蚂蚁集团深度揭秘Ling 2.0技术体系：四大创新突破引领大模型高效推理新纪元

蚂蚁集团深度揭秘Ling 2.0技术体系：四大创新突破引领大模型高效推理新纪元

【免费下载链接】Ling-mini-2.0 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ling-mini-2.0

2025年10月25日，蚂蚁集团在arXiv平台发布了一份重磅技术报告，首次全面公开了其Ling 2.0系列大模型的训练细节与技术架构。这份长达78页的报告不仅详细阐述了万亿参数通用语言模型Ling-1T、160亿参数轻量模型Ling-mini-2.0以及1000亿参数高效推理模型Ling-flash-2.0的核心技术，更揭示了大模型从"参数竞赛"转向"效率革命"的关键路径。作为蚂蚁集团AI技术战略的重要里程碑，Ling 2.0技术体系通过架构创新、数据优化、训练策略升级和基础设施重构的四维协同，构建了一套可扩展、高效率的大模型开发范式，为行业提供了从百亿到万亿参数规模的全栈解决方案。

从参数堆砌到智能跃迁：Ling 2.0开启大模型新范式

当前大模型产业正经历深刻变革，单纯依靠增加参数规模提升性能的发展模式面临算力成本激增、推理效率低下、场景适配困难等多重挑战。蚂蚁集团Ling 2.0系列模型的突破性表现，标志着行业正式进入"智能密度"竞争的新阶段——通过160亿总参数实现14亿激活参数的Ling-mini-2.0，在保持轻量化部署优势的同时，其性能已超越传统300亿参数稠密模型；而总参数1000亿的Ling-flash-2.0仅需激活61亿参数即可媲美400亿级模型效果，这种"超级激活效率"彻底改写了大模型性能评估的底层逻辑。

[ 如上图所示，该技术报告系统阐述了Ling 2.0系列模型的技术实现路径，涵盖从架构设计到工程落地的全流程创新。这一公开透明的技术分享，不仅体现了蚂蚁集团推动行业共同进步的开放态度，更为AI开发者提供了可复现、可扩展的大模型研发参考框架。

Ling 2.0技术体系的核心突破在于构建了"激活即价值"的新型计算范式。通过高稀疏度混合专家（MoE）架构设计，使模型参数利用率提升近30倍；推理导向的数据流水线让训练数据的知识密度提高40%；多阶段对齐策略实现复杂任务求解精度提升25%；而基于FP8的万亿级训练基础设施则将算力成本降低60%。这四大技术支柱的协同作用，使Ling 2.0系列在数学推理、代码生成、多轮对话等核心能力上实现全面突破，其中Ling-1T在2025年AIME数学竞赛基准测试中，以87.3%的准确率刷新行业纪录，同时将推理耗时压缩至同类模型的1/3。

架构革命：高稀疏MoE设计与Ling缩放定律的完美融合

模型架构作为大模型性能的基础骨架，直接决定了智能表达的上限。Ling 2.0创新性地采用"统一MoE架构+差异化配置"的设计理念，通过256个路由专家、8个激活专家与1个共享专家的组合配置，实现3.5%的超低激活率，这种极致的稀疏化设计使计算资源得到精准投放。特别值得注意的是，三款模型分别配置1层、1层和4层稠密初始层，既保证了输入特征提取的稳定性，又显著降低了整体参数量，其中Ling-mini-2.0通过此设计减少18%的无效参数，使推理速度提升22%。

在路由机制优化方面，Ling 2.0提出无辅助损失均衡策略，通过动态门控缩放技术实现专家负载标准差降低至0.8，远优于行业平均水平的1.5。这一改进有效解决了传统MoE模型的"专家饥饿"问题，使每个专家模块都能专注于特定知识领域的学习。同时原生集成的多Token预测（MTP）模块，通过在训练过程中引入辅助预测目标，使模型上下文理解能力提升15%，尤其在长文档摘要和多轮推理任务中表现突出。

更具行业价值的是，蚂蚁团队提出的Ling缩放定律（Ling Scaling Law）构建了参数规模、计算量与模型性能之间的精准数学关系。通过该定律，研发团队仅需1%的全量训练成本即可验证新架构的有效性，使万亿参数模型的设计周期从传统的6个月缩短至45天。实验数据显示，基于Ling缩放定律设计的风洞实验框架，较传统消融实验成本降低65%，为大模型架构创新提供了高效验证工具。

数据智能：20T高质量语料与多阶段训练的协同进化

预训练数据作为大模型的"知识源泉"，其质量与组织方式直接影响模型的推理能力。Ling 2.0构建了一套涵盖常识知识、专业领域、多语言内容的多元化数据体系，总规模达20万亿Token，其中包含自主构建的Ling代码语料库（1.2万亿Token）和数学推理语料库（8000亿Token）。这套数据集通过三级清洗机制——基于规则的去重过滤、半监督质量评分和领域专家审核，使数据纯净度提升至92%，远高于行业85%的平均水平。

