新加坡國家人工智能計劃（AISG）近日完成了一項關鍵技術轉型，在東南亞語言大模型開發中放棄meta的Llama架構，轉而采用阿里巴巴通義千問（Qwen）開源框架。這一決策不僅標志著技術路線的重大調整，更凸顯中國開源AI模型在全球范圍內的競爭力提升。基于Qwen架構的"Qwen-SEA-LION-v4"模型發布后，迅速在東南亞語言能力評估榜單中登頂，為區域AI應用開發帶來突破性進展。
長期制約東南亞AI發展的核心難題在于語言適配。以Llama為代表的西方開源模型雖在性能上領先，但其"英語中心主義"設計導致處理印尼語、泰語等非拉丁語系文字時效率低下。AISG團隊發現，這類模型在分詞處理、語法理解等基礎環節存在根本性缺陷，直接影響了本地化應用的開發效率。例如在緬甸語等無空格語言中，傳統分詞器常出現字符切分錯誤，導致翻譯質量參差不齊。
阿里巴巴的Qwen3-32B模型憑借其原生多語言能力脫穎而出。該模型在預訓練階段即納入36萬億token數據，覆蓋119種語言方言，形成獨特的語言理解機制。這種設計使其不僅能識別東南亞文字符號，更能從底層解析語法結構，大幅降低后續訓練的技術門檻。AISG技術團隊特別指出，Qwen3在馬來語、泰語等語言的句法分析準確率較西方模型提升40%以上。
技術架構的革新帶來顯著性能提升。新發布的Qwen-Sea-Lion-v4采用字節對編碼（BPE）分詞器，徹底摒棄西方模型常用的句子分詞方案。這項改進使模型能精準處理泰語、緬甸語等無空格語言的字符切分，在東南亞語言翻譯任務中，推理速度提升2.3倍，語義保留完整度達到92%。在最近的海事文本翻譯測試中，新模型對專業術語的識別準確率較前代提高65%。
商業落地的現實考量加速了技術選型決策。東南亞地區中小企業占比超90%，普遍缺乏部署高端GPU集群的算力資源。優化后的Qwen-Sea-Lion-v4展現出極強的環境適應性，可在配備32GB內存的消費級筆記本上流暢運行，使開發者能在本地完成模型微調。這種"工業級能力、消費級門檻"的特性，恰好解決了區域市場算力稀缺的痛點，為AI技術普及鋪平道路。
此次合作構建了雙向技術賦能模式。阿里巴巴提供通用推理底座的同時，AISG貢獻了經過清洗的1000億東南亞語言token數據。這批數據不僅完全規避版權風險，其東南亞內容濃度更達到13%，是Llama2數據集的26倍。在最新發布的Sea-Helm評估榜單中，融合雙方技術優勢的Sea-Lion v4在70億參數量級開源模型中表現最優，驗證了戰略合作的技術價值與區域適配性。
