蚂蚁百灵은 오늘 금융 강화 모델 Ling-3.0-flash-Fin을 출시했습니다. Ling-3.0-flash의 모델 아키텍처와 긴 컨텍스트 기능을 이어받았으며, 총 124B개 파라미터와 활성화 파라미터 5.1B개의 구성을 유지합니다. Ling-3.0-flash-Fin 모델 가중치는 다음 주 정식으로 오픈 소스 공개됩니다.
이를 바탕으로 이 모델은 금융 코퍼스에 대한 지속적인 사전 학습, 도메인 후속 학습 및 도구 사용 최적화를 통해 연차 보고서, 재무 워크북, 여러 연구 자료 등 복잡한 금융 콘텐츠를 처리하는 능력을 한층 강화했으며, 배포 효율성도 함께 고려했습니다.
공식 발표에 따르면 Ling-3.0-flash-Fin은 蚂蚁集团과 中金公司가 공동 개발한 FinFIRST를 비롯해 FinSearchComp Verified, Finance Agent, APEX-Agents, SpreadsheetBench, τ³-Banking 등 금융 에이전트 벤치마크에서 테스트되었습니다. 평가 범위는 금융 정보 검색, 투자 연구 분석, 금융 장기 과제 수행, 가치 평가 모델링, 은행 업무 애플리케이션 등의 시나리오를 포괄합니다. 결과에 따르면 Ling-3.0-flash-Fin은 여러 범용 모델과 비교해 위 작업에서 강한 경쟁력을 보였습니다.
금융 분야 역량이 강화된 동시에, 이 모델의 AA Intelligence Index v4.1.1 점수는 38점에서 41점으로 상승해 범용 역량과 전문 역량이 함께 향상되었습니다.
蚂蚁集团은 中金과 공동으로 FinFIRST(Financial Information Retrieval, Sourcing and Traceability)를 개발했습니다. 이 평가 벤치마크는 50여 명의 금융 전문가가 심층적으로 설계에 참여했으며, 결과, 과정, 증거의 세 가지 측면에서 답변의 정확성과 완전성, 연구 기준과 계산의 타당성, 핵심 데이터와 결론이 권위 있는 원자료까지 추적 가능한지를 체계적으로 평가합니다. FinFIRST는 조만간 오픈 소스로 공개되어 금융 검색 연구와 평가를 위한 신뢰할 수 있는 벤치마크를 제공할 예정입니다.
평가 결과에 따르면 Ling-3.0-flash-Fin은 종합 점수에서 일부 대형 플래그십 모델을 넘어섰으며, 동급 규모 모델과 비교해 뛰어난 경쟁력을 보였습니다. 특히 공식 자료, 1차 자료 및 신뢰도가 높은 자료를 우선적으로 찾아내는 데 강점을 보였습니다.
금융 업계 종사자와 개발자를 대상으로 Ling-3.0-flash-Fin은 OpenRouter에서 한 달 동안 기간 한정 무료 API 호출을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 금융 연구, 데이터 분석 및 애플리케이션 개발 등의 시나리오에서 모델 역량을 빠르게 체험하고 검증할 수 있습니다.
OpenRouter 체험 주소:
https://openrouter.ai/inclusionai/ling-3.0-flash-fin:free #providers