Ant Group расширяет модели Open AI с Ling-2.5-1T и Ring-2.5-1T

Откройте для себя лучшие новости и события в финтехе!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

Развитие искусственного интеллекта внутри крупных компаний в области финансовых технологий выходит на новый этап. Ant Group выпустила два AI-моделя с миллиардом параметров под открытыми лицензиями, расширяя свою серию Ling и сигнализируя о продолжении инвестиций в системы продвинутого рассуждения, связанные с финансовыми и цифровыми услугами.

Ханчжоуская финтех-компания объявила о Ling-2.5-1T — крупной языковой модели, предназначенной для эффективного рассуждения и взаимодействия с агентами, а также о Ring-2.5-1T, которая описывается как первая гибридная модель с линейной архитектурой мышления. Обе системы основаны на серии Ling 2.0, представленой в октябре 2025 года, и доступны на платформах Hugging Face и ModelScope, широко используемых для распространения открытого ИИ.

Эти релизы являются частью более масштабного обновления портфолио открытых AI-моделей Ant Group, которое также включает серию Ming multimodal. Ранее в этом месяце компания представила Ming-Flash-Omni-2.0 — объединенную модель, обрабатывающую речь, аудио и музыку в единой архитектуре.

Модели с триллионом параметров ориентированы на эффективное рассуждение

Ling-2.5-1T — последний флагман серии Ling, предназначенной для общего языкового моделирования. В материалах компании отмечается улучшение эффективности рассуждения и согласования предпочтений, а также поддержка взаимодействия с агентами. Модель принимает контекст длиной до миллиона токенов, что позволяет выполнять анализ длинных текстов и расширенные диалоговые задачи.

Основное внимание уделяется повышению эффективности. Ant Group сообщила, что Ling-2.5-1T достигает результатов передовых моделей рассуждения на тесте AIME 2026, при этом используя значительно меньше токенов. Аналогичные системы обычно требуют от 15 000 до 23 000 токенов для достижения подобных результатов. Ling-2.5-1T использует около 5 890 токенов, по словам компании.

Снижение количества используемых токенов влияет на стоимость вычислений и скорость ответа. В корпоративных внедрениях такие улучшения могут снизить расходы на вывод моделей в эксплуатацию и расширить возможности масштабных приложений. Финтех-компании часто обрабатывают большие объемы языковых задач, таких как анализ соответствия, взаимодействие с клиентами и проверка документов. Поэтому эффективность имеет операционное значение.

Ring-2.5-1T ориентирована на продвинутые математические рассуждения

Ring-2.5-1T относится к серии Ring, оптимизированной для рассуждений. Модель использует так называемую гибридную линейную архитектуру, предназначенную для улучшения структурированного решения задач. Ant Group сообщила о высоких результатах на академических математических тестах, включая достижения, соответствующие золотым медалям на международных соревнованиях.

На тесте Международной математической олимпиады 2025 модель Ring-2.5-1T набрала 35 из 42. На тесте Китайской математической олимпиады 2025 — 105 из 126, что выше порога для национальной сборной. Такие тесты оценивают многошаговые рассуждения и символическую манипуляцию, а не общую языковую беглость.

Высокие показатели в этой области свидетельствуют о прогрессе в создании специализированных систем рассуждения. Математические тесты стали ориентиром для оценки рассуждательных возможностей крупных моделей. Улучшения могут найти применение в структурированном анализе, например, в финансовом моделировании, оценке рисков или научных расчетах.

Расширение серии Ling

Серия Ling, также известная как BaiLing, теперь включает три основных направления: модели общего языкового моделирования Ling, модели рассуждения Ring и мультимодальные системы Ming. Релизы февраля обновили каждое направление за короткий срок. Ant Group описала эти релизы как комплексное обновление всей серии открытых моделей.

Открытая распространенность остается важной частью стратегии. Выпуская модели под открытыми лицензиями, Ant Group дает исследователям и разработчикам доступ к ним и возможность адаптировать их. Открытый исходный код AI стал конкурентной областью среди крупных технологических компаний и исследовательских групп. Наличие на платформах Hugging Face и ModelScope размещает модели в глобальных сообществах разработчиков.

Для финтех-компаний открытые модели могут ускорить внедрение в экосистему. Внешние разработчики могут создавать приложения, ориентированные на отраслевые задачи, расширяя практическое применение без прямого участия вендора. Ant Group использовала подобные подходы в платежных системах и платформах цифровых финансов, поощряя стороннюю интеграцию.

Мультимодическая разработка с Ming-Flash-Omni-2.0

Релизы Ling и Ring последовали за представлением Ming-Flash-Omni-2.0 11 февраля. Ant Group описала эту модель как первую, объединяющую речь, аудио и музыку в единой архитектуре. Мультимодальные системы интегрируют разные типы данных, позволяя взаимодействовать через голос, звук и текст.

Такая возможность актуальна для интерфейсов финансовых сервисов. Голосовые помощники, аудио-аутентификация и инструменты разговорного банкинга используют мультимодальную обработку. Интеграция модальностей в одну модель может упростить развертывание и координацию каналов. Компания не раскрыла сравнительные показатели для Ming-Flash-Omni-2.0, но позиционирует ее как крупномасштабную универсальную модель.

