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| 新加坡国家人工智能计划（AISG）在其东南亚语言大模型项目SEA-LION中放弃 Meta 的 Llama 架构，转而采用阿里通义千问开源框架这一事件，该决策于 2025 年 11 月 25 日正式对外公布，核心原因是 Llama 架构难以适配东南亚语言需求，而通义千问在多方面展现出显著优势，以下是详细解析： Llama 架构存在难以解决的东南亚语言适配缺陷 Llama 架构有着明显的 “英语中心主义” 底层设计，这使其在处理东南亚语言时力不从心。一方面，它在分词处理、语法理解等基础环节有根本性缺陷，比如面对缅甸语等无空格语言时，传统分词器常会出现字符切分错误，进而导致翻译质量参差不齐；另一方面，该架构的语料中东南亚语言相关内容占比极低，对印尼语、泰语、马来语等区域性语言的语义理解和表达把控能力差，无法满足东南亚本地化 AI 应用在精准度上的要求，严重制约了相关开发工作的效率。 通义千问架构的多语言适配能力更契合需求 阿里通义千问的 Qwen3 - 32B 模型预训练阶段就纳入了 36 万亿 token 数据，覆盖 119 种语言和方言，能从底层解析东南亚语言的语法结构。而且基于该架构打造的 Qwen - SEA - LION - v4 模型，采用字节对编码（BPE）分词器，摒弃了西方模型常用的句子分词方案，可精准处理泰语、缅甸语等无空格语言的字符切分问题。经测试，其在马来语、泰语等语言的句法分析准确率比西方模型提升 40% 以上，在东南亚语言翻译任务中，推理速度提升 2.3 倍，语义保留完整度达到 92%。 通义千问架构的部署门槛适配东南亚市场现状 东南亚地区中小企业占比超 90%，绝大多数都缺乏部署高端 GPU 集群的算力资源。而优化后的 Qwen - SEA - LION - v4 适配性极强，即便在配备 32GB 内存的消费级笔记本上也能流畅运行，开发者可在本地完成模型微调。这种低部署门槛的特性，正好解决了东南亚区域算力稀缺的痛点，能让更多企业和开发者参与到本地化 AI 应用开发中，这是 Llama 架构难以实现的。 通义千问的开源生态便于灵活优化迭代 通义千问有着友好的开源协议，且架构具备高度可扩展性与模块化设计。AISG 团队能基于该架构高效集成本地语言专家知识、构建区域词表、优化分词策略，还能引入针对东南亚语言特点的微调机制。这种 “全球底座 + 区域增强” 的开发模式，大幅缩短了模型从研发到部署的周期。同时，结合 AISG 贡献的 1000 亿个东南亚语言 token（东南亚内容浓度达 13%，是 Llama2 数据集的 26 倍），双方能快速推进模型优化，这也是 Llama 架构的合作模式难以比拟的。 |
