易鑫开源Agentic大模型：14B参数追平商用大模型，推理成本仅为行业均值的2/3

汽车金融行业的技术竞争正从"谁有AI"转向"谁的AI更开放"。AI驱动的金融科技平台易鑫（02858.HK）正式开源其最新研发的Agentic大模型YiXin-Agentic-Qwen3-14B，这是继此前开源高性能推理模型YiXin-Distill-Qwen-72B之后，易鑫在全球汽车金融科技领域的又一次技术开放动作。

开源两连发：从推理模型到Agentic模型

2025年3月，易鑫率先开源YiXin-Distill-Qwen-72B，成为全球汽车金融科技领域首个做出开源贡献的企业。该模型基于Qwen2.5-72B基座，通过迭代蒸馏技术结合强化学习训练，对数学与知识推理任务深度优化。在MATH、GPQA、AIME等推理评测集上，推理准确率较同类型模型提升最高达16%；其以11%的参数量比肩DeepSeek-R1推理效果，在通用能力保障的基础上实现推理能力对标千亿级模型。

时隔数月，易鑫再度开源YiXin-Agentic-Qwen3-14B——一款以Qwen3-14B为基座的高性能Agentic大模型，总参数量140亿。根据多项行业基准测试，该模型在Agentic工具调用和数学推理等能力上不仅超越同尺寸模型，更能比肩参数量超200B的商用大模型。

多项行业测试稳居同尺寸第一

在核心推理评测中，YiXin-Agentic-Qwen3-14B在MATH-500、AIME25、GPQA等数据集上的平均得分为76.8，显著优于同尺寸模型Qwen3-14B（72.6），且趋近超大模型Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507（84.9）和DeepSeek-V3.1（84.8）的水平。

在Agentic通用工具调用评测方面，该模型在TAU1、TAU2和C3-Bench等复杂场景测试中平均得分58.3，在同尺寸模型中稳居第一（Qwen3-14B：44.5），还超越了参数规模更大的Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507（57.4）和DeepSeek-V3.1（55.9）。

在易鑫自建的AutoFin****基准测试中，YiXin-Agentic-Qwen3-14B以49.5的成绩位列同尺寸模型第一，即使与参数量更大的Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507（48.1）相比也略胜一筹。

"高性能×低成本"的双重突破

值得关注的是，YiXin-Agentic-Qwen3-14B兼具**"高性能×低成本"的双重优势。在性能层面，凭借出色的结构设计与10万条专有数据训练，该模型实现了小体量匹敌大模型的性能突破。在推理成本层面，单卡推理速度可达1000 tokens/s，平均响应延迟低至100ms**，在同等业务场景下，推理成本比行业平均水平低约三分之一。

这种"小体量、高精度、低成本"的特性，使YiXin-Agentic-Qwen3-14B成为推动智能化升级的理想选择，尤其适合对部署成本和响应时延敏感的企业级场景。

金融领域的"专属大脑"

与通用开源模型不同，YiXin-Agentic-Qwen3-14B集成了高水平的金融领域专属知识和丰富的工具集。它可以深度理解金融知识、解析业务需求，还能结合专属工具完成金融任务。

在金融专属工具集方面，该模型支持包含渠道风险识别、融资风险评估、产品动态推荐、欺诈声纹识别、网络化欺诈识别、流程合规检测在内的几十个金融专用工具，实现了对金融场景的深度适配与全链路覆盖，显著提升了模型在复杂业务场景下的自动化水平与任务执行效率。

科技创新：蒸馏训练+强化学习双轮驱动

在技术路线上，易鑫为YiXin-Agentic-Qwen3-14B设计了一套创新的多阶段训练方案。第一阶段采用基于过程监督的On-Policy知识蒸馏训练方法（No Answer Distillation Training），减少模型对最终答案的直接依赖，引导模型内化复杂的推理路径。第二阶段转入更精细的多阶段强化学习训练，采用先进的GRPO++算法，融合No KL Loss、No Reward Standard Deviation、Length Normalization等创新技术，简化训练流程并提升优化效率。

开源背后的战略意图

作为易鑫自研的Agentic大模型XinMM-AM1的技术延伸，这两款开源模型的发布，体现了易鑫"基座开放-社区共建-能力迭代-企业部署-生态繁荣"的共享共建思路。截至目前，易鑫已是中国汽车金融领域首个通过生成式AI大模型备案的企业，并在2025年初率先实现DeepSeek大模型本地化部署与应用。

易鑫此前在2025"直通乌镇"全球互联网大赛中摘得开源模型赛道唯一一等奖。在汽车金融垂直领域持续推进技术开源，不仅放大了易鑫自身的技术护城河，也为行业智能化升级提供了可复用的技术基座。

来源：雪球新闻网