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新加坡AI计划转向阿里Qwen:Qwen-SEA-LION-v4登顶东南亚榜单,BABA股价暴涨5.10%

2025/11/25 08:10

    新加坡AI计划转向阿里Qwen:Qwen-SEA-LION-v4登顶东南亚榜单,BABA股价暴涨5.10%
    


    


    新加坡AI战略重大转向
    

根据 www.Todayusstock.com 报道,新加坡国家人工智能计划(AISG)于2025年11月25日宣布,在东南亚语言大模型项目中进行战略调整,放弃此前依赖的Meta模型,转向阿里巴巴的通义千问(Qwen)开源架构。这一转变标志着中国开源AI技术在全球影响力上的关键扩张,旨在解决东南亚多语言处理的长期痛点,推动区域AI应用的本地化发展。


    Qwen-SEA-LION-v4模型发布
    

AISG推出的Qwen-SEA-LION-v4模型基于Qwen3-32B基础架构,支持本土32,000令牌上下文窗口,并采用BPE分词器提升多语言处理效率。该模型在东南亚语言能力开源榜单上迅速登顶,涵盖印尼语、泰语、马来语等区域语言,提供量化4位和8位版本,便于在消费级笔记本上运行,显著降低部署门槛。


    放弃Meta模型的原因分析
    

此前SEA-LION系列依赖Meta的Llama模型,但后者在处理东南亚语言时表现欠佳,无法有效捕捉本地表达和代码切换场景,导致开发效率低下。转向Qwen后,模型在翻译和跨语言性能上大幅提升,AISG通过额外训练超1000亿个东南亚语言令牌,深化对区域对话风格和文化知识的理解。


    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
模型基础东南亚语言支持上下文窗口典型痛点
Meta Llama中等(英语优先)8K-128K本地化弱、代码切换差
阿里Qwen3-32B优秀(119语言)32K多语言预训练强、区域优化

    性能基准登顶东南亚榜单
    

Qwen-SEA-LION-v4在SEA-HELM(东南亚语言模型整体评估)榜单上位居首位,参数规模低于2000亿的开源模型中领先,超越Llama 3、Gemma 3等竞争对手,甚至媲美参数更大的专有模型。其在推理、数学和代码任务上的表现突出,尤其在文档级推理和摘要处理中脱颖而出,适用于商业和文化应用。


    阿里巴巴云支持与Qwen基础
    

阿里巴巴云提供Qwen3基础模型和后训练支持,该家族预训练于36万亿令牌,覆盖119种语言和方言。AISG负责区域数据 curation、优化和开源发布。Dr. Leslie Teo,AISG AI产品高级总监表示:“与阿里巴巴的合作是推进AI包容性的重要里程碑,让模型更代表东南亚。”这一伙伴关系强化了Qwen在全球开源生态的地位。


    BABA美股飙升5.10%
    

消息发布后,阿里巴巴(BABA)美股股价暴涨5.10%,港股阿里巴巴-WR微升0.78%,反映投资者对阿里AI国际扩张的乐观。交易量放大25%,市值短暂重返3000亿美元关口,此利好进一步巩固阿里云在亚太AI基础设施的领导力。


    编辑总结
    

新加坡AISG转向阿里Qwen架构推出Qwen-SEA-LION-v4模型,解决Meta Llama在东南亚语言处理上的不足,登顶SEA-HELM榜单,标志开源AI向区域定制化转型。Qwen3-32B的36万亿令牌预训练与1000亿区域令牌优化相结合,提升多语言准确性和文化适应性。阿里巴巴云的支持凸显中国AI技术的全球影响力,BABA股价上涨5.10%验证市场认可,但需关注开源竞争与数据隐私挑战。整体而言,此合作加速东南亚AI生态成熟,推动包容性创新。


    常见问题解答
    

    

Q1:新加坡AISG为什么放弃Meta模型转向阿里Qwen?A:Meta Llama系列在东南亚语言如印尼语、泰语上的表现不佳,无法处理本地代码切换和文化 nuance,导致应用开发效率低下。Qwen提供更强的多语言基础(119种语言、36万亿令牌预训练),AISG通过区域优化后,模型在翻译和推理上大幅提升,解决长期痛点,推动本地AI落地。


    

    

    

Q2:Qwen-SEA-LION-v4模型的核心技术亮点是什么?A:基于Qwen3-32B架构,支持32K上下文窗口和BPE分词器,提升多语言效率。额外训练1000亿东南亚令牌,深化本地表达理解;提供4/8位量化版本,便于消费级硬件部署;在SEA-HELM榜单领先,适用于文档推理和商业应用,参数低于200B却媲美更大模型。


    

    

    

Q3:这一转变对东南亚AI生态有何影响?A:填补英语优先模型的空白,支持1200种区域语言,促进文化和商业AI应用开发。开源发布降低门槛,刺激中小企业创新,预计加速无代码AI工具普及,推动东南亚从AI消费者向生产者转型,总产值或在2026年增长30%。


    

    

    

Q4:阿里巴巴在项目中的角色和获益点是什么?A:阿里云提供Qwen3基础模型、后训练支持和计算资源,帮助AISG优化区域数据。获益包括Qwen全球影响力扩张、云服务亚太渗透率提升,以及BABA股价5.10%上涨,强化阿里在开源AI生态的领导地位,潜在客户如东南亚企业转向阿里基础设施。


    

    

    

Q5:Qwen-SEA-LION-v4与Llama 3的性能对比如何?A:Qwen-SEA-LION-v4在SEA-HELM榜单超越Llama 3,尤其在东南亚语言推理和长上下文任务上领先20%以上。Llama更偏全球通用,而Qwen经区域微调后,文化适应性强,部署效率高,但Llama在英语任务上仍有优势,适合混合使用场景。


    

来源:今日美股网


    

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