* * ***トップフィンテックニュースとイベントを発見！****FinTech Weeklyのニュースレターに登録しよう****JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラーナなどの経営幹部が読んでいます*** * *大手金融テクノロジー企業内での人工知能開発は新たな段階に入っています。アントグループは、オープンライセンスの下で2兆パラメータのAIモデルをリリースし、Lingモデルファミリーを拡張するとともに、金融やデジタルサービスに関連した高度な推論システムへの継続的な投資を示しています。杭州を拠点とする**フィンテック企業**は、効率的な推論とエージェントの相互作用を目的とした大規模言語モデルLing-2.5-1Tと、最初のハイブリッド線形アーキテクチャ思考モデルとされるRing-2.5-1Tを発表しました。**両システムは2025年10月に導入されたLing 2.0シリーズを基盤とし、Hugging FaceやModelScopeといったオープンAI配布のための主要プラットフォームで利用可能です。**これらのリリースは、アントグループのオープンAIポートフォリオ全体のアップデートの一環であり、音声・映像・音楽を扱うマルチモーダルシリーズのMingも含まれています。今月初めには、音声、音響、音楽を一つのアーキテクチャで処理する統合モデルのMing-Flash-Omni-2.0も発表されました。**トリリオンパラメータモデルは効率的な推論に焦点を当てる**----------------------------------------------------------Ling-2.5-1Tは、アントグループのLingシリーズの最新フラッグシップです。企業資料によると、推論効率と好みの整合性の向上、ネイティブなエージェント相互作用のサポートが強調されています。このモデルは最大100万トークンのコンテキスト長を受け入れ、長文分析や長時間の対話タスクを可能にします。**効率性の向上がこのアップデートの中心です。**アントグループは、Ling-2.5-1TがAIME 2026のベンチマークで最先端の推論モデルと同等の性能を示しながら、はるかに少ないトークン数で済むと報告しています。類似のシステムは通常、15,000〜23,000トークンを必要としますが、Ling-2.5-1Tは約5,890トークンで済むとのことです。トークン使用量の削減は、計算コストと応答速度に影響します。企業の導入においては、推論コストの削減や大規模アプリケーションの実現に寄与します。金融テクノロジー企業は、コンプライアンス分析や顧客対応、ドキュメントレビューなどの大量言語処理を行うため、効率性は運用上重要です。**Ring-2.5-1Tは高度な数学的推論を目指す**-------------------------------------------------------Ring-2.5-1Tは、アントグループの推論最適化されたRingシリーズに属します。モデルは、同社がハイブリッド線形アーキテクチャと呼ぶ構造を採用し、構造化された問題解決の向上を狙っています。アントグループは、国際大会で金メダル基準を満たすなど、学術的な数学ベンチマークで高得点を記録しています。2025年の国際数学オリンピック（IMO）ベンチマークでは、Ring-2.5-1Tは42点中35点を獲得。中国数学オリンピック2025では、126点中105点を達成し、国内代表の合格ラインを超えました。これらのテストは、多段階の推論や記号操作を評価し、一般的な言語流暢さではありません。この分野での高得点は、専門的な推論システムの進展を示唆します。数学的ベンチマークは、大規模モデルの推論能力を評価する指標となっており、金融モデリングやリスク評価、科学計算などの応用において重要です。**Lingモデルファミリーの拡大**--------------------------------------Lingシリーズ（白玲とも呼ばれる）は、現在、Ling一般言語モデル、Ring推論モデル、Mingマルチモーダルシステムの3つの主要ラインから構成されています。2024年2月のリリースは、それぞれのラインを短期間でアップデートしたもので、アントグループはこれらを包括的なアップグレードと位置付けています。