一、案例背景
1.1 企业简介
蚂蚁数科是蚂蚁集团旗下的科技商业化板块，聚焦区块链、人工智能、安全科技、云计算等技术领域，为金融、政务、零售等行业提供数字化解决方案。作为蚂蚁集团技术能力外溢的重要载体，蚂蚁数科承载着将集团内部经过大规模业务验证的技术能力转化为可商业化产品的战略使命。其业务覆盖数据要素、智能风控、决策智能等多个方向，DTMaaS（Decision Technology Model as a Service）平台是其面向企业客户提供决策智能服务的核心载体。
1.2 行业概况
2025至2026年，企业级AI应用正经历从”通用大模型崇拜”向”场景化模型选型”的理性回归。通用大语言模型（如GPT系列、Qwen系列、DeepSeek系列）在文本生成、开放问答等任务中表现出色，但在企业高频、重复性的结构化决策任务中暴露出明显的效率瓶颈——Token消耗高、响应时延大、后处理环节复杂。在此背景下，一类新型”决策模型”开始受到产业界和学术界的关注。
2026年以来，微软发布Microsoft-Decision-1，Jev团队推出Jev 1.13.0，Fastino推出GLiDE等决策模型，均尝试通过”直接判断候选结果”的技术路线替代”生成文本再解析”的传统范式。这一技术路线的转变，本质上是对企业AI应用成本结构和效率逻辑的重新审视。据行业分析，企业在智能客服、风控审核、工单分类等场景中，超过60%的AI调用属于候选选项有限的判断型任务，而非开放式生成任务。这一结构性特征为决策模型的兴起提供了坚实的市场基础。
1.3 事件来龙去脉
2026年10月22日，蚂蚁数科正式发布决策模型LingDT-Decision-1.0，提供4B和27B两个参数规模版本，主要面向智能客服、安全风控、金融等企业应用场景。与侧重文本生成的通用大语言模型不同，该模型专注于意图识别、任务分类、工具选择及风险判断等结构化决策任务，目前已上线蚂蚁数科DTMaaS平台，开发者可限时免费体验。
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