Fin-R1：上海财经携手财跃星辰打造金融推理大模型

Fin-R1是什么

Fin-R1是由上海财经大学携手财跃星辰共同打造的首个专注于金融领域的R1类推理大模型。该模型基于7B参数的Qwen2.5-7B-Instruct架构，通过在高质量的金融思维链数据集上进行监督微调（SFT）和强化学习（RL）双阶段训练，显著提升了复杂金融场景下的推理能力。在权威评测中，Fin-R1以平均得分75.2分的成绩位居第二，仅落后于行业标杆DeepSeek-R1 3分。此外，模型的数据构建过程采用了多源数据蒸馏技术，最终生成了包含约60k条高质量COT（Chain of Thought）的金融推理数据集。

Fin-R1的主要功能

• 金融推理与决策支持： 能够处理复杂的金融逻辑推理任务，包括金融数据的数值计算、金融新闻情感分析、因果关系识别等，为金融决策提供准确且可解释的支持。
• 自动化金融业务流程： 在金融合规审查、智能投顾等领域表现优异，能够自动执行多种金融业务流程，显著提升效率并降低人力成本。
• 多语言金融推理： 支持中英文双语的金融领域推理，覆盖广泛的金融应用场景，满足不同语言环境下的金融分析需求。
• 资源高效利用： 采用轻量化的7亿参数设计，在保证高性能的同时大幅降低了计算和部署成本，特别适合资源受限的使用场景。
• 金融代码生成： 能够生成多种金融模型和算法相关的编程代码，满足量化交易、风险管理等领域的开发需求。
• 市场趋势预测： 在保险行业等领域，能够高效评估保单收益并准确预测市场发展趋势，为投资决策提供可靠依据。
• ESG报告生成： 可以协助生成符合国际标准的ESG（环境、社会和公司治理）报告，助力企业实现绿色转型和可持续发展目标。
• 量化交易支持： 在证券交易中，能够参与量化交易策略的设计与代码编写，显著提升交易效率并优化投资组合。

Fin-R1的技术原理

Fin-R1的核心技术架构基于先进的Qwen2.5-7B-Instruct模型，并针对金融领域的特殊需求进行了专门优化。在数据准备阶段，采用了多源数据融合与蒸馏技术，构建了高质量的金融推理训练集。模型通过监督微调（SFT）实现了对基础任务的学习，在此基础上进一步结合强化学习（RL）方法进行优化，显著提升了复杂金融场景下的推理能力。

Fin-R1的应用场景

• 投资决策辅助： 在基金投资领域，能够为投资顾问提供资产配置建议，帮助投资者做出更明智的投资决策。
• 量化交易支持： 可以参与量化交易代码的编写与优化，显著提升交易策略的开发效率。
• ESG分析服务： 能够生成符合国际标准的ESG报告，助力企业实现可持续发展目标。

项目地址

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