新加坡国家人工智能计划（AISG）近期在东南亚语言大模型领域完成重要技术转型，将核心架构从西方开源模型转向中国科技企业研发的解决方案。基于阿里巴巴通义千问（Qwen）开源框架打造的“Qwen-SEA-LION-v4”模型，在东南亚语言处理能力评估中表现卓越，迅速占据开源榜单首位。这一转变标志着该地区在人工智能发展路径上突破传统技术依赖，探索出更具区域适配性的创新模式。
长期以来，以meta公司Llama系列为代表的西方开源模型主导着全球AI开发市场，但在东南亚语言处理场景中暴露出显著短板。这类模型采用英语优先的设计逻辑，面对印尼语、泰语、缅甸语等非拉丁语系文字时，不仅语法解析能力薄弱，更因缺乏对东南亚语言书写习惯的适配，导致翻译准确率低下、推理效率不足。AISG团队在测试中发现，Llama模型处理东南亚语言时需要额外投入大量计算资源进行二次优化，这与其“轻量化部署”的初衷背道而驰。
阿里巴巴Qwen3系列模型的技术特性为破解这一难题提供了可能。该模型在预训练阶段即纳入36万亿个多语言数据单元，覆盖全球119种语言体系，其中东南亚语言数据占比达13%，是Llama2同类数据的26倍。这种原生多语言架构使模型能够直接理解东南亚语言的语法结构，而非简单进行字符映射。AISG技术负责人透露，选择Qwen3-32B作为基座模型，正是看中其“无需大量微调即可实现跨语言迁移”的特性，这大幅降低了后续开发的技术门槛。
针对东南亚语言无空格书写的特点，研发团队对分词技术进行专项优化。传统西方模型采用的句子级分词器在处理泰语、缅甸语时容易产生语义碎片，而新模型引入的字节对编码（BPE）技术可实现字符级精准切分。测试数据显示，这种改进使模型在复杂句式翻译中的准确率提升42%，推理速度加快30%，尤其在处理宗教文献、地方谚语等特殊文本时表现突出。
商业落地层面的考量同样关键。东南亚地区中小企业占比超过90%，普遍缺乏搭建高性能计算集群的资金与技术能力。Qwen-SEA-LION-v4通过模型压缩与硬件适配优化，可在配备32GB内存的普通笔记本电脑上流畅运行，开发部署成本降低至原有方案的十五分之一。这种“高可用性、低门槛”的特性，使该模型在当地教育、医疗、电子商务等领域快速渗透，已有超过200家机构启动试点应用。
此次合作呈现显著的双赢效应。阿里巴巴提供底层推理框架与通用技术支撑，AISG则投入其整理的1000亿个清洁东南亚语言数据。这些数据经过严格版权审核，涵盖新闻、法律、社交媒体等20余个垂直领域，为模型注入丰富的区域知识。双方技术团队建立的联合实验室将持续优化模型性能，未来计划将支持语言扩展至越南语、高棉语等更多语种。
在最新公布的Sea-Helm评估榜单中，Qwen-SEA-LION-v4在参数量70亿以下的开源模型组别中全面领先，其多语言混合处理能力较同类模型提升27%。这一成果验证了“技术适配+数据共生”模式在区域人工智能发展中的有效性，为全球非英语地区破解语言壁垒提供了新范式。随着模型在东南亚市场的深入应用，区域性AI生态的自主化进程正在加速推进。
