生成式模型旨在在不同语境中模拟各种操作的真实效果，从文本生成到视觉特效。尽管在构建真实世界模拟器方面投入了大量精力，但生成式模型在虚拟世界（如金融市场）中的应用仍未得到充分探索。在金融市场中，生成式模型能够模拟具有多种行为特征的参与者所产生的复杂市场效应，从而在不同市场条件下实现交互，并为策略训练、提供无真实金融风险的环境。此类模拟依赖于金融市场中最精细的结构化数据——订单，以打造最为逼真的仿真场景。

微软亚洲研究院提出了大型市场模型（Large Market Model，LMM），这是一种基于订单级别的生成式基础模型，用于金融市场仿真，类似于数字世界中的语言模型。由 LMM 驱动的金融市场仿真引擎（Market Simulation Engine，MarS）满足了对真实、交互和可控订单生成的领域特定需求。其关键发现包括：LMM 在数据规模和模型复杂度上的强大可扩展性，以及 MarS 在受控生成中展现出的具有市场影响力的稳健且可落地的真实感。

研究员们将 MarS 应用于预测工具、异常检测系统、分析平台和智能体训练环境，充分展示了其在多种金融场景中“范式转变”式的潜力。