开源大模型

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（由多段落组成）：

当全球大模型还在比拼参数规模与训练数据量时，蚂蚁集团百灵大模型团队悄然按下“效率加速键”——本月正式开源两款全新万亿级大模型：Ling-2.5-1T（即时响应型）与Ring-2.5-1T（深度思考型）。它们并非靠堆砌参数取胜，而是以自研的混合线性注意力架构“Ling 2.5” 为核心突破，首次将线性注意力规模化应用于万亿参数模型，实现“更聪明、更省电、更扛长文本”的三重跃升。

实测数据显示：在256K上下文长度下，Ling-2.5-1T的访存开销仅相当于传统Transformer架构的1/10，生成吞吐量提升至3倍以上；而Ring-2.5-1T更在IMO 2025数学奥赛自测中斩获35分（金牌线），并在LiveCodeBench-v6代码生成基准中全面超越GPT-5.2-chat、DeepSeek-V3.2等主流闭源/开源竞品。这意味着——高性能不再等于高成本，长程推理也不再是GPU的“烧钱游戏”。

为什么这次升级如此关键？根源在于对Attention机制的根本性重构。当前90%以上的大模型仍依赖Softmax注意力，其O(n²)计算复杂度让超长文档处理、多轮智能体协作等任务面临显存爆炸与推理延迟瓶颈。而蚂蚁提出的“Ling 2.5”架构，创造性地采用“7：1分层混合策略”：每8层中7层使用轻量级Lightning Linear Attention高效传递状态，仅1层保留MLA（Multi-Head Latent Attention）保障语义精度。这种“该精细处精细、该简练处简练”的动态分工，既守住推理质量底线，又大幅压缩KV Cache与FLOPs消耗。

工程落地才是真正的硬门槛。蚂蚁团队并未止步于论文构想：早在2023年9月就通过Ring-mini-linear-2.0验证了线性注意力在工业级训练中的可行性；随后自研FP8融合算子+自适应重计算量化技术，使混合架构训练效率提升1.5–1.7倍；更将上下文窗口从常规的32K一举扩展至256K原生支持，并通过YaRN外推兼容最高100万tokens输入——这已远超法律合同审查、财报全量解析、科研论文综述等企业级刚需场景的文本长度上限。

真实场景验证尤为有力：在《知识产权质押纠纷》这类含10+维度指令约束的复杂法律任务中，Ling-2.5-1T能一次性输出结构完整、格式合规、字数精准的答复，全程无信息断裂；面对百页级上市公司财报，它可自动抽取关键指标、交叉计算衍生比率、生成带归因的深度分析结论——无需切片、不靠RAG、不依赖外部工具链。单机8卡H200环境下，其长文本解码吞吐量显著优于同参数量的Kimi K2.5与前代Ling-1T，且文本越长，优势越明显。

这不仅是技术迭代，更是范式转变。当行业仍在热议“下一个千亿参数模型何时发布”时，蚂蚁百灵选择回归本质：用架构创新替代参数内卷，以系统性提效撬动商业落地空间。从Ming-flash-2.0多模态模型，到LLaDA2.1扩散语言模型，再到此次双万亿旗舰，百灵家族正构建起覆盖“感知—生成—推理—响应”的全栈开源能力矩阵。对开发者而言，这意味着更低的API调用成本、更高的私有化部署性价比，以及真正可用的“长上下文原生智能”。

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