v4.1.1 におけるスコアは 38 点から 41 点に向上し、汎用能力と専門能力の相乗的な向上を実現しました。
蟻集団と中金公司は、FinFIRST（Financial Information Retrieval, Sourcing and Traceability）を共同開発しました。この評価ベンチマークは、50名を超える金融専門家が設計に深く関与し、結果、プロセス、証拠の3つの側面から、回答が正確かつ完全か、調査の基準と計算が妥当か、重要なデータと結論を権威ある一次資料まで遡れるかを体系的に評価します。FinFIRST は近日中にオープンソース化され、金融検索の研究と評価に信頼できるベンチマークを提供します。
評価結果によると、Ling-3.0-flash-Fin の総合スコアは一部の大規模なフラッグシップモデルを上回っており、同規模のモデルと比較して高い競争力を示しました。特に、公式資料、一次資料、高い信頼性を持つ資料を優先的に特定する能力に優れています。
金融業界の従事者と開発者に向けて、Ling-3.0-flash-Fin は OpenRouter で1か月間の期間限定無料 API 利用を開始します。金融研究、データ分析、アプリケーション開発などのシナリオで、モデルの能力をすぐに体験・検証できます。
OpenRouter の体験ページ：
https://openrouter.ai/inclusionai/ling-3.0-flash-fin:free #providers