2025开放金融LLM：超越竞品，跨境降本提效！

在当前全球经济日益融合的背景下，人工智能技术，特别是大型语言模型（LLM），正以前所未有的速度渗透到各个行业，金融领域更是其重要的应用前沿。对于积极拓展海外市场的中国企业和跨境从业者而言，紧跟国际前沿科技发展，了解并适时采纳这些创新工具，是提升国际竞争力、优化运营效率的关键所在。特别是在2025年，国际金融科技领域迎来了一项重要进展，由AGEFI与Dragon LLM公司携手发起的“LLM开放金融计划”，旨在为全球金融界提供开源、专业化的语言模型解决方案，这无疑为中国跨境行业带来了新的思考和借鉴。

这项计划的核心是推出一系列专为金融语境优化的语言模型，其中首批发布的两款80亿参数模型，在英语和法语的处理能力上表现出色。这些模型集成了经过精心策展的金融专业语料库和指令数据进行训练，它们的设计目标非常明确：赋能金融报告分析、风险评估、合规性审查、专业翻译以及金融情绪分析等多个关键应用场景。值得一提的是，这项工作是在法国“2030计划”的支持下，由法国Bpifrance机构提供支持，凸显了国际合作在推动科技创新中的重要作用。

提升金融专业任务处理效率

对于我们中国跨境从业者来说，这些开放金融模型最直观的价值体现在其对金融专业任务的卓越处理能力上。数据显示，这些模型在多项金融任务中，相较于通用型基础模型展现出显著的性能优势。

尤其值得关注的是，它们在处理法语金融领域的缩写和专业术语方面，实现了显著的理解能力提升。这意味着，当中国企业在与法国或非洲法语区国家进行投资洽谈、财务审计或法律文件审查时，能够更精准地把握文本细微之处，从而有效规避潜在的语言障碍和专业误读风险。在瞬息万变的国际市场中，这种精确性无疑是成功跨境合作的重要基石。

多语种金融翻译的新突破

在全球化浪潮下，语言障碍一直是跨境贸易和投资中的一大挑战。而此次发布的开放金融模型，被认为是目前在多语言和多类型金融文档翻译方面表现优秀的开源模型之一。这对于中国跨境企业而言，无疑是一个利好消息。

无论是需要翻译复杂的国际贸易合同、跨国并购的尽职调查报告，还是全球市场分析的研报，这些模型都能提供高质量的翻译支持。这将大大缩短人工翻译的时间和成本，同时提升翻译的专业性和准确性，确保信息在不同文化和语言背景下的无损传递。例如，在进行海外市场调研时，能够快速准确地理解当地金融监管政策、市场趋势报告，对于制定有效的出海战略至关重要。

增强信息检索与生成能力

在海量的金融数据面前，如何快速、准确地获取所需信息，是当前金融从业者面临的共同难题。此次推出的模型具备强大的“检索增强生成”（RAG）能力，这意味着它们经过了大量RAG数据的训练。

简单来说，RAG技术允许模型在生成回答时，能够检索外部知识库中的相关信息，并以此为基础进行内容创作。对于跨境金融领域而言，这意味着用户可以向模型提问关于特定国家金融法规、行业趋势或公司财务状况的问题，模型不仅能理解问题，还能从庞大的金融文档库中检索出最相关的段落或数据，并以清晰、连贯的方式呈现出来。这种能力对于需要快速获取精确信息的金融分析师、投资经理以及合规专员来说，具有极高的实用价值，可以显著提升决策效率和准确性。

模型的深度解析

此次“LLM开放金融计划”共推出了两款80亿参数的模型，它们分别基于Llama 3.1和Qwen 3这两款知名基础模型进行微调。这意味着，这些模型在继承了基础模型强大能力的同时，又被赋予了深厚的金融专业知识。

例如，基于Qwen 3的基础模型所具有的动态启用或禁用推理模式（通过“/think”和“/no_think”令牌）的特性，在微调后的模型中依然得以保留。这种灵活性使得用户可以根据具体的金融任务需求，调整模型的运行模式，以获得更优化的性能。

此外，尽管这些模型的额外微调主要集中在英语、法语和德语上，但它们依然保留了原有的多语言处理能力。对于中国跨境企业来说，这意味着在处理涉及这三种主要语种的业务时，将获得更强大的支持，同时也能兼顾到其他语种的初步需求。

在模型训练数据的构成上，研发团队构建了一个平衡且高质量的数据集，旨在确保模型在金融相关任务上的高性能和高准确性，同时不失通用领域的知识储备。具体数据集构成如下：

通过这样的数据配比，研发团队力求在保持模型金融专业性的同时，也维护了其在其他通用能力（如数学计算、逻辑推理和代码生成）方面的原有水平，使得模型能够胜任更广泛的实际应用场景。

根据2025年的最新测试数据显示：

• 这些开放金融模型在处理金融任务和金融翻译方面，表现均超越了通用领域的模型，这充分验证了其数据策展流程的有效性。
• 同时，它们在性能上甚至超越了一些同样面向金融领域的高性能模型，例如Salesforce的Llama-Fin-8b。
• 更重要的是，这些模型在保持强大通用领域知识的同时，也能在金融专业领域发挥出色作用，使其成为同等规模模型中一个理想且风险可控的替代方案。

“LLM开放金融计划”的初衷，正是希望通过开源的方式，让更多人能够接触和使用先进的金融AI模型。这项倡议旨在激发创新，赋能用户探索新的应用场景，验证学术研究成果，并根据特定需求对模型进行微调。最终，这将共同推动金融科技的进步和经济研究的深入发展，构建一个更加开放、普惠的金融科技生态。

进阶需求：LLM Pro Finance 系列模型

当然，对于拥有更复杂需求和更高容量要求的团队，还有更为先进的“LLM Pro Finance”系列商业化模型可供选择。这些模型通过商业许可方式提供，针对不同应用场景进行了深度优化：

这些专业级模型为大型金融机构或对AI性能有极高要求的跨境企业提供了更多选择，它们能够支持更精细的业务操作和更复杂的智能决策。

对中国跨境行业的启示

此次“LLM开放金融计划”的发布，对中国跨境行业具有深远的参考意义。在2025年这个时间节点，全球经济格局正在经历深刻调整，数字化和智能化已成为企业出海的“标配”。
首先，这些开源模型的推出，降低了中国中小跨境企业获取先进AI技术的门槛。企业可以利用这些模型提升自身的国际金融分析能力、合规审查效率以及多语种沟通水平，从而在国际市场中获得更强的竞争力。
其次，对于专注于特定市场的中国企业，例如希望深耕法国或法语区市场的，这些模型在处理法语专业术语上的优势将是宝贵的工具。
最后，这些模型的RAG能力，为中国企业在全球供应链管理、国际贸易融资和海外市场情报分析等方面，提供了高效获取和处理信息的新途径。

放眼未来，随着AI技术的不断成熟和开放，我们有理由相信，智能化工具将成为中国企业走向世界的“新基建”。它们不仅能够解决跨境运营中的实际痛点，更能激发创新思维，帮助企业在全球价值链中占据更有利的位置。

我们国内的跨境相关从业人员，应密切关注此类全球性的科技动态，积极探索将这些前沿技术与自身业务相结合的可能性。无论是参与开源社区、尝试部署应用，还是基于这些模型进行二次开发，都将有助于提升我们在国际竞争中的科技实力和业务韧性。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/2025-open-llm-beats-rivals-xborder-efficiency.html