オープン配布は戦略の重要な要素です。モデルをオープンライセンスで公開することで、研究者や開発者がアクセス・適応できるようにしています。オープンソースAIは、主要なテクノロジー企業や研究グループ間で競争の激しい分野となっており、Hugging FaceやModelScopeでの提供により、グローバルな開発コミュニティに位置付けられています。フィンテック企業にとって、オープンモデルはエコシステムの普及を促進します。外部開発者は、業界特有のタスクに合わせたアプリケーションを構築でき、実用的なユースケースの拡大につながります。アントグループは、決済やデジタル金融プラットフォームでも同様のアプローチを採用し、サードパーティの統合を促進しています。**Ming-Flash-Omni-2.0によるマルチモーダル開発**-------------------------------------------------------LingとRingのリリースに続き、2024年2月11日にMing-Flash-Omni-2.0が導入されました。アントグループは、このモデルが音声、映像、音楽を一つのアーキテクチャに統合した初のモデルと説明しています。マルチモーダルシステムは、複数のデータタイプを統合し、音声、音響、テキスト間のインタラクションを可能にします。この能力は、金融サービスのインターフェースにとって重要です。音声アシスタントや音声認証、対話型バンキングツールは、マルチモーダル処理に依存しています。複数のモダリティを一つのモデルに統合することで、展開やチャネル間の連携を簡素化できます。アントグループは、Ming-Flash-Omni-2.0のベンチマーク比較は公開していませんが、大規模なオムニモデルとして位置付けています。3つのモデルラインのリリースタイミングは、協調的な開発を示唆しており、Ling、Ring、Mingは言語、推論、マルチモーダルの機能をカバーしています。この組み合わせは、複数の認知機能を必要とする企業向けAI導入に適しています。**金融テクノロジー企業内のAI開発**-------------------------------------------------------大手フィンテック企業は、独自のAIインフラ構築を進めています。決済プラットフォームやデジタルバンク、金融マーケットプレイスは、大量のデータフローと複雑なリスク管理システムを運用しています。内部AIモデルは、取引データや顧客コミュニケーション、コンプライアンス記録を大規模に処理可能です。アントグループは、数年前からAI研究に投資し、不正検知、信用評価、サービス自動化に機械学習を適用しています。Lingシリーズは、これらの能力を一般言語モデルや推論重視のモデルに拡張しています。オープンリリースにより、内部利用だけでなく外部にも展開しています。このアプローチは、技術主導の金融企業の広範なトレンドを反映しています。AI開発は、予測モデルだけでなく、汎用的なタスクをこなす大規模言語・推論システムへと進化しています。これらのモデルは、自動エージェントや意思決定支援、対話インターフェースを支援します。**人工汎用知能（AGI）研究への展望**-------------------------------------------------------アントグループは、Lingシリーズのアップグレードを人工汎用知能（AGI）に向けた進展と位置付けています。AGIは、人間の推論に近い適応性を持ち、多様な認知タスクをこなせるシステムを指します。定義は業界によって異なり、未だ達成すべき目標とされています。トリリオンパラメータのモデルリリースは、研究規模の拡大に寄与します。パラメータ数だけでは能力を完全に示せませんが、大規模モデルはより広範な表現学習を可能にします。推論アーキテクチャの実験やマルチモーダル統合と併せて、汎用システムへの道筋を探る取り組みです。アントグループは、AGIの進展に関する具体的なタイムラインや指標は示していません。これらのリリースは、進行中の研究の一環として位置付けられ、外部による評価や比較を可能にしています。**企業向けAI導入への影響**-------------------------------------------------------新モデルは、金融をはじめとするさまざまな業界でのAI採用に影響を与える可能性があります。