* * *トップフィンテックニュースとイベントを発見しよう！FinTech Weeklyのニュースレターに登録しようJPモルガン、コインベース、ブラックロック、クララナなどの経営幹部に読まれている* * *大手金融テクノロジー企業内での人工知能開発は新たな段階に入っている。アントグループは、オープンライセンスの下で2兆パラメータのAIモデルをリリースし、Lingモデルシリーズを拡張するとともに、金融やデジタルサービスに結びつく高度な推論システムへの継続的な投資を示している。杭州を拠点とする**フィンテック企業**は、効率的な推論とエージェントの相互作用を目的とした大規模言語モデルLing-2.5-1Tと、最初のハイブリッド線形アーキテクチャ思考モデルとされるRing-2.5-1Tを発表した。**両システムは2025年10月に導入されたLing 2.0シリーズを基盤とし、Hugging FaceやModelScopeといったオープンAI配布の主要プラットフォームで利用可能だ。**これらのリリースは、アントグループのオープンAIポートフォリオ全体のアップデートの一環であり、音声・映像・音楽を扱うマルチモーダルシリーズのMingも含まれている。今月初めには、音声、音響、音楽を一つのアーキテクチャで処理する統合モデルMing-Flash-Omni-2.0も発表された。**兆パラメータモデルは効率的な推論に焦点を当てる**----------------------------------------------------------Ling-2.5-1Tは、アントグループの汎用言語モデルLingシリーズの最新フラッグシップだ。企業資料によると、推論効率と好みの整合性の改善、ネイティブエージェントとの相互作用のサポートが強調されている。モデルは最大100万トークンのコンテキスト長を受け入れ、長文分析や長時間の対話タスクを可能にしている。**効率性の向上がこのアップデートの中心だ。**アントグループは、Ling-2.5-1TがAIME 2026のベンチマークで最先端の推論モデルと同等の性能を示しながら、はるかに少ないトークン数で済むと報告している。類似のシステムは通常、15,000〜23,000トークンを必要とするのに対し、Ling-2.5-1Tは約5,890トークンを使用している。トークン使用量の削減は、計算コストや応答速度に影響を与える。企業の導入においては、推論コストの削減や大規模なアプリケーションの実現に寄与する。金融テクノロジー企業は、コンプライアンス分析や顧客対応、ドキュメントレビューなどの大量言語処理を行うことが多いため、効率性は運用上重要だ。**Ring-2.5-1Tは高度な数学的推論を目指す**-------------------------------------------------------Ring-2.5-1Tは、アントグループの推論最適化されたRingシリーズに属している。モデルは、同社がハイブリッド線形アーキテクチャと呼ぶ構造を採用し、構造化された問題解決の向上を狙っている。アントグループは、国際数学競技会の金メダル標準を満たす高得点を記録している。2025年の国際数学オリンピック（IMO）ベンチマークでは、Ring-2.5-1Tは42点中35点を獲得。中国数学オリンピック（CMO）2025では、126点満点中105点を達成し、国内代表の合格ラインを超えた。これらの試験は、多段階の推論や記号操作を評価し、一般的な言語流暢さではなく、専門的な推論能力を測る。この分野での高得点は、専門的な推論システムの進展を示唆している。数学的ベンチマークは、大規模モデルの推論能力を評価する基準となりつつあり、金融モデリングやリスク評価、科学計算などの構造化分析を必要とする応用に反映される可能性がある。**Lingモデルシリーズの拡大**-----------------------------Lingシリーズ（白玲とも呼ばれる）は、現在、Ling汎用言語モデル、Ring推論モデル、Mingマルチモーダルシステムの3つの主要ラインから構成されている。2023年2月のリリースは、それぞれのラインを短期間でアップデートしたもので、アントグループはこれらを包括的なアップグレードと位置付けている。オープン配布は戦略の重要な要素だ。