面对东南亚六国加中国台湾、巴西共8个市场数亿月活用户每月数十亿次跨语种搜索请求,通用大模型在英语场景尚可、一进印尼语泰语越南语菲律宾语马来语他加禄语葡萄牙语的电商语境就明显失灵——能读懂普通印尼语却抓不准购物搜索词、能处理泰语却分不对商品类目、面对越南语买家意图判断跑偏,直接拖累搜索推荐精准度、客服响应速度与欺诈识别效果,Shopee为此自研面向新兴市场的垂直电商大语言模型Compass,其v3版本采用混合专家(MoE)架构、总参数2450亿、单token激活710亿,用12万亿筛选多语言token加数十亿条自有商品标题评价评分等合成电商指令数据预训练,已全面嵌入商品搜索、推荐、反欺诈与客服环节,并配套推出EcomEval基准测试,结果显示部分开源通用模型在东南亚电商多语言任务上得分甚至低于52%,而Compass凭借本地语料与真实交易数据对齐把"能不能看懂本地话"升级为"懂不懂当地人怎么搜、怎么买",标志著东南亚电商平台的AI竞争从调用通用API转向自训场景模型、用底层语言能力重构跨市场转化效率。