長文コンテキストの言語モデルは、長期のドキュメントや取引履歴の分析を可能にし、推論重視のシステムは構造化された評価タスクを支援します。マルチモーダルモデルは、音声を使ったインタラクションを実現します。オープンアクセスにより、企業はこれらの機能を試験でき、特定分野に合わせた微調整も可能です。Ling-2.5-1Tのトークン使用量削減は、大規模導入時の運用コスト削減につながります。数学的ベンチマークの高得点は、分析タスクへの潜在能力を示しますが、実用分野への適用には調整が必要です。企業は通常、基本モデルに特化したデータや制御システムを組み合わせて利用します。アントグループのオープンリリースは、あくまで出発点のアーキテクチャを提供しているに過ぎません。**オープンAIモデルの競争環境**-------------------------------------------------------オープンAIモデルは、テクノロジー企業や研究グループ間の競争の舞台となっています。企業は、より大規模で高性能なシステムをリリースし、開発者エコシステムの獲得や標準化への影響を狙います。主要リポジトリでの公開は、採用と実験を促進します。アントグループのリリースは、同社がグローバルなオープン大規模モデルの貢献者の一角に位置付けられることを意味します。従来、金融テクノロジー企業は他者が開発したAIツールを利用してきましたが、基盤モデルの構築と公開は、内部革新と外部影響力の両面を示しています。Ling-2.5-1TとRing-2.5-1Tのリリースは、技術的指標を超えた戦略的意義を持ち、フィンテック組織内での大規模AI研究への継続的投資と、広範な開発コミュニティへの結果共有の意欲を示しています。**展望**-----------アントグループの最新のLingシリーズのアップデートは、言語、推論、マルチモーダルの分野にわたるオープンAIポートフォリオを拡大しています。これらのリリースは、効率性、構造化された問題解決、クロスモーダル統合を重視し、外部評価や応用を促します。**金融テクノロジー**企業がAI投資を深める中、基盤モデルの開発は技術スタックの一部となりつつあります。アントグループのトリリオンパラメータモデルは、その変化を象徴しています。実際の効果は、開発者や企業がこれらのシステムを金融分析やデジタルインタラクションなどの実務にどう適用するかにかかっています。現時点では、Ling-2.5-1TとRing-2.5-1Tのリリースは、先進的なAI研究のフィンテックセクターへの統合と、そのオープンイノベーションエコシステムの一環としての一歩を示しています。
Ant Groupは、Ling-2.5-1TとRing-2.5-1Tを用いてオープンAIモデルを拡大
トップフィンテックニュースとイベントを発見！
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JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラーナなどの経営幹部が読んでいます
大手金融テクノロジー企業内での人工知能開発は新たな段階に入っています。アントグループは、オープンライセンスの下で2兆パラメータのAIモデルをリリースし、Lingモデルファミリーを拡張するとともに、金融やデジタルサービスに関連した高度な推論システムへの継続的な投資を示しています。
杭州を拠点とするフィンテック企業は、効率的な推論とエージェントの相互作用を目的とした大規模言語モデルLing-2.5-1Tと、最初のハイブリッド線形アーキテクチャ思考モデルとされるRing-2.5-1Tを発表しました。両システムは2025年10月に導入されたLing 2.0シリーズを基盤とし、Hugging FaceやModelScopeといったオープンAI配布のための主要プラットフォームで利用可能です。
これらのリリースは、アントグループのオープンAIポートフォリオ全体のアップデートの一環であり、音声・映像・音楽を扱うマルチモーダルシリーズのMingも含まれています。今月初めには、音声、音響、音楽を一つのアーキテクチャで処理する統合モデルのMing-Flash-Omni-2.0も発表されました。
トリリオンパラメータモデルは効率的な推論に焦点を当てる