モデルをオープンライセンスで公開することで、研究者や開発者がアクセスし、適応できるようにしている。オープンソースAIは、主要なテクノロジー企業や研究グループ間で競争の激しい分野となっており、Hugging FaceやModelScopeでの提供により、グローバルな開発コミュニティに位置づけられている。フィンテック企業にとって、オープンモデルはエコシステムの普及を促進できる。外部の開発者は、業界特有のタスクに合わせたアプリケーションを構築でき、ベンダーの直接開発を伴わずに実用的なユースケースを拡大できる。アントグループは、決済やデジタル金融プラットフォームでも同様のアプローチを採用し、サードパーティの統合を促進している。**Ming-Flash-Omni-2.0によるマルチモーダル開発**-----------------------------------------------------LingとRingのリリースに続き、2023年2月11日にMing-Flash-Omni-2.0が発表された。アントグループは、このモデルが音声、映像、音楽を一つのアーキテクチャに統合した初のモデルだと説明している。マルチモーダルシステムは、複数のデータタイプを統合し、音声、音響、テキスト間のインタラクションを可能にする。この能力は、金融サービスのインターフェースにとって重要だ。音声アシスタントや音声認証、対話型バンキングツールは、マルチモーダル処理に依存している。複数のモダリティを一つのモデルに統合することで、展開やチャネル間の連携を簡素化できる。アントグループは、Ming-Flash-Omni-2.0のベンチマーク比較は公開していないが、大規模なオムニモデルとして位置付けている。3つのモデルラインのリリースタイミングは、個別のアップデートではなく、連携した開発を示唆している。Ling、Ring、Mingは、それぞれ言語、推論、マルチモーダルの機能をカバーし、企業のAI導入に必要な複合的な認知機能を満たす。**金融テクノロジー企業内のAI開発**--------------------------------------大手フィンテック企業は、独自のAIインフラ構築を進めている。決済プラットフォームやデジタルバンク、金融マーケットプレイスは、大量のデータフローと複雑なリスク管理システムを運用している。内部AIモデルは、取引データや顧客コミュニケーション、コンプライアンス記録の処理に役立つ。アントグループは、数年前からAI研究に投資し、不正検知や信用評価、サービス自動化に機械学習を適用してきた。Lingシリーズは、これらの能力を一般的な言語モデルや推論重視のモデルに拡張している。オープンリリースにより、内部利用だけでなく外部にも展開している。このアプローチは、テクノロジー主導の金融企業の広範な動向を反映している。AI開発は、予測モデルだけでなく、汎用的なタスクをこなす大規模言語・推論システムへと進化している。これらのモデルは、自動化エージェントや意思決定支援、対話インターフェースを支える。**人工汎用知能（AGI）研究への展望**--------------------------------------アントグループは、Lingシリーズのアップグレードを人工汎用知能（AGI）への進展と位置付けている。AGIは、人間の推論に近い適応性を持ち、多様な認知タスクをこなせるシステムを指す。業界の定義はさまざまであり、AGIはまだ目標であり、明確なマイルストーンではない。兆パラメータモデルのリリースは、研究規模の拡大に寄与する。パラメータ数だけでは能力を決定しないが、大規模モデルはより広範な表現学習を可能にする。推論アーキテクチャの実験やマルチモーダル統合と併せて、汎用システムへの道筋を探る試みだ。アントグループは、AGIの進展に関する具体的なタイムラインや指標は示していない。これらのリリースは、進行中の研究の一環として位置付けられ、外部による評価や比較を可能にしている。これにより、研究の方向性を導く手がかりとなる。**企業向けAI導入への示唆**----------------------------新モデルは、金融をはじめとするさまざまな業界でのAI採用に影響を与える可能性がある。長文コンテキストの言語モデルは、長期のドキュメントや取引履歴の分析を可能にし、推論重視のシステムは構造化された評価タスクを支援する。