Anthropic社の商業化が急速に進み、年収が半年で400億ドルから900億ドル超へ倍増。Claude大規模モデルが金融・法律・医療分野などで高い需要を獲得し、高規制業界での浸透を実現。....
国内初の金融気象AI大規模モデル「熵機（ゼージー）」が広州で発表され、復旦大学と国家気象情報センターが共同で開発した。このモデルはグローバルな気象データを統合し、気象情報を金融資産価格設定やリスク管理に深く応用し、気象データが金融分野での革新的な応用を示すものとなった。
AI関連株が市場で好調で、A株複数銘柄が大幅上昇。AIユニコーンMiniMaxが香港取引所に上場し初日から株価急騰、AIビジネス化への市場楽観視を反映。....
バンガロールの音声AIスタートアップArrowheadが、Stellaris Venture Partners主導で300万ドルのシード資金を調達。資金はAIモデルの強化、チーム拡大、金融サービス市場進出に充てられる。....
強化学習によって駆動される金融推論の大規模言語モデル。
金融分野における高度なインテリジェンス化を実現する強力な推進ツール
大規模言語モデル技術を活用し、金融機関のインテリジェント化転換を支援し、コスト削減と効率向上を実現します。
大規模言語モデルを活用したインテリジェントな金融アシスタント
Google
$0.49
入力トークン/百万
$2.1
出力トークン/百万
1k
コンテキスト長
Openai
$2.8
$11.2
Xai
$1.4
$3.5
2k
$7.7
$30.8
200
-
Anthropic
$105
$525
$0.7
$7
$35
$17.5
$21
Alibaba
$1
$10
256
Baidu
128
$6
$24
$4
$16
$2
$20
mradermacher
Lamapi/next-12bは、12Bパラメータに基づく大規模言語モデルで、多言語データセットを使用して微調整され、50種類以上の言語をサポートし、効率的なテキスト生成能力を備えており、化学、コード、生物学、金融、法律などの複数の分野の自然言語処理タスクに適しています。
DragonLLM
LLM Pro Financeは、金融および経済の専門家向けに設計された多言語人工知能モデルです。大量の高品質な金融および経済データを基に訓練されており、複雑な金融問題に対して正確かつ文脈に沿った回答を生成することができます。
bartowski
Kuvera-8Bは、金融および個人理財分野に特化した80億パラメータの大規模言語モデルで、さまざまな量子化バージョンを提供して、異なるハードウェア要件に対応します。
TIGER-Lab
General-Reasonerは大規模言語モデルの訓練パラダイムであり、数学、プログラミング、物理、化学、金融、人文など様々な分野におけるモデルの推論能力を総合的に強化することを目的としています。このモデルはQwen2.5 - 14Bをベースに訓練され、多様な推論データとモデルベースの検証器を通じて、異分野の推論性能を向上させています。
Mungert
Fin-R1は金融分野の複雑な推論に特化した大規模言語モデルで、Qwen2.5-7B-Instructをファインチューニングしており、金融ベンチマークテストで優れた性能を発揮します。
TheFinAI
FinSeer StockLLM は、金融時系列予測のために設計されたオープンソースの10億パラメータ大規模言語モデルで、検索拡張生成（RAG）フレームワークを採用しています。
FinanceConnect-13Bは金融分野に特化した13Bパラメータの大規模言語モデルで、要約、分類、翻訳などの自然言語処理タスクをサポートします。
FinanceConnect-13Bは金融分野に特化した13Bパラメータの大規模言語モデルで、要約生成、分類、翻訳などの自然言語処理タスクをサポートします。
beethogedeon
Modern-FinBERT-largeは金融感情分析専用に設計された事前学習済みNLPモデルで、ModernBERT-large言語モデルを基に、大規模な金融コーパスで訓練され、金融テキスト分類タスクに適応しています。
us4
Fin-LLaMA 3.1 8Bは、LLaMA 3.1アーキテクチャに基づき、金融ニュースデータに特化して微調整された大規模言語モデルです。このモデルは、Unslothライブラリを使用して効率的に微調整され、LoRAアダプター技術を採用し、複数の定量GGUF形式を提供し、一貫性があり関連性のある金融、経済、ビジネステキストの応答を生成することを目的としています。
legraphista
これはWriter/Palmyra-Fin-70B-32Kモデルをllama.cpp imatrixで定量したバージョンで、金融分野に特化して最適化された700億パラメータの大規模言語モデルで、32Kの文脈長をサポートし、さまざまな定量バージョンを提供して異なるハードウェア要件に対応します。
KBTG-Labs
THaLLEはQwen2-7B-Instructをファインチューニングした金融分野特化の大規模言語モデルで、CFA試験問題解答に特化しています。
Vanessasml
Meta - Llama - 3 - 8Bを微調整したネットワークセキュリティ分野の大規模言語モデルで、ネットワーク脅威識別と金融規制分類に特化しています。
FinMA-7B-NLPは貔貅プロジェクトが開発した金融分野の大規模言語モデルで、複雑な金融用語や概念の理解に特化して設計されており、自然言語命令のファインチューニングを経て、金融NLPタスクに優れた性能を発揮します。
TriadParty
DeepSeek-67Bをベースとした金融分野の大規模言語モデル、投資分析と研究タスクに最適化
Deepmoneyは金融投資分野に特化した大規模言語モデルで、高品質な研究報告書と金融知識に基づいて訓練され、専門的な投資分析と意思決定支援を提供することを目的としています。
SYSU-MUCFC-FinTech-Research-Center
ZhiLuは中国語Alpaca2-13Bを基に二次開発された金融大規模言語モデルで、膨大な中英語コーパスの増分事前学習と高品質な指示データの整合により能力が飛躍的に向上し、金融分野の専門的なパフォーマンスが重点的に強化されています。
Go4miii
DISC-FinLLMは百川-13B-Chatをベースに開発された金融分野の大規模モデルで、金融コンサルティング、テキスト分析、計算、知識検索Q&Aサービスを提供します。
ChanceFocus
FinMA-7B-fullは、複雑な金融用語と概念の理解のために設計された包括的な金融大規模言語モデルで、自然言語命令のファインチューニングにより金融下流タスクのパフォーマンスが大幅に向上しました。
FinMA-7B-NLPは貔貅プロジェクトが開発した金融分野の大規模言語モデルで、複雑な金融用語や概念の理解のために設計されており、自然言語命令による微調整により金融分野の下流タスクのパフォーマンスが大幅に向上しています。
コミュニティ開発のナスダックデータリンクMCPサーバーで、自然言語インターフェースと大規模言語モデルを通じて金融経済データにアクセスできます。
finance-tools-mcpは、大規模言語モデル（LLMs）に金融分析と洞察を提供するMCPサーバーで、複数のデータソースと分析ツールを統合し、株式データ、市場センチメント指数、マクロ経済データなどの多面的な金融分析をサポートします。
素晴らしいMCPサーバーは、大規模言語モデル(LLM)の能力を拡張するために精心に整理されたMCP (Model Context Protocol)サーバーの集合です。このプロジェクトは機能別に様々なMCPサーバーの実装をリストし、データベース、金融テクノロジー、知識記憶など複数の専門分野をカバーし、開発フレームワークのリソースを提供しています。
MOEX株式とニュースMCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくインターフェースサービスで、モスクワ取引所の株式相場、金融ニュースの照会および分析機能を提供し、大規模言語モデルとの統合をサポートします。
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