万亿参数大模型Ling-1T开源：蚂蚁集团引领AI效率革命，实现规模与精度双重突破

【免费下载链接】Ling-1T 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ling-1T

2025年10月，人工智能领域迎来重大突破——蚂蚁集团正式发布并开源通用语言大模型Ling-1T，这是其迄今为止参数规模最大的语言模型。作为百灵大模型"Ling 2.0系列"的首款旗舰产品，Ling-1T以万亿参数规模再度刷新开源模型的性能边界，为产业级AI应用提供了全新可能。

在刚刚过去的9月，全球AI领域掀起了一场开源大模型的"军备竞赛"，包括BAT、深度求索、Meta FAIR等在内的十余家主流企业密集发布新品，开源数量较8月翻倍。其中，蚂蚁集团的表现尤为抢眼，旗下百灵大模型系列平均每四天就有一款新产品问世。9月底推出的思考模型Ring-1T-preview首次将开源推理模型推向万亿参数级别，引发业界广泛关注，连深度学习领域权威专家Yann LeCun都对此表示"印象深刻"。如今，Ling-1T的正式发布，标志着蚂蚁集团在大模型研发领域已跻身全球第一梯队。

突破性能瓶颈：万亿参数模型的"轻盈舞步"

提到万亿参数规模的AI模型，人们往往会联想到高昂的计算成本和冗长的推理过程。然而，Ling-1T通过创新的技术架构，成功实现了性能与效率的平衡，改写了人们对超大规模模型的固有认知。

该模型采用蚂蚁自研的高效MoE（Mixture of Experts）架构，通过"大参数储备+小参数激活"的创新范式，在保证强大推理能力的同时，显著降低了计算资源消耗。具体而言，虽然Ling-1T拥有万亿级总参数，但每次推理仅需激活约500亿参数，实现了"万亿级能力兜底，百亿级开销响应"的高效运行模式。

如上图所示，图表展示了Ling-1T与DeepSeek-V3.1-Terminus、Kimi-K2-Instruct-0905等开源模型以及GPT-5-main、Gemini-2.5-Pro等闭源API在多维度基准测试中的表现对比。从结果可以看出，Ling-1T在编程与数学推理等核心任务上表现尤为突出，部分指标甚至逼近或超越了闭源模型的性能，充分体现了其在保持高效率的同时不牺牲推理精度的技术优势。

在实际测试中，Ling-1T展现出令人瞩目的综合性能。在编程领域，它在LiveCodeBench真实编程推理任务中得分位居榜首；数学推理方面，Omni-Math与UGMathBench两项测试均突破74分大关；知识理解维度上，C-Eval、MMLU-Redux等多个关键数据集测试得分领先同类模型1-3个百分点。这些成绩表明，Ling-1T不仅具备高密度的知识储备，更拥有出色的逻辑推理和泛化能力。

特别值得一提的是，Ling-1T在复杂推理任务中展现出"高效思考"的独特优势。在2025年美国数学邀请赛(AIME-25)推理测试中，它以70.42%的准确率与Gemini-2.5-Pro并列第一，但所需的token数量（即思考消耗）却显著少于后者。这意味着Ling-1T能够以更短的思考路径达到同等甚至更高的推理正确率，实现了效率与精度的双重优化。

该图表清晰展示了各大模型在推理准确率与平均输出长度（token数量）之间的关系。蓝色点代表的Ling-1T位于图表左上方，表明其在保持高准确率的同时，具有极高的推理效率。相比之下，其他模型如GPT-5、DeepSeek-V3.1-Terminus等则普遍分布在图表右下方或中间区域，要么准确率较低，要么需要更长的输出长度，反映出Ling-1T在性能平衡上的显著优势。

贴近生活的AI助手：从代码生成到知识普及

Ling-1T不仅在实验室环境中表现优异，在实际应用场景中同样展现出强大能力。无论是编程设计、内容创作，还是知识解答，它都能提供高质量的智能支持，让普通用户也能切身感受到AI技术的进步。

在编程领域，Ling-1T展现出专业级的代码生成能力。测试中，它成功完成了前端界面设计任务，根据用户需求精准实现了包含圆形头像、用户名、斜体签名和关注按钮的用户卡片组件，甚至能准确把握"石板蓝主色调、白色辅助色"的视觉要求。在倒计时网页设计任务中，它不仅实现了基本功能，还添加了渐变背景等设计元素，展现出一定的美学感知能力。

作为学习助手，Ling-1T在教育领域的应用潜力同样令人期待。它成功解答了2025年数学新课标I卷的解答题，并能将复杂的科学概念转化为通俗易懂的解释。例如，在阐释2025年诺贝尔物理学奖获奖成果"量子隧穿效应"时，它用"穿墙术"的比喻生动解释了粒子穿透势垒的原理；在解读《星际穿越》中的"虫洞"概念时，通过苹果、折纸等日常物品的类比，帮助用户轻松理解复杂的时空弯曲理论。