Ling-2.5-1Tは、アントグループのLingシリーズの最新フラッグシップです。企業資料によると、推論効率と好みの整合性の向上、ネイティブなエージェント相互作用のサポートが強調されています。このモデルは最大100万トークンのコンテキスト長を受け入れ、長文分析や長時間の対話タスクを可能にします。
**効率性の向上がこのアップデートの中心です。**アントグループは、Ling-2.5-1TがAIME 2026のベンチマークで最先端の推論モデルと同等の性能を示しながら、はるかに少ないトークン数で済むと報告しています。類似のシステムは通常、15,000〜23,000トークンを必要としますが、Ling-2.5-1Tは約5,890トークンで済むとのことです。
トークン使用量の削減は、計算コストと応答速度に影響します。企業の導入においては、推論コストの削減や大規模アプリケーションの実現に寄与します。金融テクノロジー企業は、コンプライアンス分析や顧客対応、ドキュメントレビューなどの大量言語処理を行うため、効率性は運用上重要です。
Ring-2.5-1Tは高度な数学的推論を目指す
Ring-2.5-1Tは、アントグループの推論最適化されたRingシリーズに属します。モデルは、同社がハイブリッド線形アーキテクチャと呼ぶ構造を採用し、構造化された問題解決の向上を狙っています。アントグループは、国際大会で金メダル基準を満たすなど、学術的な数学ベンチマークで高得点を記録しています。
2025年の国際数学オリンピック（IMO）ベンチマークでは、Ring-2.5-1Tは42点中35点を獲得。中国数学オリンピック2025では、126点中105点を達成し、国内代表の合格ラインを超えました。これらのテストは、多段階の推論や記号操作を評価し、一般的な言語流暢さではありません。
この分野での高得点は、専門的な推論システムの進展を示唆します。数学的ベンチマークは、大規模モデルの推論能力を評価する指標となっており、金融モデリングやリスク評価、科学計算などの応用において重要です。
Lingモデルファミリーの拡大
Lingシリーズ（白玲とも呼ばれる）は、現在、Ling一般言語モデル、Ring推論モデル、Mingマルチモーダルシステムの3つの主要ラインから構成されています。2024年2月のリリースは、それぞれのラインを短期間でアップデートしたもので、アントグループはこれらを包括的なアップグレードと位置付けています。
オープン配布は戦略の重要な要素です。モデルをオープンライセンスで公開することで、研究者や開発者がアクセス・適応できるようにしています。オープンソースAIは、主要なテクノロジー企業や研究グループ間で競争の激しい分野となっており、Hugging FaceやModelScopeでの提供により、グローバルな開発コミュニティに位置付けられています。
フィンテック企業にとって、オープンモデルはエコシステムの普及を促進します。外部開発者は、業界特有のタスクに合わせたアプリケーションを構築でき、実用的なユースケースの拡大につながります。アントグループは、決済やデジタル金融プラットフォームでも同様のアプローチを採用し、サードパーティの統合を促進しています。
Ming-Flash-Omni-2.0によるマルチモーダル開発
LingとRingのリリースに続き、2024年2月11日にMing-Flash-Omni-2.0が導入されました。アントグループは、このモデルが音声、映像、音楽を一つのアーキテクチャに統合した初のモデルと説明しています。マルチモーダルシステムは、複数のデータタイプを統合し、音声、音響、テキスト間のインタラクションを可能にします。
この能力は、金融サービスのインターフェースにとって重要です。音声アシスタントや音声認証、対話型バンキングツールは、マルチモーダル処理に依存しています。複数のモダリティを一つのモデルに統合することで、展開やチャネル間の連携を簡素化できます。アントグループは、Ming-Flash-Omni-2.0のベンチマーク比較は公開していませんが、大規模なオムニモデルとして位置付けています。
3つのモデルラインのリリースタイミングは、協調的な開発を示唆しており、Ling、Ring、Mingは言語、推論、マルチモーダルの機能をカバーしています。この組み合わせは、複数の認知機能を必要とする企業向けAI導入に適しています。
金融テクノロジー企業内のAI開発
