蚂蚁开源Ring-flash-2.0：61亿激活参数实现400亿级推理能力，MoE架构重塑大模型效率边界
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项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-2.0
导语
蚂蚁集团旗下Inclusion AI团队正式开源高性能思考模型Ring-flash-2.0，以1000亿总参数的MoE（混合专家）架构，仅激活6.1亿参数即可媲美400亿稠密模型的复杂推理能力，在数学竞赛、代码生成等任务中超越GPT-OSS-120B等主流模型，重新定义开源大模型的效率标准。
行业现状：从参数竞赛到效率革命
2025年，大语言模型行业正经历战略转型。据《AI大模型与异构算力融合技术白皮书》显示，主流开源模型平均参数规模已达671B，但实际部署中仅37B参数被有效激活，"参数冗余"现象严重制约产业落地。在此背景下，蚂蚁等科技巨头相继开源基于MoE架构的高效能模型，标志着行业竞争焦点从单纯追求万亿参数的"规模竞赛"，全面转向对"效能比"的极致追求。
如上图所示，该示意图直观展示了MoE架构通过稀疏激活实现"以少胜多"的核心逻辑。每个"发光节点"代表一个专家子模型，仅在处理特定任务时被激活，这种设计使Ring-flash-2.0能在1000亿总参数中动态调用6.1亿参数完成推理，为理解大模型效率革命提供了可视化参考。
核心亮点：三大技术突破重构推理效率
1. 超稀疏MoE设计：6.1B激活参数撬动40B性能
Ring-flash-2.0延续1/32专家激活率的超稀疏设计，总参数量1000亿但实际激活仅6.1B参数（非嵌入层4.8B），却能媲美40B规模稠密模型性能。在硬件部署上，仅需4张H20 GPU即可实现超过200 token/s的吞吐量，每百万输出tokens成本低至$0.70，较前代模型推理成本降低50%以上。这种设计特别适合高并发场景，例如金融风控系统可将推理服务器数量从16台降至2台。
2. IcePop算法：解决MoE模型RL训练瓶颈
针对MoE模型强化学习（RL）阶段的稳定性问题，蚂蚁团队独创"icepop算法"，通过"双向截断+掩码修正"机制，有效解决训练与推理引擎计算差异导致的梯度不稳定问题。该算法不仅截断训练概率显著高于推理概率的token，还处理了推理概率显著高于训练概率的情况，并对差异过大的token进行掩码，排除其梯度计算。实测显示，采用IcePop算法后，模型在数学推理任务上的性能提升15-20%，训练周期延长3倍仍保持稳定收敛。
3. 混合训练策略：SFT+RLVR+RLHF多阶段优化
模型采用创新的两阶段RL训练 pipeline：
- 第一阶段：通过Long-CoT SFT（长思维链监督微调）注入数学、代码等多学科推理模式；
- 第二阶段：先以RLVR（可验证奖励强化学习）逼近期望推理极限，再通过RLHF（人类反馈强化学习）优化格式与可读性。
这种分阶段策略避免了传统联合训练中的"长尾等待"问题，工程效率提升40%。
性能表现：多维度基准测试领先开源模型
在五大核心任务中，Ring-flash-2.0展现出显著优势：
- 数学推理：AIME 2025竞赛题准确率达38.7%，超越GPT-OSS-120B（32.1%）和Qwen3-32B（35.2%）；
- 代码生成：LiveCodeBench v6前端开发任务通过率72.3%，CodeForces-Elo评级达1890分；
- 医疗推理：HealthBench基准测试综合得分81.5，糖尿病诊断子任务准确率达92%；
- 长文本处理：支持128K上下文窗口，在法律合同审查场景中相对加速比达7倍。
上图展示了Ring-flash-2.0的技术架构细节，其中MoE层与线性注意力模块的融合设计，是实现"高性能+高效率"平衡的核心。例如，MTP（Multi-Token Prediction）层通过预测多token序列提升推理连贯性，而1/32专家激活比则确保资源集中分配给关键任务。
行业影响：开启大模型普惠化部署新纪元
Ring-flash-2.0的开源将加速三大变革：
- 企业级部署成本下降：金融、医疗等领域的推理成本降低70%，推动AI在中小企业普及；
- 边缘计算成为可能：在自动驾驶车载系统中实现毫秒级决策推理，硬件需求从8卡H100降至4卡H20；
- 垂直领域定制加速：生物制药企业可基于6.1B激活参数微调分子设计模型，训练周期缩短至原来的1/3。
部署与实践指南
开发者可通过以下方式快速体验Ring-flash-2.0：
- 在线体验：访问ZenMux平台（https://zenmux.ai/inclusionai/ring-flash-2.0）直接测试；
- 本地部署：
git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-2.0 pip install -r requirements.txt - 推理优化：推荐使用vLLM或SGLang框架，支持FP8量化和128K上下文扩展。
结论与前瞻
Ring-flash-2.0以"稀疏激活+稳定训练"的双重突破，证明了MoE架构在效率与性能上的颠覆性潜力。随着混合专家架构的普及，预计到2025年底，企业级AI应用部署成本将降低70%以上，推动AI技术在科学研究、工程设计和医疗诊断等领域的规模化落地。建议开发者重点关注该模型在代码生成、数学推理等结构化任务中的应用潜力，同时通过SGLang/vLLM框架进一步挖掘性能优化空间。
收藏本文，关注蚂蚁百灵团队后续开源动态，及时把握大模型效能革命新机遇！
【免费下载链接】Ring-flash-2.0 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-2.0
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
