蚂蚁集团百灵9月9日发布首个金融增强开放模型Ling-3.0-flash-Fin，并正式开源。该模型瞄准投资研究场景，同步开放金融搜索Agent评测基准FinFIRST，尝试让AI从“回答一个问题”走向“完成一项工作”。

据蚂蚁集团介绍，传统金融大模型主要解决问答、摘要等单点任务，Ling-3.0-flash-Fin则重点切入真实金融工作流，覆盖信息检索、研究推理、估值建模、研报撰写等环节，尝试打通从找资料、做分析到形成研究成果的完整任务链。目前模型已开放模型权重，开发者可通过API体验。

Ling-3.0-flash-Fin基于Ling-3.0-flash打造，总参数124B、激活参数5.1B，支持256K长上下文能力，兼顾复杂金融内容处理和部署效率。模型通过金融语料持续预训练、领域后训练和工具使用优化，强化了对年报、财务工作簿、多份研究材料等复杂内容的处理能力。

具体到投资研究场景，该模型突出四项能力：信息检索优先定位官方、一手及高可信数据源，并关注信息时点和统计口径；研究推理通过多步计算和交叉验证，厘清事实与假设，构建可复核的证据链；估值建模支持公式切换、跨表依赖和异常排查，使AI生成结果可进入专业人员原有流程；研报撰写可组织事实、数据和判断，生成可编辑、可审核的研究材料。四项能力对应从找信息、验信息，到做计算、建模型、形成成果的完整链路。

与模型同步开放的FinFIRST基准，由蚂蚁集团构建并开源，中金公司投行团队提供专业支持，50余位金融专业人士参与设计，重点评测金融搜索Agent在信息检索、信源选择、口径判断和推导过程等方面的表现。该基准覆盖中国内地、美国、中国香港及其他市场，中文题占60.2%，英文题占39.8%；超过五分之四的题目包含多个相关子问题，61.8%要求显式计算，32.5%需要多个信源，75.6%不直接指定信源，所有题目均使用公开可访问信源。

蚂蚁集团表示，Ling-3.0-flash-Fin已在FinFIRST、FinSearchComp Verified、Finance Agent、APEX-Agents、SpreadsheetBench、τ³-Banking等多个金融智能体基准上测试，覆盖信息检索、投资研究、长程任务执行、估值建模和银行业务等场景。评测显示，模型综合表现超过部分大尺寸旗舰模型，在同尺寸模型中具备较强竞争力。

金融被视为AI走向专业生产力的高难度场景。此次蚂蚁选择以“模型+工具+评测”同步开放的方式发布，希望通过开放让金融机构、研究团队和开发者共同参与迭代。蚂蚁百灵表示，未来将继续探索更大规模模型底座上的金融增强，并从投资研究进一步拓展至更多金融业务场景。据量子位报道，该消息由蚂蚁集团提供并授权转载。