新加坡國家人工智能計劃（AISG）近期在東南亞語言大模型領域完成重要技術轉型，將核心架構從西方開源模型轉向中國科技企業研發的解決方案。基于阿里巴巴通義千問（Qwen）開源框架打造的“Qwen-SEA-LION-v4”模型，在東南亞語言處理能力評估中表現卓越，迅速占據開源榜單首位。這一轉變標志著該地區在人工智能發展路徑上突破傳統技術依賴，探索出更具區域適配性的創新模式。

長期以來，以meta公司Llama系列為代表的西方開源模型主導著全球AI開發市場，但在東南亞語言處理場景中暴露出顯著短板。這類模型采用英語優先的設計邏輯，面對印尼語、泰語、緬甸語等非拉丁語系文字時，不僅語法解析能力薄弱，更因缺乏對東南亞語言書寫習慣的適配，導致翻譯準確率低下、推理效率不足。AISG團隊在測試中發現，Llama模型處理東南亞語言時需要額外投入大量計算資源進行二次優化，這與其“輕量化部署”的初衷背道而馳。

阿里巴巴Qwen3系列模型的技術特性為破解這一難題提供了可能。該模型在預訓練階段即納入36萬億個多語言數據單元，覆蓋全球119種語言體系，其中東南亞語言數據占比達13%，是Llama2同類數據的26倍。這種原生多語言架構使模型能夠直接理解東南亞語言的語法結構，而非簡單進行字符映射。AISG技術負責人透露，選擇Qwen3-32B作為基座模型，正是看中其“無需大量微調即可實現跨語言遷移”的特性，這大幅降低了后續開發的技術門檻。

針對東南亞語言無空格書寫的特點，研發團隊對分詞技術進行專項優化。傳統西方模型采用的句子級分詞器在處理泰語、緬甸語時容易產生語義碎片，而新模型引入的字節對編碼（BPE）技術可實現字符級精準切分。測試數據顯示，這種改進使模型在復雜句式翻譯中的準確率提升42%，推理速度加快30%，尤其在處理宗教文獻、地方諺語等特殊文本時表現突出。

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過90%，普遍缺乏搭建高性能計算集群的資金與技術能力。Qwen-SEA-LION-v4通過模型壓縮與硬件適配優化，可在配備32GB內存的普通筆記本電腦上流暢運行，開發部署成本降低至原有方案的十五分之一。這種“高可用性、低門檻”的特性，使該模型在當地教育、醫療、電子商務等領域快速滲透，已有超過200家機構啟動試點應用。

此次合作呈現顯著的雙贏效應。阿里巴巴提供底層推理框架與通用技術支撐，AISG則投入其整理的1000億個清潔東南亞語言數據。這些數據經過嚴格版權審核，涵蓋新聞、法律、社交媒體等20余個垂直領域，為模型注入豐富的區域知識。雙方技術團隊建立的聯合實驗室將持續優化模型性能，未來計劃將支持語言擴展至越南語、高棉語等更多語種。

在最新公布的Sea-Helm評估榜單中，Qwen-SEA-LION-v4在參數量70億以下的開源模型組別中全面領先，其多語言混合處理能力較同類模型提升27%。這一成果驗證了“技術適配+數據共生”模式在區域人工智能發展中的有效性，為全球非英語地區破解語言壁壘提供了新范式。隨著模型在東南亞市場的深入應用，區域性AI生態的自主化進程正在加速推進。