PingAnGPT-Qwen3-32B是中國平安開發的參數規模為320億的金融大模型。該模型在行業評測體系CNFinBench大語言模型公開榜單上綜合排名第一。
該模型在金融事實推理與計算、金融專業知識問答、金融合規與風險控制等多項關鍵指標中取得較好成績。其參數量為32B，在部分評測中綜合性能超過了一些參數規模更大的模型，在模型效率與性能平衡方面有所進展。該模型已套用於產險車險報案、人事員服智慧型問數、客服實時質檢等業務場景。
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技術特點與核心能力
PingAnGPT-Qwen3-32B在CNFinBench行業評測中綜合排名靠前。該模型參數規模為32B（320億）。
評測顯示，該模型在金融事實推理與計算、金融專業知識問答、金融合規與風險控制等多項指標上表現較好。該模型具備金融數值計算、邏輯推理功能，並覆蓋金融領域知識，在金融投研分析、風險計量等場景有所套用。
該模型已套用於產險車險報案、人事員服智慧型問數、客服實時質檢等多個業務場景。其訓練使用了平安積累的數據，其資料庫包含30萬億位元組數據，以及超3.2萬億文本語料等訓練素材。
發展歷程
2025年8月，基於PingAnGPT大模型底座，平安產險針對非車理賠非標準化的問題，實現了意健險理賠從“收單-定責-定損-理算”全流程自動化，部分理賠案件的結案時間縮短至分鐘級別。
2026年3月，PingAnGPT-Qwen3-32B在CNFinBench大語言模型公開榜單上位列首位，該模型在金融事實推理與計算、金融專業知識問答、金融合規與風險控制等多項指標上取得較高評分，並以32B參數規模在模型效率與性能平衡方面有所進展。
套用場景
PingAnGPT-Qwen3-32B基於其模型特點，在中國平安集團的多個金融業務場景中得到套用。截至2026年3月，該模型已支持97個業務場景的智慧型化套用。
在客戶服務方面，模型套用於產險車險報案、客服實時質檢與話術推薦；在內部運營方面，套用於人事員服問數、集團財資費用審核等流程。
具體而言，該模型已支持產險車險報案、人事員服智慧型問數、客服實時質檢、智慧型話術、集團財資費用審核等97個業務場景，並為其後續在私有化部署、場景化套用提供了基礎。
這些套用有助於客戶服務、風險控制、運營效率提升等方面。
數據與技術基礎
截至2025年前三季度，中國平安資料庫已沉澱30萬億位元組數據，覆蓋近2.5億個人客戶，基於海量數據訓練大模型，積累超3.2萬億高質量文本語料、31萬小時帶標註的語音語料以及超75億圖片語料。CNFinBench是由上海人工智慧國家實驗室團隊聯合金融領域權威機構打造的中文金融大模型綜合性評測基準。
所獲榮譽
2025年，平安科技聯合哈爾濱工業大學（深圳）、北京大學榮獲2025年度吳文俊人工智慧科技進步獎一等獎。
2026年3月，PingAnGPT-Qwen3-32B在CNFinBench發布的大語言模型公開榜單上綜合排名第一，該榜單覆蓋金融事實推理與計算、金融專業知識問答、金融合規與風險控制等多項關鍵指標。
