蚂蚁数科发布决策模型 LingDT-Decision-1.0，Token 消耗降低超 90%

封面为AI生成的主题示意图，非新闻现场照片。

10 月 22 日，蚂蚁数科正式发布专为快速产业决策打造的决策模型 LingDT-Decision-1.0。该模型在处理结构化决策任务时，展现出更高的准确率、更快的响应速度以及更低的 Token 成本优势。LingDT-Decision-1.0 首创支持原生多选与按序决策能力，更适配企业真实应用场景。在 23 项开源评测基准测试中，其性能超越了 Microsoft-Decision-1、Jev 1.13 等热门决策模型，其中 27B 版本在同参数规模下取得了最高准确率。在客服、风控、金融等真实业务场景的对比测试中，LingDT-Decision-1.0 相比传统大语言模型可将 Token 消耗降低超 90%，响应时效提升 10 倍，同时性能表现更加稳健。传统大语言模型因逐字推理、链路长等特点，在处理高频决策任务时存在成本高、易出错等问题。企业应用中涉及大量高频决策类任务，如客服场景下对订单延迟问询进行意图判断（退款、催单或投诉）、工单紧急度评估及风险研判等。决策模型旨在做出快速准确判断而非生成文本，天然适合承担此类业务需求。除了具备判断、单选、分类、评级等基础能力外，LingDT-Decision-1.0 通过新增 DAG（有向无环图）功能，能够应对复杂多步骤的企业业务决策流程。该模型提供 4B 和 27B 两个版本，目前已上线蚂蚁数科 DTMaaS 平台，开发者可限时免费体验使用。作为独立于通用大语言模型的专用技术路径，LingDT-Decision-1.0 的发布标志着决策类 AI 模型在效率与成本平衡上取得了重要突破，有望广泛应用于各类企业数字化转型场景。