Agentar-Fin-R1: Enhancing Financial Intelligence through Domain Expertise, Training Efficiency, and Advanced Reasoning
创建于 更新于
摘要
本报告介绍了Agentar-Fin-R1系列金融大语言模型，基于Qwen3构建，采用标签指导的数据合成和两阶段训练框架，结合多维度可信性保障，实现了在金融专用任务上显著提升的推理能力和训练效率。模型在FinEval 1.0、FinanceIQ及新发布的Finova金融评测基准上均达到领先水平，同时保持了强劲的通用推理能力，验证了其作为可信金融智能解决方案的有效性[page::0][page::1][page::2][page::3][page::14][page::17][page::23]
