全球首个混合线性架构万亿参数思考模型开源：长文本推理效率提升3倍 获IMO金牌

快科技2月13日消息，今日，蚂蚁集团开源发布全球首个基于混合线性架构的万亿参数思考模型 Ring-2.5-1T，在长文本生成、数学推理与智能体任务执行上达到开源领先水平，为智能体（Agent）时代的复杂任务处理提供高性能基础支撑。

在生成效率上，Ring-2.5-1T在32K以上长文本生成场景中，对比上代模型访存规模降低10倍以上，生成吞吐提升3倍以上。

在深度思考能力方面，该模型在国际数学奥林匹克竞赛（IMO 2025）和中国数学奥林匹克（CMO 2025）自测均达到金牌水平（IMO 35分、CMO 105分）。

同时，可轻松适配Claude Code等智能体框架与OpenClaw个人AI助理，支持多步规划与工具调用。

在多项权威基准测试中，Ring-2.5-1T 与 DeepSeek-v3.2-Thinking、Kimi-K2.5-Thinking、GPT-5.2-thinking-high、Gemini-3.0-Pro-preview-thinking-high、Claude-Opus-4.5-Extended-Thinking 等主流开源与闭源模型进行了系统对比，在数学推理、代码生成、逻辑推理和智能体任务执行等高难场景中达到开源领先水平。尤其在深度思考（Heavy Thinking）模式下，该模型在IMOAnswerBench、HMMT-25等数学竞赛推理基准和LiveCodeBench-v6代码生成基准中超越所有对比模型，展现了强大的复杂推理与跨任务泛化能力。

据了解，Ring-2.5-1T基于Ling 2.5架构，通过优化注意力机制，显著提升长文本推理的效率与稳定性。模型激活参数规模从前代的 51B 提升至 63B，但在混合线性注意力架构的支持下，推理效率相比上一代大幅提升。

与仅具备 32B 激活参数的KIMI K2架构相比，在1T总参数量下，Ling 2.5架构在长序列推理任务中的吞吐表现依然优势显著，且随着生成长度增加，效率优势持续扩大。

目前，Ring-2.5-1T 的模型权重与推理代码已在Hugging Face、ModelScope等主流开源平台发布。官方平台Chat体验页和API服务将在近期上线。

具体开源仓库和体验页面如下（可点击前往）

Hugging Face：

https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-2.5-1T-FP8

ModelScope：

https://modelscope.cn/models/inclusionAI/Ring-2.5-1T-FP8