11月26日消息，新加向中據(jù)媒體報道，坡國新加坡國家人工智能計劃（AISG）正迎來一次關鍵的家AI計戰(zhàn)略轉向。在其最新的劃倒東南亞語言大模型項目中，AISG放棄了Meta的模型模型，轉而采用阿里巴巴的棄用千問通義千問（Qwen）開源架構。這一選擇不僅反映了技術路線上的轉投重新考量，也標志著中國開源AI模型在全球影響力擴展中的阿里重要一步。

11月25日，新加向中AISG發(fā)布了基于Qwen架構的坡國“Qwen-SEA-LION-v4”模型，該模型迅速登頂一項衡量東南亞語言能力的家AI計開源榜單。此舉旨在解決長期困擾該地區(qū)的劃倒語言適配難題——以Meta的Llama系列為代表的西方開源模型，在處理印尼語、模型泰語、棄用千問馬來語等區(qū)域性語言時表現(xiàn)欠佳，轉投嚴重制約了本地化AI應用的開發(fā)效率。

盡管Llama在開源模型中性能領先，但其“英語中心主義”的底層設計難以根本改變，在處理泰語、緬甸語等非拉丁語系文字時效率極低。AISG逐漸認識到，依賴硅谷的開源模型并非東南亞國家的最優(yōu)解，必須尋找真正具備多語言理解能力、尤其是亞洲語言語境的基礎模型。

在這一背景下，AISG最終將目光投向了中國，選擇以阿里的Qwen3-32B作為新一代Sea-Lion模型的基座。

與西方模型不同，Qwen3在預訓練階段就使用了高達36萬億個token的數(shù)據(jù)，覆蓋全球119種語言和方言。這種“原生多語言能力”使其不僅“認識”印尼語、馬來語等文字，更能從底層理解其語法結構，大幅降低了AISG后續(xù)訓練的技術門檻。

為更好地適配東南亞語言獨特的書寫習慣，Qwen-Sea-Lion-v4摒棄了西方模型常用的“句子分詞器”，轉而采用更先進的字節(jié)對編碼（BPE）分詞器。該技術能更精準地切分泰語、緬甸語等無空格語言中的字符，顯著提升翻譯準確度與推理速度。

除技術優(yōu)勢外，商業(yè)落地的現(xiàn)實考量也是阿里勝出的關鍵。東南亞地區(qū)擁有大量中小企業(yè)，難以承擔昂貴的H100 GPU集群。而經(jīng)過優(yōu)化的Qwen-Sea-Lion-v4可在配備32GB內(nèi)存的消費級筆記本電腦上流暢運行，使普通開發(fā)者也能在本地部署這一國家級模型。這種“工業(yè)級能力、消費級門檻”的特性，精準契合了該地區(qū)算力資源稀缺的痛點。

此次合作并非單向技術輸出，而是一次深度的雙向融合。根據(jù)協(xié)議，阿里提供了強大的通用推理底座，AISG則貢獻了其經(jīng)過清洗的1000億個東南亞語言token。這些數(shù)據(jù)完全規(guī)避版權風險，且東南亞內(nèi)容濃度高達13%，是Llama2的26倍。

在Sea-Helm評估榜單中，搭載阿里技術核心的Sea-Lion v4迅速登頂同量級開源模型榜首，驗證了這一戰(zhàn)略合作的技術價值與區(qū)域適配性。

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