Синхронность релизов трех линий моделей говорит о скоординированной разработке, а не о изолированных обновлениях. Ling, Ring и Ming охватывают языковые, рассуждательные и мультимодальные функции, что соответствует требованиям корпоративных AI-систем.

Развитие AI внутри финтех-компаний

Крупные финтех-компании все активнее создают собственную инфраструктуру AI. Платформы платежей, цифровые банки и финансовые рынки генерируют огромные объемы данных и управляют сложными системами рисков. Внутренние AI-модели могут обрабатывать транзакционные данные, коммуникацию с клиентами и соответствие нормативам в масштабах.

Ant Group инвестировала в исследования AI уже несколько лет, применяя машинное обучение для обнаружения мошенничества, оценки кредитоспособности и автоматизации услуг. Семейство Ling расширяет эти возможности за счет создания универсальных и рассуждающих языковых моделей. Открытые релизы позволяют выйти за рамки внутреннего использования.

Этот подход отражает более широкую тенденцию в технологичных финансовых компаниях. Разработка AI уже не ограничивается специализированными предсказательными моделями. В нее входят крупные языковые и рассуждающие системы, способные выполнять широкий спектр задач. Такие модели могут поддерживать автоматизированных агентов, анализ решений и разговорные интерфейсы.

К движению к искусственному общему интеллекту (AGI)

Ant Group охарактеризовала обновления серии Ling как шаги к искусственному общему интеллекту. AGI — системы, способные выполнять широкий спектр когнитивных задач с адаптивностью, аналогичной человеческому мышлению. Определения в отрасли различаются, и AGI остается скорее целью, чем конкретным этапом.

Выпуск моделей с триллионом параметров способствует масштабированию исследований. Количество параметров само по себе не определяет возможности, но крупные модели часто позволяют более широкое обучение представлений. В сочетании с экспериментами в архитектуре рассуждения и мультимодальной интеграции такие работы исследуют пути к созданию универсальных систем.

Ant Group не указывала сроки или показатели прогресса в достижении AGI. Компания описала релизы как этапы текущих исследований, а не как заявления о достигнутом общем интеллекте. Публичная доступность моделей позволяет внешним экспертам оценивать и сравнивать их, что может влиять на направление исследований.

Влияние на внедрение AI в бизнесе

Новые модели могут повлиять на внедрение AI в бизнесе, особенно в финансах и других секторах. Модели с длинным контекстом позволяют анализировать большие документы и истории транзакций. Модели, ориентированные на рассуждение, поддерживают структурированные задачи оценки. Мультимодальные системы обеспечивают голосовое взаимодействие.

Открытый доступ дает организациям возможность тестировать эти возможности без ограничений лицензирования. Компании могут дообучать модели под отраслевые задачи, такие как контроль соответствия, анализ контрактов или автоматизация поддержки клиентов. Снижение потребления токенов в Ling-2.5-1T может снизить операционные расходы при масштабных внедрениях.

Результаты по математике показывают потенциал для аналитических задач, хотя их применение в практических сферах требует адаптации. Обычно предприятия комбинируют базовые модели с специализированными данными и системами управления. Открытые релизы Ant Group предоставляют стартовые архитектуры, а не готовые решения.

Конкурентная среда в области открытых AI-моделей

Модели открытого AI стали ареной конкуренции среди технологических компаний и исследовательских групп. Компании выпускают все более крупные и мощные системы, чтобы привлечь экосистемы разработчиков и влиять на стандарты. Наличие на крупных репозиториях способствует внедрению и экспериментам.

Релизы Ant Group позиционируют компанию среди мировых лидеров в области открытых крупномасштабных моделей. Финтех-компании исторически использовали AI-инструменты, разработанные другими. Создание и выпуск базовых моделей сигнализируют о сдвиге в сторону внутренней инновационной деятельности и внешнего влияния.

Запуски Ling-2.5-1T и Ring-2.5-1T имеют стратегическое значение, выходя за рамки технических показателей. Они свидетельствуют о постоянных инвестициях в крупномасштабные AI-исследования внутри финтеха и о готовности делиться результатами с широкой исследовательской средой.

Перспективы

Обновления серии Ling расширяют портфель открытого AI компании Ant Group в области языка, рассуждения и мультимодальных систем. Релизы подчеркивают эффективность, структурированное решение задач и межмодальную интеграцию. Публичная доступность способствует внешней оценке и применению.

По мере углубления инвестиций финтех-компаний в AI создание базовых моделей становится частью их технологического стека. Выпуски Ant Group с триллионом параметров иллюстрируют этот сдвиг. Практическое влияние будет зависеть от того, как разработчики и компании применят эти системы в реальных задачах — от финансового анализа до цифрового взаимодействия.

На данный момент запуск Ling-2.5-1T и Ring-2.5-1T обозначает очередной шаг в интеграции передовых AI-исследований в сектор финтеха и его открытую инновационную экосистему.