Fin-R1：依托Qwen2.5-7B强化学习技术打造的金融大模型，以7B参数超越行业领导者

金融科技领域迎来一位强劲新秀。上海财经大学统计与数据科学学院张立文教授团队（SUFE-AIFLM-Lab）联合财跃星辰共同研发的Fin-R1模型正式开源，以惊人的性能引发业界广泛关注。这款基于Qwen2.5-7B的金融专用大模型通过强化学习训练，在多项金融基准测试中达到了领先水平。

令人惊叹的是，Fin-R1仅凭7B参数规模，就成功超越了大多数同等规模甚至数十倍规模的竞争对手。在金融表格推理（FinQA）和对话式金融QA(ConvFinQA)等关键任务中，Fin-R1更是摘得桂冠，展现出卓越的金融领域理解能力。

这款模型专为金融核心业务场景中的推理与分析任务量身打造，覆盖范围极其广泛。它能够熟练编写金融代码，构建定价模型及风险评估脚本;精准执行量化分析和报表计算等金融计算与建模任务;流畅生成英文金融模型与专业报告;提供金融安全合规分析;实现交易反欺诈、违约预测等智能风控功能;甚至能够进行环境、社会、治理等ESG可持续性分析。

Fin-R1的诞生采用了先进的技术路线，研发团队基于Qwen2.5-7B-Instruct构建模型架构，并利用DeepSeek-R1框架进行"数据蒸馏"与"双轮质量筛选"。通过高质量思维链数据的监督微调（SFT）与强化学习(RL)相结合的训练方法，成功打造出这一金融领域的AI助手。

值得一提的是，Fin-R1不仅支持中文环境，还能在英文环境中进行金融建模、报告生成和对话交互，展现出极强的跨语言能力。这款开源模型的问世，将为金融行业的数字化转型提供强大支持，有望成为金融分析师、风控专家和投资顾问的得力助手。