2026年11月2日，在2026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。发布方称，这是金融领域首个把自进化RSI技术用于模型训练与智能体场景目标适配的模型，包含大语言模型和多模态模型两部分，核心金融场景效果提升30%，成本仅为通用模型的10%。对金融机构来说，真正要验证的不是发布会上的两个数字，而是它在获客、风控与客户经营这些真实业务里能否稳定复现。
轩辕4.5怎么“自进化”：数据合成、微调与强化学习连起来
轩辕4.5的核心是递归自我改进（RSI）技术与自研的Xuanyuan-Machine。发布介绍称，Xuanyuan-Machine参与智能体数据合成、有监督微调、强化学习等环节，让模型持续适配金融任务，而不是训练完就固定不变。模型覆盖获客、风控、客户经营等核心金融场景，目标是构建“一人千面”的AI原生应用体验。这一发布延续了三方的产学研合作：2025年3月，度小满与香港科技大学建立联合实验室，并与HKGAI协同研发大模型前沿技术，共同探索大模型在信贷风控中的应用。
业务数据怎么读：发布方口径，未经独立验证
据发布现场介绍的业务数据，轩辕4.5已在度小满实际业务中建立1000多个智能体与5000多项技能，每日Token消耗超过1000亿；短期逾期风险下降约五成，整体年化信贷逾期风险减少12%。这些数字来自发布方口径，尚未见到独立第三方评测，读者应按“发布方自报”来读，不能直接当成行业通用结论。同样需要注意，公开报道中未见公开评测基准、权重开放或API接入细节，金融机构在采用前，仍要按自身数据跑对照测试，并对风控模型的合规审查、数据边界与人工复核留出位置，成本数字也只有结合自身场景的实测才有意义。
下一步值得看的是，三方是否公布可复核的技术细节与金融场景评测，以及轩辕4.5在度小满之外机构的落地案例。香港金融科技周同期还有金管局等机构公布的代理式AI讨论文件与新措施，金融智能体的治理要求正在同步收紧，模型能力与合规审查要一起看。金融AI专题 大模型专题
