(资料图)

3月26日，中关村论坛未来产业创新发展论坛上，蚂蚁数科大模型技术创新部总经理章鹏表示，OpenClaw的爆发将带来企业级AI范式革命，推动大模型在产业场景的落地从‘参数竞赛’走向“Token效能竞争”阶段，并发布专为金融场景优化的轻量级模型Ling-DT-Fin-Mini-2.5。

据介绍，Ling DT Fin Mini 2.5是一款轻量级MoE模型，基于Ling 2.5最新的混合线性注意力架构，针对金融领域高并发、低时延的任务场景进行优化，在保持专业深度的同时，可将推理成本压缩至可规模化部署的水位。它相比业界主流的同能力通用模型，推理速度快100%，处理相同任务量的硬件成本显著降低，为金融机构带来切实的降本增效价值。

“大模型产业落地的下半场，核心命题不是模型参数规模的竞争，而是单位Token效能的持续提升。”章鹏认为，企业应结合实际场景与需求，选择大小模型结合的AI解决方案，以更低算力成本实现更高业务价值。

章鹏指出，当前OpenClaw等执行型智能体在产业落地时，常因反复调用工具导致Token成本激增。他认为，大参数模型在复杂推理与深度分析方面表现效果更优，小参数模型则在高频小任务场景的拥有更低延迟与更高性价比，产业需要大小模型相结合的方案，才能更高效低成本地解决真实场景问题。

章鹏表示，技术发展终将回归产业对效率的理性要求，下一阶段的竞争中，Token效能将成为衡量企业级AI价值的核心指标。蚂蚁数科将持续深耕企业级AGI，进一步推出百灵企业版Ling DT大模型及其行业版，加速智能体在企业级复杂场景的规模化落地。（袁宁）