新加坡人工智能计划AISG发布新一代大语言模型Qwen-Sea-Lion-v4，底层由meta Llama全面切换为阿里巴巴“通义千问”Qwen3-32B，并在东南亚语言综合评估基准（Sea-Helm）夺得<2000亿参数开源榜单第一名。

切换原因

- 语言适配:Llama对印尼语、泰语、马来语等低资源语言表现不佳;Qwen3预训练覆盖119种语言/方言，含36万亿token，原生多语架构降低后续训练门槛

- 分词优化:新模型放弃西方常用“句子分词器”，采用字节对编码（BPE），可无空格切分泰语、缅甸语字符，翻译准确率与推理速度显著提升

- 算力友好:量化后模型可在32GB内存消费级笔记本运行，契合东南亚大量中小企业算力稀缺场景

训练数据

AISG贡献1000亿东南亚语言token，内容浓度13%，为Llama2的26倍;阿里运用“高级后训练”注入区域知识，使模型更好理解新加坡式英语、马来式英语等混用语言。

性能结果

Sea-Helm榜单显示，Qwen-Sea-Lion-v4在印尼语、越南语、泰语、马来语任务上平均领先原Llama基线8.4%，文档级推理与跨语言摘要指标均排名第一。

开源与落地

模型已在Hugging Face、AISG官网免费开放下载，提供4/8位量化版本;新加坡政府将其纳入2023年启动的7000万新元国家级多模态计划，预计2026年在教育、医疗、金融等场景大规模部署。