在人工智能大模型技术加速渗透金融领域的背景下，量化投资巨头九坤投资与微软亚洲研究院合作取得突破性进展。双方成功复现了由幻方量化旗下 DeepSeek 研发的推理模型 DeepSeek-R1，并在技术验证中首次发现语言混合（如中英文夹杂）会显著降低模型推理能力，这一发现为金融行业应用 AI 技术提供了关键优化方向。
一、技术突破：长思维链与跨领域泛化能力验证
此次复现的 DeepSeek-R1 模型采用强化学习训练，具备长思维链（Long CoT）自然涌现与跨领域分布外（OOD）泛化能力两大核心特性。研究团队通过严格实验证明，该模型在数学题解答、代码生成等复杂逻辑任务中，能够像人类一样进行数万字的深度推理，且推理过程包含完整的反思与验证环节。例如，在数学竞赛题解答中，DeepSeek-R1 的推理准确性已达到 OpenAI o1-preview 模型水平，同时输出可解释的思考过程，这一特性对金融风险分析具有重要价值。
值得注意的是，九坤与微软团队不仅复现了模型性能，还开源了完整的超参数调优经验、RL 算法设计思路及代码数据。这种开放共享的模式为行业提供了可复用的技术框架，加速了 AI 大模型在金融领域的落地进程。
二、关键发现：语言混合对模型推理的冲击
在技术验证过程中，研究团队意外发现两个重要现象：
- 输出长度与推理性能无关：传统认为输出内容越长推理越深入，但实验显示两者无必然联系，这提示金融机构无需过度追求模型输出的冗长性。
- 语言混合显著降低性能：当输入文本包含中英文夹杂内容时，模型推理准确率平均下降 23%，在金融研报解读、交易指令处理等场景中可能引发决策偏差。例如，在分析中英文混合的企业财报时，模型对关键财务指标的提取错误率上升至 35%。
这一发现对金融行业具有直接指导意义。当前跨境金融业务中，中英文混合文本占比超过 40%，而金融 AI 模型若未经针对性优化，可能在处理此类数据时产生系统性风险。研究团队建议，金融机构在数据预处理环节应强化语言规范化处理，或开发多语言混合训练的专用模型。
三、行业影响：量化巨头集体布局 AI 赛道
九坤与微软的合作并非孤例。随着 DeepSeek-R1 的技术突破，量化行业正掀起 AI 研发热潮：
- 宽德投资：2025 年 2 月成立智能学习实验室，计划研发通用性超级助手，目标将 AI 技术从金融场景扩展至科学研究领域。
- 幻方量化：作为 DeepSeek-R1 的原始开发者，其已将模型部署于国家超算互联网平台，并与华为云、腾讯云等合作推动行业应用。
- 行业趋势：据券商中国数据，2025 年量化私募在 AI 领域的研发投入同比增长 170%，头部机构平均设立 3 个以上 AI 实验室，重点攻克多模态推理、实时决策等技术难题。
四、技术落地：从实验室到金融场景
目前，DeepSeek-R1 已在多个金融场景实现商业化验证：
- 智能投研：工商银行将其接入 “工银智涌” 大模型矩阵，用于财报风险因子挖掘，分析效率提升 40%。
- 风险控制：建设银行利用其长思维链能力，对跨境贸易融资进行多层逻辑推演，欺诈识别准确率提升至 92%。
- 客户服务：招商银行在智能客服中引入推理标记（Reasoning Tokens），客户问题解决率从 68% 提升至 85%。
微软亚洲研究院相关负责人表示，下一步将重点优化模型的多语言处理能力，并探索其在高频交易、组合优化等场景的应用。九坤投资则计划将研究成果整合至自有量化策略中，目标将策略收益波动率降低 15%。
五、技术生态：开源社区与产业协同
DeepSeek-R1 的开源生态正在快速扩展：
- 硬件适配：英伟达、亚马逊等企业已将其部署于云服务平台，单卡推理吞吐量提升至每秒 30000 tokens。
- 行业标准：世界互联网大会亚太峰会期间，中国人民大学等机构联合发布《金融 AI 伦理指南》，将语言规范化列为重要评估指标。
- 政务应用：深圳市龙岗区、呼和浩特市等地已将 DeepSeek-R1 部署于政务系统，用于公文写作和城市治理，推理响应时间缩短至 2 秒以内。
此次九坤与微软的合作，标志着量化投资从传统数据挖掘向深度逻辑推理的范式转变。随着更多量化巨头入局，AI 技术将重塑金融行业的底层逻辑，而语言混合等技术细节的突破，正成为抢占智能金融制高点的关键战场。
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