マルチモーダルモデルは、音声を使ったインタラクションを実現する。オープンアクセスにより、企業はこれらの能力を試し、ドメイン特化のタスクに微調整できる。コンプライアンス監視や契約分析、顧客サポートの自動化などに応用可能だ。Ling-2.5-1Tのトークン使用量削減は、大規模展開における運用コストの低減につながる。数学のベンチマーク性能は、分析タスクへの潜在能力を示すが、実用化には適応が必要だ。企業は、基本モデルに専門的なデータや制御システムを組み合わせて使うことが一般的だ。アントグループのオープンリリースは、あくまで出発点のアーキテクチャを提供しているに過ぎない。**オープンAIモデルの競争環境**-----------------------------オープンAIモデルは、テクノロジー企業や研究グループ間の競争の舞台となっている。企業は、より大規模で高性能なシステムをリリースし、開発者エコシステムの獲得や標準化への影響を狙う。主要リポジトリでの提供は、採用と実験を促進している。アントグループのリリースは、同社がグローバルなオープン大規模モデルの貢献者の一角に位置付けられることを示す。金融テクノロジー企業は、従来は他者が開発したAIツールを利用してきたが、基盤モデルの構築と公開は、内部革新と外部影響力の両面を強化する動きだ。Ling-2.5-1TとRing-2.5-1Tのリリースは、技術的指標を超えた戦略的意義を持つ。大規模AI研究への継続的投資と、広範な開発コミュニティへの共有意欲を示している。**展望**--------アントグループの最新のLingシリーズのアップデートは、言語、推論、マルチモーダルの分野にわたるオープンAIポートフォリオを拡大している。これらのリリースは、効率性、構造化された問題解決、クロスモーダル統合を重視し、外部による評価と応用を促す。**金融テクノロジー**企業がAI投資を深める中、基盤モデルの開発はその技術スタックの一部となりつつある。アントグループの兆パラメータモデルのリリースは、その流れを示している。実際の効果は、開発者や企業がこれらのシステムを金融分析やデジタルインタラクションなどの実務にどう適用するかにかかっている。現時点では、Ling-2.5-1TとRing-2.5-1Tのリリースは、先進的なAI研究のフィンテックセクターへの統合と、そのオープンイノベーションエコシステムの一環としての一歩を示している。
Ant Groupは、Ling-2.5-1TとRing-2.5-1Tを用いてオープンAIモデルを拡大
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JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クララナなどの経営幹部に読まれている
大手金融テクノロジー企業内での人工知能開発は新たな段階に入っている。アントグループは、オープンライセンスの下で2兆パラメータのAIモデルをリリースし、Lingモデルシリーズを拡張するとともに、金融やデジタルサービスに結びつく高度な推論システムへの継続的な投資を示している。
杭州を拠点とするフィンテック企業は、効率的な推論とエージェントの相互作用を目的とした大規模言語モデルLing-2.5-1Tと、最初のハイブリッド線形アーキテクチャ思考モデルとされるRing-2.5-1Tを発表した。両システムは2025年10月に導入されたLing 2.0シリーズを基盤とし、Hugging FaceやModelScopeといったオープンAI配布の主要プラットフォームで利用可能だ。
これらのリリースは、アントグループのオープンAIポートフォリオ全体のアップデートの一環であり、音声・映像・音楽を扱うマルチモーダルシリーズのMingも含まれている。今月初めには、音声、音響、音楽を一つのアーキテクチャで処理する統合モデルMing-Flash-Omni-2.0も発表された。
兆パラメータモデルは効率的な推論に焦点を当てる
Ling-2.5-1Tは、アントグループの汎用言語モデルLingシリーズの最新フラッグシップだ。企業資料によると、推論効率と好みの整合性の改善、ネイティブエージェントとの相互作用のサポートが強調されている。モデルは最大100万トークンのコンテキスト長を受け入れ、長文分析や長時間の対話タスクを可能にしている。
