发生了什么
2026 年 11 月 2 日，在香港金融科技周开幕式上，度小满与香港科技大学、香港生成式人工智能研发中心（HKGAI）联合发布轩辕 4.5 金融增强大模型。度小满 CEO 朱光与港科大首席副校长郭毅可共同出席发布。度小满方面称，香港是其集团国际化总部，后续将与港科大深化科研合作，并与 HKGAI 共同开拓国际市场。
技术路径与两组数字
- 自进化 RSI：轩辕 4.5 是金融领域首个把自进化（RSI）技术用于模型训练及智能体场景目标适配的金融增强模型，包含语言模型与多模态模型两部分。
- 自研 Xuanyuan-Machine 参与智能体数据合成、监督微调与强化学习等环节，让模型持续适配金融任务；针对需要多步分析的复杂业务，结合长链路强化学习、信贷标准作业流程奖励与在线策略蒸馏。
- 官方称在可信合规的金融智能体环境中构建了超过 1000 亿 token 的场景增强数据；在获客、风控、客户经营等核心场景效果提升 30%，推理成本约为通用顶级模型的十分之一。
行业模型为什么重新受重视
通用模型能力提升后，行业模型的卖点已经从「更懂行业词汇」转向两条更硬的指标：单位任务成本与流程合规性。轩辕 4.5 强调的是「十分之一成本 + 三成效果提升」这一组合，其意义在于把金融场景的边际推理成本压到可规模化铺开的区间——对信贷审批、客户经营这类高频调用场景，成本结构往往比绝对能力更决定能否上线。
不确定之处
「效果提升 30%」与「成本为通用模型十分之一」均由厂商单方披露，未说明对比基线模型、评测集与统计口径；「超过 1000 亿 token 场景增强数据」的合规来源与脱敏方式未公开。模型参数规模、上下文长度、开放方式（API 还是私有化交付）与定价均未在发布信息中给出，企业无法据此估算落地成本。