一、案例背景
1.1 企业简介：从金融科技到产业AI的跃迁
蚂蚁数科是蚂蚁集团旗下的科技商业化板块，承载着蚂蚁集团十余年技术积累向产业输出的战略使命。其业务覆盖区块链、隐私计算、数据库、风控安全、AI大模型等多个技术领域，服务对象涵盖金融机构、政务部门、制造企业等广泛的产业客户。与面向消费者的支付宝不同，蚂蚁数科的客户是企业和机构，其商业模式以技术平台服务和解决方案交付为主。
2026年，蚂蚁数科在AI领域的布局进入加速期。此前，蚂蚁集团已在大模型领域有所积累——其自研的百灵大模型系列覆盖语言、多模态等方向。但在产业化落地过程中，团队逐渐意识到一个关键矛盾：通用大语言模型虽然具备强大的生成与理解能力，却在企业高频决策场景中”水土不服”。
1.2 行业概况：决策模型赛道的兴起
2025—2026年，全球AI产业出现了一个显著的分化趋势：在大语言模型（LLM）持续向更大参数、更强生成能力演进的同时，一类专注于”决策”而非”生成”的模型开始崭露头角。微软推出Microsoft-Decision系列，Jev团队发布Jev 1.x系列，Fastino/GLiDE等开源决策模型相继涌现。这一赛道的逻辑在于：企业业务中大量存在的并非”写一篇文章”或”生成一段代码”的生成式任务，而是”判断这个工单该派给谁””这笔交易是否存在风险””用户这句话的意图是什么”的决策式任务。用大语言模型做决策，犹如用一把瑞士军刀去拧一颗螺丝——功能虽多，但效率不高、成本不低、稳定性不足。
决策模型的核心思路是：将任务限定在候选选项中，让模型直接做出判断，而非逐Token生成文本后再解析。这一范式转换带来的效率提升是数量级的。正是在这一行业背景下，蚂蚁数科于2026年10月22日正式发布了决策模型LingDT-Decision-1.0。
1.3 事件经过：一场”更快更准更省”的技术发布
2026年10月22日，蚂蚁数科正式发布决策模型LingDT-Decision-1.0。该模型专为快速决策打造，提供4B和27B两个版本，已在蚂蚁数科DTMaaS平台上线，开发者可限时免费体验。
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