**効率性の向上がこのアップデートの中心だ。**アントグループは、Ling-2.5-1TがAIME 2026のベンチマークで最先端の推論モデルと同等の性能を示しながら、はるかに少ないトークン数で済むと報告している。類似のシステムは通常、15,000〜23,000トークンを必要とするのに対し、Ling-2.5-1Tは約5,890トークンを使用している。
トークン使用量の削減は、計算コストや応答速度に影響を与える。企業の導入においては、推論コストの削減や大規模なアプリケーションの実現に寄与する。金融テクノロジー企業は、コンプライアンス分析や顧客対応、ドキュメントレビューなどの大量言語処理を行うことが多いため、効率性は運用上重要だ。
Ring-2.5-1Tは高度な数学的推論を目指す
Ring-2.5-1Tは、アントグループの推論最適化されたRingシリーズに属している。モデルは、同社がハイブリッド線形アーキテクチャと呼ぶ構造を採用し、構造化された問題解決の向上を狙っている。アントグループは、国際数学競技会の金メダル標準を満たす高得点を記録している。
2025年の国際数学オリンピック（IMO）ベンチマークでは、Ring-2.5-1Tは42点中35点を獲得。中国数学オリンピック（CMO）2025では、126点満点中105点を達成し、国内代表の合格ラインを超えた。これらの試験は、多段階の推論や記号操作を評価し、一般的な言語流暢さではなく、専門的な推論能力を測る。
この分野での高得点は、専門的な推論システムの進展を示唆している。数学的ベンチマークは、大規模モデルの推論能力を評価する基準となりつつあり、金融モデリングやリスク評価、科学計算などの構造化分析を必要とする応用に反映される可能性がある。
Lingモデルシリーズの拡大
Lingシリーズ（白玲とも呼ばれる）は、現在、Ling汎用言語モデル、Ring推論モデル、Mingマルチモーダルシステムの3つの主要ラインから構成されている。2023年2月のリリースは、それぞれのラインを短期間でアップデートしたもので、アントグループはこれらを包括的なアップグレードと位置付けている。
オープン配布は戦略の重要な要素だ。モデルをオープンライセンスで公開することで、研究者や開発者がアクセスし、適応できるようにしている。オープンソースAIは、主要なテクノロジー企業や研究グループ間で競争の激しい分野となっており、Hugging FaceやModelScopeでの提供により、グローバルな開発コミュニティに位置づけられている。
フィンテック企業にとって、オープンモデルはエコシステムの普及を促進できる。外部の開発者は、業界特有のタスクに合わせたアプリケーションを構築でき、ベンダーの直接開発を伴わずに実用的なユースケースを拡大できる。アントグループは、決済やデジタル金融プラットフォームでも同様のアプローチを採用し、サードパーティの統合を促進している。
Ming-Flash-Omni-2.0によるマルチモーダル開発
LingとRingのリリースに続き、2023年2月11日にMing-Flash-Omni-2.0が発表された。アントグループは、このモデルが音声、映像、音楽を一つのアーキテクチャに統合した初のモデルだと説明している。マルチモーダルシステムは、複数のデータタイプを統合し、音声、音響、テキスト間のインタラクションを可能にする。
この能力は、金融サービスのインターフェースにとって重要だ。音声アシスタントや音声認証、対話型バンキングツールは、マルチモーダル処理に依存している。複数のモダリティを一つのモデルに統合することで、展開やチャネル間の連携を簡素化できる。アントグループは、Ming-Flash-Omni-2.0のベンチマーク比較は公開していないが、大規模なオムニモデルとして位置付けている。
3つのモデルラインのリリースタイミングは、個別のアップデートではなく、連携した開発を示唆している。Ling、Ring、Mingは、それぞれ言語、推論、マルチモーダルの機能をカバーし、企業のAI導入に必要な複合的な認知機能を満たす。
金融テクノロジー企業内のAI開発
