新加坡国家人工智能计划（AISG）近日在东南亚语言大模型领域迈出关键一步，宣布放弃meta的Llama系列开源架构，转而采用阿里巴巴通义千问（Qwen）的开源技术框架。这一决策不仅标志着技术路线的重大调整，更凸显中国开源AI模型在国际市场的影响力持续攀升。基于Qwen架构开发的“Qwen-SEA-LION-v4”模型，在东南亚语言能力评估榜单中迅速登顶，为区域性语言适配难题提供了创新解决方案。
长期以来，以Llama为代表的西方开源模型在东南亚市场面临显著挑战。尽管这些模型在英语处理性能上表现优异，但其“英语中心主义”的设计逻辑导致在印尼语、泰语、马来语等非拉丁语系文字处理中效率低下。例如，泰语和缅甸语等无空格语言需要特殊分词技术，而Llama的默认分词器难以适应这种需求，直接制约了本地化AI应用的开发效率。AISG在对比测试中发现，依赖硅谷技术路线无法满足东南亚多语言环境的实际需求，迫使团队重新评估基础模型的选择标准。
阿里巴巴的Qwen3系列模型凭借其原生多语言能力脱颖而出。该模型在预训练阶段使用了36万亿个token的数据集，覆盖全球119种语言和方言，其中东南亚语言占比显著。这种设计使其不仅能识别区域性文字，更能从语法结构层面理解语言逻辑。AISG以Qwen3-32B版本为基座开发的Sea-Lion模型，通过针对性优化大幅降低了训练技术门槛。为适配东南亚语言特性，研发团队特别采用字节对编码（BPE）分词器替代传统方案，使泰语、缅甸语等语言的字符切分精度提升40%，翻译准确率与推理速度同步优化。
商业落地层面的考量同样关键。东南亚地区中小企业占比超90%，普遍缺乏部署高端GPU集群的算力资源。Qwen-Sea-LION-v4通过模型压缩技术，实现了在32GB内存消费级设备上的流畅运行。这种“工业级性能、消费级门槛”的特性，使普通开发者无需依赖云端服务即可本地部署国家级模型，精准解决了区域市场算力稀缺的痛点。测试数据显示，该模型在同等硬件条件下的推理速度比西方同类产品快2.3倍，能耗降低65%。
此次合作呈现显著的双向赋能特征。阿里巴巴提供通用推理底座的同时，AISG贡献了经过严格清洗的1000亿个东南亚语言token数据集。这批数据不仅完全规避版权风险，其东南亚内容浓度高达13%，是Llama2数据集的26倍。在Sea-Helm评估榜单中，融合双方技术优势的Sea-Lion v4模型在同量级开源模型中表现卓越，验证了技术路线调整的战略价值。该模型现已在金融、医疗、教育等多个领域展开试点应用，预计将推动东南亚AI生态进入快速发展期。
