更高智商更快思考！蚂蚁开源最新万亿语言模型，多项复杂推理SOTA

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2025年10月9日，中国AI领域再掀波澜——蚂蚁集团正式开源其百灵大模型系列的首款旗舰级语言模型 Ling-1T，一个拥有万亿参数规模的通用大模型。这一重磅发布不仅标志着蚂蚁正式跻身“万亿参数开源俱乐部”，更在多项复杂推理任务中刷新纪录，展现出超越当前主流闭源与开源模型的强大能力。Ling-1T一经亮相，便在代码生成、数学解题、逻辑推演和软件开发等高难度基准测试中取得SOTA（State-of-the-Art）表现，甚至力压GPT-5-main与Gemini-2.5-Pro等顶级闭源模型。

尤为引人注目的是Ling-1T在复杂推理效率与响应速度上的突破性进展。该模型具备近乎即时的思考启动机制，用户输入刚完成，推理进程即刻激活，无论是处理长上下文逻辑链还是生成多轮交互，都能保持流畅、低延迟的输出体验。在AIME 2025数学竞赛榜单上，Ling-1T以显著优势领先其他同类模型，充分验证了其在高阶思维任务中的卓越性能。例如面对经典的“甘蔗过门”空间几何问题，Ling-1T不仅能准确识别为优化类难题，还提出了四种可行方案，并逐一进行物理可行性分析与风险评估，展现出系统化、结构化的深度推理能力。

在数学建模方面，Ling-1T的表现同样令人惊艳。面对概率递归类难题——“外星人分裂问题”，模型迅速构建动态过程模型，通过建立方程并求解极限状态，最终得出精确答案 √2−1，整个推理链条清晰严谨，体现出强大的抽象建模与符号运算能力。而在实际应用场景中，如生成诺贝尔奖专题网站时，Ling-1T自动将信息划分为概览、奖项分类、历史时间轴等多个模块，结构合理、语义连贯，极大提升了信息可读性与用户体验。

不仅如此，Ling-1T在编程与前端开发任务中也表现出色。基于其提出的“语法–功能–美学”三重混合奖励机制，模型生成的代码不仅功能完整、逻辑正确，还能兼顾界面美观与交互体验。在ArtifactsBench前端能力评测中，Ling-1T成为当前开源模型中的第一名，彰显其在真实工程场景下的实用价值。即便是规划旅游路线这类生活化任务，它也能智能整合景点特色、交通方式、餐饮推荐与预算控制，提供个性化、标签化的一站式出行建议。

支撑这一切的背后，是蚂蚁团队在模型架构与训练范式上的深度创新。Ling-1T沿用Ling 2.0架构基础，将总参数扩展至1万亿，每个token激活约500亿参数，支持最长128K上下文窗口。训练策略采用“中训练+后训练”结合的演进式思维链（Evo-CoT）方法，分阶段强化知识积累与逻辑推理能力：第一阶段使用10T高知识密度语料打基础；第二阶段引入10T高推理密度数据提升多步推导能力；中间训练阶段则扩大上下文至32K，并融入思维链示例，为后续推理优化做准备。

为提升训练稳定性与收敛效果，研究团队摒弃传统学习率衰减策略，自主研发WSM（Warmup-Stable-Merge）框架，通过预热、稳定训练与模型融合三步走，在不降低学习率的前提下实现性能跃升。实验表明，模型合并的时间窗口比合并次数更为关键，合理选择融合时机可显著增强泛化能力。此外，在后训练阶段，针对现有强化学习算法GRPO碎片化、GSPO过度平滑的问题，团队首创Linguistics-Unit Policy Optimization（LingPO）方法，以“句子”为基本单位进行策略优化，既保留语义完整性，又提升局部逻辑训练精度，使奖励信号与语言行为精准对齐。

Ling-1T的开源不仅是技术成果的释放，更是中国大模型生态持续爆发的重要信号。今年以来，从DeepSeek搅动格局，到通义千问Qwen系列全面进化，再到如今蚂蚁推出万亿级推理强模，国产开源力量正以前所未有的节奏推动全球AI发展。尤其在国庆假期刚结束之际，蚂蚁迅速接棒Qwen与DeepSeek的开源热潮，接连发布关键技术成果，显示出中国科技企业在大模型赛道上的强劲动能与战略定力。

可以预见，随着更多高质量开源模型的涌现，AI在科研、教育、工程和日常应用中的边界将持续被拓宽。而Ling-1T的出现，不仅为开发者提供了新的高性能工具，也为行业探索“高效思考型AI”提供了全新范式。下一个颠覆性突破，或许依然会来自中国。

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