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蚂蚁开源万亿参数即时模型Ling-2.5-1T

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IT之家2月16日消息,蚂蚁开源今日发布并开源万亿参数即时模型 Ling-2.5-1T

深度思考模型(thinking model)拉升智能上限,即时模型(instant model)则凭效率与效果的平衡拓宽智能覆盖,它让 AGI 不只更强,也更普惠。作为百灵家族最新的旗舰级即时模型,Ling-2.5-1T 在模型架构、token 效率、偏好对齐等维度全面升级。


▲ Ling 2.5架构

  • 万亿参数与百万上下文:Ling-2.5-1T 具有1T 总参数(激活63B),预训练语料从前代的20T 扩展至29T,凭借混合线性注意力架构与精细的数据策略优化,模型能够以高吞吐处理长达1M token 的上下文。
  • 更高的 token 效率:引入“正确性 + 过程冗余”复合奖励机制,进一步拓展了即时模型效率与效果的平衡边界。在相同 token 效率条件下,Ling-2.5-1T 的推理能力显著超越前代,接近需消耗约4倍输出 token 的前沿思考模型水平。
  • 精细化偏好对齐:通过引入双向强化学习反馈、Agent-based 指令约束校验等精细化对齐策略,使 Ling-2.5-1T 在创意写作、指令遵循等偏好对齐类任务上相比前代模型实现大幅提升。
  • 原生智能体交互:基于大规模高保真交互环境进行 Agentic RL 训练,Ling-2.5-1T 可适配 Claude Code、OpenCode、OpenClaw 等主流智能体产品。在通用工具调用基准 BFCL-V4上达到开源领先水平。

蚂蚁开源官方全面评估了 Ling-2.5-1T 在知识、推理、智能体交互、指令遵循、长文本处理等多个基准评测上的表现。Ling-2.5-1T 与前代模型 Ling-1T 对比,实现了全方位的能力提升,是百灵家族当前最强大的即时模型。在与主流的大尺寸即时模型(DeepSeek V3.2、Kimi K2.5、GPT 5.2)对比中,Ling-2.5-1T 在复杂推理、指令遵循能力具有明显优势。


IT之家附 Ling-2.5-1T 开源地址如下:

  • Hugging Face:https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-2.5-1T
  • ModelScope:https://modelscope.cn/models/inclusionAI/Ling-2.5-1T

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