大手フィンテック企業は、独自のAIインフラ構築を進めている。決済プラットフォームやデジタルバンク、金融マーケットプレイスは、大量のデータフローと複雑なリスク管理システムを運用している。内部AIモデルは、取引データや顧客コミュニケーション、コンプライアンス記録の処理に役立つ。
アントグループは、数年前からAI研究に投資し、不正検知や信用評価、サービス自動化に機械学習を適用してきた。Lingシリーズは、これらの能力を一般的な言語モデルや推論重視のモデルに拡張している。オープンリリースにより、内部利用だけでなく外部にも展開している。
このアプローチは、テクノロジー主導の金融企業の広範な動向を反映している。AI開発は、予測モデルだけでなく、汎用的なタスクをこなす大規模言語・推論システムへと進化している。これらのモデルは、自動化エージェントや意思決定支援、対話インターフェースを支える。
人工汎用知能（AGI）研究への展望
アントグループは、Lingシリーズのアップグレードを人工汎用知能（AGI）への進展と位置付けている。AGIは、人間の推論に近い適応性を持ち、多様な認知タスクをこなせるシステムを指す。業界の定義はさまざまであり、AGIはまだ目標であり、明確なマイルストーンではない。
兆パラメータモデルのリリースは、研究規模の拡大に寄与する。パラメータ数だけでは能力を決定しないが、大規模モデルはより広範な表現学習を可能にする。推論アーキテクチャの実験やマルチモーダル統合と併せて、汎用システムへの道筋を探る試みだ。
アントグループは、AGIの進展に関する具体的なタイムラインや指標は示していない。これらのリリースは、進行中の研究の一環として位置付けられ、外部による評価や比較を可能にしている。これにより、研究の方向性を導く手がかりとなる。
企業向けAI導入への示唆
新モデルは、金融をはじめとするさまざまな業界でのAI採用に影響を与える可能性がある。長文コンテキストの言語モデルは、長期のドキュメントや取引履歴の分析を可能にし、推論重視のシステムは構造化された評価タスクを支援する。マルチモーダルモデルは、音声を使ったインタラクションを実現する。
オープンアクセスにより、企業はこれらの能力を試し、ドメイン特化のタスクに微調整できる。コンプライアンス監視や契約分析、顧客サポートの自動化などに応用可能だ。Ling-2.5-1Tのトークン使用量削減は、大規模展開における運用コストの低減につながる。
数学のベンチマーク性能は、分析タスクへの潜在能力を示すが、実用化には適応が必要だ。企業は、基本モデルに専門的なデータや制御システムを組み合わせて使うことが一般的だ。アントグループのオープンリリースは、あくまで出発点のアーキテクチャを提供しているに過ぎない。
オープンAIモデルの競争環境
オープンAIモデルは、テクノロジー企業や研究グループ間の競争の舞台となっている。企業は、より大規模で高性能なシステムをリリースし、開発者エコシステムの獲得や標準化への影響を狙う。主要リポジトリでの提供は、採用と実験を促進している。
アントグループのリリースは、同社がグローバルなオープン大規模モデルの貢献者の一角に位置付けられることを示す。金融テクノロジー企業は、従来は他者が開発したAIツールを利用してきたが、基盤モデルの構築と公開は、内部革新と外部影響力の両面を強化する動きだ。
Ling-2.5-1TとRing-2.5-1Tのリリースは、技術的指標を超えた戦略的意義を持つ。大規模AI研究への継続的投資と、広範な開発コミュニティへの共有意欲を示している。
展望
アントグループの最新のLingシリーズのアップデートは、言語、推論、マルチモーダルの分野にわたるオープンAIポートフォリオを拡大している。これらのリリースは、効率性、構造化された問題解決、クロスモーダル統合を重視し、外部による評価と応用を促す。
金融テクノロジー企業がAI投資を深める中、基盤モデルの開発はその技術スタックの一部となりつつある。アントグループの兆パラメータモデルのリリースは、その流れを示している。実際の効果は、開発者や企業がこれらのシステムを金融分析やデジタルインタラクションなどの実務にどう適用するかにかかっている。
現時点では、Ling-2.5-1TとRing-2.5-1Tのリリースは、先進的なAI研究のフィンテックセクターへの統合と、そのオープンイノベーションエコシステムの一環としての一歩を示している。