蚂蚁数科发决策模型 LingDT-Decision-1.0：4B/27B，原生多选与 DAG
10 月 22 日蚂蚁数科发布决策模型 LingDT-Decision-1.0，提供 4B 与 27B 两个版本，已在自家 DTMaaS 平台上线，限时免费到 10 月 30 日。它的取舍是不生成文本：把「先生成结构化答案、再做解析」换成「在给定选项里直接判断」，因此对准的是意图判断、工具选择、规则分类、结果打分这类高频结构化任务，而不是开放式对话。
数字按官方口径：同样任务相比通用大模型，Token 消耗降超 90%、响应时效提升约 10 倍。分场景看，数据标注场景对比 DS-V4-flash，Token 降约 97%、时效提升约 10 倍；智能客服场景对比 Qwen-3.7-flash，Token 降 90%，风险识别准确率由 76% 升到 89%；金融场景的幻觉召回率由 44% 升到 70%。能力上的两个新增是原生多选（一次识别多个诉求）与按序决策（DAG，按任务依赖走多步）。
评测覆盖 23 项开源基准，27B 版本综合评分（90% 单选加 10% 多选）第一，官方称超过 Microsoft-Decision-1、Jev 1.13.0 与 Fastino/GLiDE，在同参数量模型中准确率最高；4B 与 27B 在多选任务上超过 16 个决策模型。边界：所有分数是厂商自测、无第三方复现，对比未给逐项分数；权重未开放，只通过平台 API 提供。
原文链接：界面新闻 / PANews
核验记录
官方平台页 maas.antdigital.com/models 是客户端渲染，本机只取到 1,484 字节的 SPA 壳，未直读条目与日期（按 R38 记为「本机未直读」，不写「官方没有」）。发布日 10 月 22 日由界面新闻 17:31 稿、PANews、IT之家、量子位同日报道交叉确认。量子位该篇署名「量子位的朋友们」属出资稿，只取其能力数字与场景，不用其日期。HF 全站 search「LingDT」返回 0 个仓库，印证权重未开源、走 API。
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