突破！开源金融推理大模型 Fin-R1 来袭：7B 参数展现强大性能

原创已于 2025-03-30 20:39:21 修改

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#金融 #人工智能

于 2025-03-30 20:38:41 首次发布

概述：

在当下大模型参数规模竞争愈发激烈的格局中，上海财经大学张立文教授团队携手财跃星辰重磅推出 Fin-R1。该模型仅以 7B 参数量，在金融推理任务表现上就能与 671B 参数量的行业标杆 DeepSeek-R1 相媲美，平均得分差距仅为 3 分。本文将深入剖析 Fin-R1 的数据构建、训练框架以及场景落地等全链路创新举措，探究小参数模型是如何打破金融 AI 领域效率和成本的双重瓶颈，为行业发展带来全新思路。

一、创新之钥：小参数解锁金融大场景

2025 年 3 月，人工智能领域迎来一场 “以小搏大” 的技术革命。上海财经大学金融大语言模型课题组（SUFE-AIFLM-Lab）与财跃星辰联合开源的 Fin-R1 金融推理大模型，仅用 70 亿参数（7B），在权威评测中以 75.2 分位列第二，仅次于 671B 参数的 DeepSeek-R1（78.2 分），还超过了 70B 参数的 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B（69.2 分）。这打破了 “参数规模决定性能” 的行业定式，为金融 AI 低成本落地提供了新范式。

二、技术革新：从数据到推理的全链路优化

1：数据构建：筑牢金融知识的根基

基于 DeepSeek-R1 满血版，通过多源数据融合技术，对涵盖行业语料、专业认知、表格解析、量化投资等领域的 12 类中英文数据集进行深度蒸馏处理，最终构建了包含 60k 条高质量推理数据的 Fin-R1-Data 数据集。该数据集全面覆盖金融代码、专业知识以及业务推理三大核心模块（图 3）。

三重质检机制
- 规则 + 大模型初筛：

借助 Qwen2.5-72B-Instruct 对答案进行准确性校验，零错误率高达 99.2%。
- 逻辑链深度审计：

从术语合规性与推理一致性两方面进行双校验，保障“思维链条”的可解释性。
- 专家人工复核：

针对财务报表、量化策略等关键场景数据，邀请资深金融从业者进行终审，专业度提升 40%。

通过该模式，传统金融领域的数据标注成本降低了 40%，同时推理类数据的占比提升至 65%（图 4），为模型的知识基础提供了坚实的支撑。

2. 两阶段训练框架：打造“金融脑”

为了解决传统强化学习（RL）训练过程中存在的不稳定以及逻辑难以把控的问题，该团队创新性地构建了“认知奠基 - 决策优化”双阶段框架（如图 5所示）。

第一阶段：SFT 监督微调（核心环节）

以 Fin-R1-Data 为训练基础，通过定向训练引导模型生成多步推理过程，从而培养其长思维链的惯性。实验结果表明，这一阶段使模型在金融术语的准确性上提升了 28%，推理步骤的完整性提高了 35% 。
第二阶段：RLHF 强化学习（模拟考试与评分）

采用双轨奖励机制：

格式奖励：

借助正则规则对输出结构进行约束（例如规范财务报告格式），保障其合规性。

准确性奖励：

以 Qwen2.5-Max 担当“智能考官”，实时动态校准答案质量，促使准确率提升了 18%。

这种机制有效规避了传统 RLHF 存在的价值对齐偏差问题，确保模型在处理复杂金融决策任务时，能够兼具专业性与稳定性。

三、性能验证：小模型大能量的实证

在涵盖银行、证券、保险等多领域的场景评测里，Fin-R1 演绎出了“参数效率比”的惊艳表现（详见表 2）。

轻量化优势显著：

仅7B参数规模的模型性能超越了70B参数的模型，计算成本大幅降低90%，且仅需单张4090显卡即可完成部署。

场景应用能力：
- FinQA 表格推理：

以 76.0 的高分超越 DeepSeek-R1 的 74.5，具备强大的财务报表重组与比率交叉验证能力。

- ConvFinQA 多轮对话：

得分达 85.0，能够精准满足金融业务中复杂的长链条交互需求。

- 合规性突破：

推理逻辑的可解释性高达 92%，显著优于行业平均的 65%，完全符合金融监管对可追溯性的严格要求。

四、生态落地：从实验室到业务线的无缝衔接

Fin-R1 正在重构金融价值链，其技术闭环带来以下变革：

1：开发门槛革新：

借助 Hugging Face 一键部署方案，中小企业部署成本从百万级降至万元级。

2：场景深度适配：
2.1银行：动态信用评分模型使风险评估效率提升 5 倍，不良贷款识别准确率提高 15%。
2.2证券：量化交易代码生成速度较人工快 20 倍，策略回测胜率提升 12%。
2.3ESG ：自动生成 GRI 标准报告，覆盖 93% 的关键指标，助力企业绿色转型。

五、范式革命：金融 AI 的新路径

Fin-R1 的出现，意义非凡。它不仅实现了性能上的突破，更关键的是，它证明了“专业数据 + 定向训练”这一模式能够有效替代过去盲目堆叠参数的旧有方式。其开源的全链路技术框架，涵盖数据构建、训练以及部署等环节，为金融、医疗等垂直领域提供了极具参考价值且可复制的方法论。在确保金融合规性的基础上，Fin-R1 成功将大模型的落地成本呈指数级降低。这种“普惠 AI”模式，有望加速中小金融机构的智能化转型进程。