蚂蚁数科发布决策模型 LingDT-Decision-1.0，Token 消耗降低超 90%

IT之家于2026-10-22报道，蚂蚁数科发布LingDT-Decision-1.0，提供4B和27B两个版本，并称其面向结构化决策任务，重点降低推理过程中的Token消耗；该消息的关注价值在于，企业AI应用可能从长文本生成转向更窄的分类、排序和工具选择任务。

• 报道称该模型支持判断、单选、分类、评级，以及原生多选和按序决策等能力。
• 条目给出的性能和成本数字来自蚂蚁数科团队测试，涉及23项基准、Token消耗降低超90%和响应提速10倍等表述。
• 这些指标高度依赖任务定义、对比模型、输入长度、硬件、并发量和计费口径，不能直接推导为所有场景的普遍结果。
• 蚂蚁数科在Hugging Face的官方组织页目前列出的公开模型并未显示LingDT-Decision-1.0，因此公开可复现材料与媒体转述之间仍存在信息差。
• 影响/看点：若模型确实能在企业高频决策任务中保持准确率并降低推理成本，可能推动业务系统采用专用决策模型；这一判断成立的前提是基准、接口价格和真实业务评测能够被独立复现。
• 资料依据:
• IT之家（2026-10-22）：https://www.ithome.com/1/016/633.htm
• Hugging Face蚂蚁集团官方组织页（2026-10-22）：https://huggingface.co/antgroup

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