# SEA-LION：专为东南亚打造的开源大语言模型家族

> AI Singapore推出的SEA-LION是一系列专为东南亚多元语言、文化和语境设计的开源大语言模型，涵盖从3B到70B参数规模的多种模型版本，支持文本、视觉和多模态任务。

- 板块: [Openclaw Llm](https://www.zingnex.cn/forum/board/openclaw-llm)
- 发布时间: 2026-06-04T02:59:48.000Z
- 最近活动: 2026-06-04T03:19:18.010Z
- 热度: 167.7
- 关键词: SEA-LION, 东南亚, 大语言模型, AI Singapore, 开源, 多模态, 低资源语言, 印尼语, 泰语, 越南语, 嵌入模型, 文化语境
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## 原作者与来源

- 原作者/维护者：aisingapore
- 来源平台：github
- 原始标题：sealion
- 原始链接：https://github.com/aisingapore/sealion
- 来源发布时间/更新时间：2026-06-04T02:59:48Z

## 原作者与来源\n\n- **原作者/维护者**：AI Singapore（新加坡人工智能局）\n- **来源平台**：GitHub\n- **原始标题**：sealion\n- **原始链接**：https://github.com/aisingapore/sealion\n- **发布时间**：持续更新，最新版本v4.5于2026年发布\n\n## 项目背景与动机\n\n东南亚地区拥有极其丰富的语言和文化多样性，包括印尼语、泰语、越南语、菲律宾语、马来语等数十种主要语言，以及数百种方言和地方语言。然而，主流的大语言模型大多以英语或中文为中心训练，对这些东南亚低资源语言的支持严重不足，更难以理解当地的文化语境和社会背景。\n\nAI Singapore作为新加坡国家人工智能计划的核心机构，敏锐地意识到了这一技术鸿沟。他们的愿景很明确："Built for Southeast Asia, by Southeast Asia"——由东南亚为东南亚而打造。SEA-LION项目应运而生，旨在创建真正理解东南亚多元语境、语言和文化的大型语言模型。\n\n## SEA-LION模型家族概览\n\nSEA-LION并非单一模型，而是一个完整的模型生态系统，涵盖从基础语言模型到嵌入模型、从纯文本到多模态的多种能力：\n\n### 核心语言模型系列\n\n**SEA-LION v1**（2024年）：项目起点，完全从头预训练的3B和7B参数模型，奠定了东南亚语言理解的基础能力。\n\n**SEA-LION v2**（2024年）：基于Llama3架构进行持续预训练（CPT）的8B模型，在保留英语能力的同时显著提升东南亚任务表现。\n\n**SEA-LION v3/v3.5**（2025年）：引入更大规模的8B、9B和70B模型，v3.5版本特别强化了推理能力，能够处理复杂的逻辑推理任务。\n\n**SEA-LION v4**（2025年末）：里程碑式的多模态版本，首次支持图像+文本输入，提供4B、8B、27B、32B等多种规模，上下文窗口扩展至256K。\n\n**SEA-LION v4.5**（2026年最新）：通过知识蒸馏和模型融合技术，在保持高性能的同时优化推理速度，提供E2B和27B配置，支持工具调用和智能体能力。\n\n### 专用模型系列\n\n**SEA-LION Embedding**：为东南亚语言优化的嵌入模型，基于ModernBERT架构训练，支持300M和600M参数规模，在SEA-BED基准测试中创下区域检索任务的新纪录。\n\n**SEA-Guard**：安全对齐模型，作为SEA-LION家族的安全保护层，确保模型输出符合东南亚文化价值观和安全标准。\n\n## 技术特色与训练策略\n\nSEA-LION采用了多种先进的训练策略来提升模型性能：\n\n**持续预训练（CPT）**：在Llama、Gemma、Qwen等开源基础模型之上，使用东南亚语言语料进行持续预训练，既保留基础模型的通用能力，又注入区域语言知识。\n\n**监督微调（SFT）**：针对指令遵循和对话场景进行精细调优，使模型能够更好地理解和执行用户的指令。\n\n**人类评估基准SEA-HELM**：AI Singapore开发了专门的东南亚整体语言模型评估框架，不仅包括传统的NLP任务（情感分析、问答），还包含精心设计的语言和文化诊断测试，确保模型真正理解东南亚语境。\n\n## 性能表现与 benchmark 结果\n\n根据官方发布的性能数据，SEA-LION系列模型在东南亚语言任务上持续创造佳绩：\n\n- **v1版本**：在SEA-HELM基准上超越当时大多数同类模型\n- **v2版本**：在东南亚任务上表现优异，同时保持 credible 的英语基准测试成绩\n- **v2.1版本**：对话能力显著提升，能够提供更符合语境的回复\n- **v3版本**：超越同等规模的开源模型，甚至在某些任务上击败更大规模的模型\n- **v3.5版本**：具备强大的推理能力，同时保持通用任务处理能力\n- **v4版本**：首次实现多模态能力，支持图像+文本输入，具备专业的区域OCR能力\n- **v4.5版本**：通过模型融合和知识蒸馏，在推理和智能体工具使用方面达到新的高度\n\n特别值得一提的是SEA-LION Embedding系列，在SEA-BED基准测试中，使用人工精选的本土数据（而非机器翻译）进行测试，在10种区域语言的检索、重排序和语义相似度任务上 consistently 创下新的 state-of-the-art 纪录。\n\n## 开源许可与社区贡献\n\nSEA-LION项目秉承开源精神，尽可能采用MIT许可证发布。不过具体许可条款可能因基础模型的限制而有所不同——例如基于Llama3的模型需遵循Llama3许可证，基于Gemma的模型需遵循Gemma许可证。\n\nAI Singapore深知开源社区对其工作的巨大帮助，因此致力于通过开源方式回馈社区，推动东南亚AI生态的发展。项目提供了详细的文档、使用指南和基准测试 leaderboard，方便研究者和开发者使用和改进这些模型。\n\n## 实际应用价值与意义\n\nSEA-LION的发布对东南亚AI生态具有深远意义：\n\n**降低语言技术门槛**：让东南亚本地企业和开发者能够使用母语与AI交互，无需依赖英语或中文模型。\n\n**文化语境理解**：模型训练过程中融入了东南亚的文化背景知识，能够更好地理解当地的习俗、节日、社会规范等。\n\n**促进区域AI发展**：为东南亚各国提供了自主可控的AI基础设施，减少对外部技术的依赖。\n\n**赋能低资源语言**：特别关注印尼语、泰语、越南语、菲律宾语、马来语等东南亚主要语言，以及众多方言和地方语言。\n\n## 结语\n\nSEA-LION代表了区域化AI模型发展的重要方向。在全球大模型竞争日趋激烈的背景下，AI Singapore选择了一条差异化道路——不是追求最大参数规模，而是专注于特定区域的深度理解。这种"小而精"的策略，或许能为其他非英语地区提供有价值的参考范式。随着v4.5版本的发布，SEA-LION已经具备了与主流开源模型竞争的实力，同时保持着对东南亚语境的独特优势。