新加坡國家人工智能計劃（AISG）近日在東南亞語言大模型領域邁出關鍵一步，宣布放棄meta的Llama系列開源架構，轉而采用阿里巴巴通義千問（Qwen）的開源技術框架。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模型在國際市場的影響力持續攀升。基于Qwen架構開發的“Qwen-SEA-LION-v4”模型，在東南亞語言能力評估榜單中迅速登頂，為區域性語言適配難題提供了創新解決方案。

長期以來，以Llama為代表的西方開源模型在東南亞市場面臨顯著挑戰。盡管這些模型在英語處理性能上表現優異，但其“英語中心主義”的設計邏輯導致在印尼語、泰語、馬來語等非拉丁語系文字處理中效率低下。例如，泰語和緬甸語等無空格語言需要特殊分詞技術，而Llama的默認分詞器難以適應這種需求，直接制約了本地化AI應用的開發效率。AISG在對比測試中發現，依賴硅谷技術路線無法滿足東南亞多語言環境的實際需求，迫使團隊重新評估基礎模型的選擇標準。

阿里巴巴的Qwen3系列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使用了36萬億個token的數據集，覆蓋全球119種語言和方言，其中東南亞語言占比顯著。這種設計使其不僅能識別區域性文字，更能從語法結構層面理解語言邏輯。AISG以Qwen3-32B版本為基座開發的Sea-Lion模型，通過針對性優化大幅降低了訓練技術門檻。為適配東南亞語言特性，研發團隊特別采用字節對編碼（BPE）分詞器替代傳統方案，使泰語、緬甸語等語言的字符切分精度提升40%，翻譯準確率與推理速度同步優化。

商業落地層面的考量同樣關鍵。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。Qwen-Sea-LION-v4通過模型壓縮技術，實現了在32GB內存消費級設備上的流暢運行。這種“工業級性能、消費級門檻”的特性，使普通開發者無需依賴云端服務即可本地部署國家級模型，精準解決了區域市場算力稀缺的痛點。測試數據顯示，該模型在同等硬件條件下的推理速度比西方同類產品快2.3倍，能耗降低65%。

此次合作呈現顯著的雙向賦能特征。阿里巴巴提供通用推理底座的同時，AISG貢獻了經過嚴格清洗的1000億個東南亞語言token數據集。這批數據不僅完全規避版權風險，其東南亞內容濃度高達13%，是Llama2數據集的26倍。在Sea-Helm評估榜單中，融合雙方技術優勢的Sea-Lion v4模型在同量級開源模型中表現卓越，驗證了技術路線調整的戰略價值。該模型現已在金融、醫療、教育等多個領域展開試點應用，預計將推動東南亞AI生態進入快速發展期。