创意写作是Ling-1T的另一大亮点。在为科技媒体撰写播客节目开场白时，它能准确把握《星际穿越》中狄兰·托马斯诗作的意境，创作出富有文学张力的文字；在撰写"诺奖物理学奖小红书文案"任务中，它产出的内容信息精准、结构清晰，兼具专业性与传播性。

最值得关注的是，Ling-1T具备强大的工具调用能力，能够执行复杂的实际任务。在"推荐武汉周边小众徒步路线"的测试中，它不仅提供了真实存在的地点信息，还考虑了自驾时间、景观特色等因素，并对略超时间限制但景观独特的路线做出特别说明，展现出类似人类的判断能力。这种能力意味着Ling-1T不仅能"回答问题"，还能真正成为协助人们完成具体工作的得力助手。

技术创新：打造高效智能的"思考引擎"

Ling-1T之所以能实现性能与效率的平衡，核心在于其创新的技术架构和训练方法。蚂蚁集团通过"帕累托改进"策略，在不牺牲推理能力的前提下，显著提升了模型的思考效率，推动AI模型向"既大又快，既准又省"的目标迈进。

在数据层面，Ling-1T基于超过20T+token的高质量、高推理浓度语料进行训练，从源头保证了模型的逻辑密度与思维深度。在架构设计上，它采用了先进的MoE架构，每个MoE层包含256位"专家"，但推理时仅激活约500亿参数——系统会根据具体问题选择最合适的8位专家参与思考，再由共享专家整合结果。这种"按需思考"的机制，使得万亿级能力与百亿级开销成为可能，大幅提升了模型的能效比。

Ling-1T还实现了128K上下文窗口，能够处理一本书级别长度的内容而不丢失关键信息，这对法律、金融、科研等需要处理长文档的领域尤为重要。同时，通过分组查询注意力(Grouped-Query Attention)与高效MoE架构的结合，模型在处理长文本时仍能保持较快的推理速度，解决了传统大模型"思考越长，速度越慢"的痛点。

训练方法的创新是Ling-1T实现高效学习的另一关键。蚂蚁集团摒弃了单纯追求数据量的"猛灌"模式，转而采用"精喂"策略，通过自建的AI Data System从40T+语料中提炼出20T+高推理密度数据。训练过程采用三阶段精英教育模式：先用10T高知识密度语料打牢基础，再以10T高推理密度语料强化逻辑能力，中期通过"演进式思维链"(Evo-CoT)训练让模型从"会背"过渡到"会想"。此外，自研的WSM调度器(Warmup–Stable–Merge)替代传统策略，使模型在综合能力、常识、语言理解等多方面表现均优于传统训练方法。

在后训练阶段，Ling-1T采用创新的LPO(Language-unit Policy Optimization)方法，以"句子"为优化单元，直接在人类最小完备语义单位上对齐奖励与约束，避免了传统词元级优化的碎片化问题，使模型生成的内容逻辑更完整、思维更连贯。

开源生态：推动AI技术的普惠发展

蚂蚁集团不仅开源了Ling-1T模型本身，还同步开放了一系列支持模型持续进化的底层能力，包括ATorch框架、强化学习工具链等，旨在降低AI技术的应用门槛，推动整个行业的创新发展。

这一举措体现了蚂蚁集团的"普惠AI"理念。通过开源，企业可以审计模型的决策路径，植入自有知识，在可控的安全边界内释放AI价值；开发者和中小企业能够以最低成本参与AI创新，加速技术落地；普通用户则能享受到更智能、更便捷的AI服务——从支付软件中的智能助理，到理财、健康领域的专业顾问，再到写作、编程等创意工具，AI技术正通过Ling-1T这样的开源模型，像扫码支付一样融入日常生活的方方面面。

为满足不同场景的需求，蚂蚁集团将"万亿级能力"拆解为多种可落地的形态：手机端可运行轻量级的Ling-mini，中小企业服务器可部署Ling-flash，云端则可调用完整体Ling-1T。这种分层设计使得AI技术能够灵活适配从个人设备到企业级应用的各种需求，真正实现"让AI像电力一样无处不在"。

Ling-1T的开源，标志着中国AI企业在全球大模型竞赛中已占据重要地位。通过开放协作，蚂蚁集团正与全球开发者共同构建一个更加开放、更具创新力的AI生态系统。正如蚂蚁集团所倡导的，当AI技术能够被审计、被理解、被定制时，智能才能真正实现普惠，为人类社会创造更大价值。

目前，Ling-1T已在多个平台开放下载和体验，包括HuggingFace、ModelScope等模型仓库，以及国内专用体验平台ling.tbox.cn。开源地址：https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ling-1T。这一里程碑式的成果，不仅是技术创新的胜利，更是开放协作理念的生动实践，为人工智能的可持续发展指明了方向。

【免费下载链接】Ling-1T 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ling-1T