深度财经头条 07月30日 20:33
阿里、智谱等扎堆发布大模型 编程、金融等方向成焦点
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近期大模型领域持续升温,科技巨头和初创公司纷纷推出创新产品。阿里巴巴开源了包括视频、基础、编程和推理在内的多个模型。蚂蚁数科和智谱AI则聚焦金融和智能体应用,分别发布了金融推理大模型Agentar-Fin-R1和新一代旗舰模型GLM-4.5。Kimi K2等模型在编程能力上表现突出,能够生成设计感强的代码,并支持复杂任务。行业人士预测,AI在代码编写领域的应用将日益广泛,甚至可能重塑程序员的角色,更看重对AI工具的理解和应用能力。同时,金融垂类大模型因其在弥合知识鸿沟、提升金融行业AI应用深度方面的关键作用,正成为新的竞争焦点,尤其是具备强大推理能力的模型,被认为是智能体的核心驱动力。

💡 **多领域大模型竞相开源与发布:** 近期,阿里巴巴、蚂蚁数科、智谱AI、月之暗面等公司密集发布或开源了包括基础模型、编程模型、推理模型和视频模型在内的多款大模型。这标志着大模型技术在基础能力、特定领域(如编程、金融)以及应用形态(如视频生成、智能体)等方面正展现出蓬勃的发展态势和多元化的创新方向。

💻 **编程能力成为大模型重要发力点:** 多个新发布的大模型,如Kimi K2和阿里的Qwen3-Coder,都强调了其强大的编程能力。这些模型不仅能生成高质量代码,还能在前端开发、复杂编程任务和智能体应用中发挥关键作用,这与行业预测的AI编写代码比例大幅提升的趋势相吻合,预示着AI将深刻改变软件开发模式。

💰 **金融垂类大模型潜力巨大,推理能力是关键:** 蚂蚁数科等公司在金融垂类大模型领域持续投入,认为通用大模型与产业应用之间存在“知识鸿沟”,专业金融大模型是弥合这一差距的关键。特别是具备强大推理能力和清晰逻辑的模型,被视为推动金融行业AI深度融合、构建可靠智能体的核心要素,其应用深度将成为金融机构竞争力的重要体现。

🧑‍💻 **AI重塑程序员角色与价值评估:** 行业专家指出,AI编程工具的进步正在改变程序员的工作方式,未来对程序员的评估将更多地侧重于其对AI工具的理解、应用能力以及对技术趋势的判断,而非单纯的传统代码经验年限。这可能导致初级、中级、高级程序员的层级概念被进一步淡化,更强调“氛围编程”和利用AI工具创造价值的能力。


《科创板日报》7月30日讯(记者 黄心怡)近期的大模型圈子,可谓是热闹非凡。

自7月22日以来,阿里巴巴接连开源了四个模型,分别涉及基础模型、编程模型、推理模型和视频模型等,包括开源视频生成模型通义万相2.2、千问3最新版基础模型(非思考版)、千问3推理模型以及AI编程模型Qwen3-Coder。

在7月28日,蚂蚁数科、智谱AI也相继发布大模型,聚焦垂类赛道。

其中,蚂蚁数科发布的金融推理大模型Agentar-Fin-R1,包括32B和8B参数两个版本。蚂蚁数科还推出基于百灵大模型的MOE架构模型,以及非推理版本的14B和72B参数大模型。智谱AI则发布新一代旗舰模型GLM-4.5,专为智能体应用打造。此外,月之暗面也于本月开源并发布了MoE 架构基础模型Kimi K2。

《科创板日报》注意到,编程能力成为多个企业的重点提升方向。比如,Kimi K2强调具备更强代码能力。在前端开发任务中,Kimi K2 擅长生成兼具设计感与视觉表现力的代码,支持粒子系统、可视化和 3D 场景等表现形式。Kimi K2 One-shot可在无具体指令下,自动选用 TradingView,搭建了完整的期货交易系统界面。

智谱AI发布的GLM-4.5则首次在单个模型中实现推理、编码和智能体能力的原生融合,满足智能体应用的复杂需求。

阿里的Qwen3-Coder是千问系列模型中首个采用混合专家MoE架构的代码模型,支持Agent调用各种工具,解决复杂编程任务,实现网页开发、AI搜索、深度研究等智能体应用。

今年早些时候,Anthropic的创始人、CEO Dario Amodei曾预测,距离AI编写90%代码的时代已经不远了。再过一年,AI甚至可能编写所有的代码。

“今年的AI编程变得更好用了,相比去年成功率大涨。”在2025世界人工智能大会AI女性菁英论坛上,宇树科技创始人王兴兴谈及AI时表示, “现在我很多代码都偷懒不写了,交给大语言模型来写。去年的成功率还不高,会有很多错误。而今年,比如生成一个抽奖的软件,成功率可以达到90%以上,这大大降低了科学研究、AI软件算法的难度。”

对于AI编程的发展趋势,阿里云百炼高级产品专家徐志远在接受《科创板日报》采访时表示,AI并不是要替代某种角色,程序员的每层工作本身都没有消失,改变的是完成工作的某一种方式。在如今的模型发展趋势下,重新思考利用新的技术、新的模型、新的编程的范式来达到目标。

“甚至某种意义上,可能在未来会进一步的淡化程序员初级、中级、高级等的层级概念。对AI工具的理解程度,对vibe coding(氛围编程)的接受程度、对Coder模型的使用程度,甚至对模型进步、下一代趋势发展的判断程度,决定了产出的高和低。而不是传统的有十年、三年或者一年代码经验,做过多么深度的项目。今年有大量的初创团队可能只有那么一两名程序员,但能够非常深刻理解和使用新型AI工具,来构建出非常令人惊艳的项目。”

除了编程外,金融大模型是一大重要垂类方向。蚂蚁数科CEO赵闻飙认为,通用大模型距离产业实际应用通常存在“知识鸿沟”。构建专业的金融大模型是推进金融与AI深度融合的必然路径,未来,金融大模型的应用深度将成为金融机构竞争力的关键要素。

蚂蚁数科CTO王维在接受《科创板日报》采访时表示,金融行业把AI用好依然面临很多挑战。“金融在AI场景中遇到很多的幻觉和差错,或者回答未达到金融级审慎的要求,如果把AI用好,不得不面临一个挑战,如何把通用能力和场景鸿沟弥合。所以我们选择从通用大模型向专业/专用模型演进。“

王维判断,金融推理模型会越来越被需要,因为金融类复杂场景的业务,需要模型的整个推理链条和推理逻辑都很清晰,才能真正解决问题

一个好的垂直大模型,特别是推理能力很强的大模型,才能成为智能体可控、可靠、可优化的智能中枢。没有这个东西,就像缺少关键的齿轮,导致其他的齿轮带不动。如果推理模型的泛化能力、意图识别能力、结构化表达的能力都不在线,很难相信企业愿意用这样新的技术方式取代原有的业务模式,更不能谈增量价值的创造了。”

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