大手フィンテック企業は、独自のAIインフラ構築を進めています。決済プラットフォームやデジタルバンク、金融マーケットプレイスは、大量のデータフローと複雑なリスク管理システムを運用しています。内部AIモデルは、取引データや顧客コミュニケーション、コンプライアンス記録を大規模に処理可能です。
アントグループは、数年前からAI研究に投資し、不正検知、信用評価、サービス自動化に機械学習を適用しています。Lingシリーズは、これらの能力を一般言語モデルや推論重視のモデルに拡張しています。オープンリリースにより、内部利用だけでなく外部にも展開しています。
このアプローチは、技術主導の金融企業の広範なトレンドを反映しています。AI開発は、予測モデルだけでなく、汎用的なタスクをこなす大規模言語・推論システムへと進化しています。これらのモデルは、自動エージェントや意思決定支援、対話インターフェースを支援します。
人工汎用知能（AGI）研究への展望
アントグループは、Lingシリーズのアップグレードを人工汎用知能（AGI）に向けた進展と位置付けています。AGIは、人間の推論に近い適応性を持ち、多様な認知タスクをこなせるシステムを指します。定義は業界によって異なり、未だ達成すべき目標とされています。
トリリオンパラメータのモデルリリースは、研究規模の拡大に寄与します。パラメータ数だけでは能力を完全に示せませんが、大規模モデルはより広範な表現学習を可能にします。推論アーキテクチャの実験やマルチモーダル統合と併せて、汎用システムへの道筋を探る取り組みです。
アントグループは、AGIの進展に関する具体的なタイムラインや指標は示していません。これらのリリースは、進行中の研究の一環として位置付けられ、外部による評価や比較を可能にしています。
企業向けAI導入への影響
新モデルは、金融をはじめとするさまざまな業界でのAI採用に影響を与える可能性があります。長文コンテキストの言語モデルは、長期のドキュメントや取引履歴の分析を可能にし、推論重視のシステムは構造化された評価タスクを支援します。マルチモーダルモデルは、音声を使ったインタラクションを実現します。
オープンアクセスにより、企業はこれらの機能を試験でき、特定分野に合わせた微調整も可能です。Ling-2.5-1Tのトークン使用量削減は、大規模導入時の運用コスト削減につながります。
数学的ベンチマークの高得点は、分析タスクへの潜在能力を示しますが、実用分野への適用には調整が必要です。企業は通常、基本モデルに特化したデータや制御システムを組み合わせて利用します。アントグループのオープンリリースは、あくまで出発点のアーキテクチャを提供しているに過ぎません。
オープンAIモデルの競争環境
オープンAIモデルは、テクノロジー企業や研究グループ間の競争の舞台となっています。企業は、より大規模で高性能なシステムをリリースし、開発者エコシステムの獲得や標準化への影響を狙います。主要リポジトリでの公開は、採用と実験を促進します。
アントグループのリリースは、同社がグローバルなオープン大規模モデルの貢献者の一角に位置付けられることを意味します。従来、金融テクノロジー企業は他者が開発したAIツールを利用してきましたが、基盤モデルの構築と公開は、内部革新と外部影響力の両面を示しています。
Ling-2.5-1TとRing-2.5-1Tのリリースは、技術的指標を超えた戦略的意義を持ち、フィンテック組織内での大規模AI研究への継続的投資と、広範な開発コミュニティへの結果共有の意欲を示しています。
展望
アントグループの最新のLingシリーズのアップデートは、言語、推論、マルチモーダルの分野にわたるオープンAIポートフォリオを拡大しています。これらのリリースは、効率性、構造化された問題解決、クロスモーダル統合を重視し、外部評価や応用を促します。
金融テクノロジー企業がAI投資を深める中、基盤モデルの開発は技術スタックの一部となりつつあります。アントグループのトリリオンパラメータモデルは、その変化を象徴しています。実際の効果は、開発者や企業がこれらのシステムを金融分析やデジタルインタラクションなどの実務にどう適用するかにかかっています。
現時点では、Ling-2.5-1TとRing-2.5-1Tのリリースは、先進的なAI研究のフィンテックセクターへの統合と、そのオープンイノベーションエコシステムの一環としての一歩を示しています。