[ 该图表清晰呈现了三款模型在层数配置、专家数量、激活参数等关键维度的技术差异。通过对比可以直观看到，随着模型规模增长，稠密初始层比例、MTP模块配置等参数呈现规律性变化，印证了Ling缩放定律的指导价值，为开发者提供了清晰的模型设计参考。

在训练策略创新上，Ling 2.0采用"通用预训练+中期精细调优"的两阶段训练模式。通用预训练阶段采用全局批处理大小4M的超大规模训练配置，在128K上下文窗口下完成基础语言理解能力的培养；中期调优阶段则引入思路链（CoT）数据增强，通过逐步增加推理复杂度的训练方式，使模型数学推理能力提升30%。特别设计的WSM（预热-稳定-合并）学习率调度机制，用检查点合并替代传统衰减策略，使训练收敛速度加快25%，同时避免过拟合现象。

为确保训练过程的可控性，Ling 2.0建立了实时性能监控体系，通过在训练过程中动态评估30项关键指标，实现模型发展轨迹的精准把控。这种"过程即质量"的训练理念，使Ling-1T在AIME竞赛中的推理准确率从基线模型的62%稳步提升至87.3%，其中复杂方程求解能力尤为突出，达到人类数学竞赛选手的中上水平。

工程突破：FP8训练与异构计算构建万亿级基础设施

先进的算法架构需要强大的工程能力作为支撑。蚂蚁集团在Ling 2.0研发过程中发现，在未优化的基础设施上，高度稀疏的MoE架构性能甚至不及稠密模型。为此，团队构建了一套专为万亿级稀疏模型设计的训练体系，通过四大工程创新实现效率飞跃：全量FP8量化训练将显存占用降低50%；异构细粒度流水线并行使计算资源利用率提升至89%；分布式框架优化实现节点间通信延迟减少40%；基于4C原则（正确、一致、完整、协同）的软件工程方法论使系统稳定性达到99.9%。

在FP8量化实现上，Ling 2.0采用创新的块级量化策略：激活和梯度以[1,128]块大小量化，权重以[128,128]块大小量化，通过这种差异化处理使量化误差控制在0.3%以内。实验数据显示，全量FP8训练相较FP16配置节省45%显存空间，使单节点可训练模型规模提升80%。同时针对MoE架构的通信瓶颈，研发团队优化的异构流水线并行策略，将专家通信量减少35%，使万亿参数模型的训练效率提升至65%，远超行业平均的45%。

分布式训练框架的深度优化是Ling 2.0工程突破的另一亮点。通过节点内DeepEP技术实现算子融合效率提升2倍；创新的完全重新计算策略将显存占用降低30%；专门设计的长上下文训练优化使128K序列长度的训练速度提升3倍。这些优化使Ling-1T在2048张A100显卡组成的集群上，实现10天完成万亿参数模型预训练的行业纪录，较同类模型训练时间缩短40%。

评估体系的革新同样重要。基于OpenCompass重构的评估流水线，通过任务并行调度和结果缓存机制，使单检查点评估时间从传统的12小时压缩至3.5小时，效率提升近3倍。这种高效评估能力为模型迭代提供了快速反馈，使Ling 2.0系列的开发周期缩短至传统模型的1/3。

开源生态：推动大模型技术普惠与行业协同创新

在技术突破的同时，蚂蚁集团持续践行开源理念，将Ling 2.0系列模型全部开放至Hugging Face社区。开发者可通过https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ling-mini-2.0获取完整代码与模型权重，这一举措使大模型技术门槛大幅降低，有望加速各行业的AI应用创新。特别值得关注的是，Ling-mini-2.0在保持160亿总参数规模的同时，实现每个Token仅激活14亿参数，这种高效能特性使其可在消费级GPU上流畅运行，为边缘设备部署提供了可能性。

从技术影响来看，Ling 2.0系列模型的发布标志着大模型产业进入"质量竞争"的新阶段。通过四大技术支柱的协同创新，蚂蚁集团证明高效推理与性能提升可以并行不悖：Ling-1T在AIME数学竞赛中突破推理准确率与长度的帕累托边界；Ling-flash-2.0实现6.1B激活参数媲美400亿稠密模型的性能；Ling-mini-2.0则为移动端AI应用提供强大引擎。这种全谱系的产品布局，满足了从云端复杂计算到端侧轻量化推理的全场景需求。

展望未来，Ling 2.0技术体系展现出巨大的扩展潜力。随着稀疏激活技术的持续优化、多模态能力的深度融合以及行业知识的精准注入，大模型将在金融风控、智能客服、科学计算等领域发挥更大价值。蚂蚁集团通过开放技术细节与模型权重，不仅推动了行业技术进步，更构建了一个协作共赢的创新生态，这种开放姿态将加速大模型技术的工业化落地，最终惠及千行百业。

在AI技术飞速发展的今天，Ling 2.0的启示意义在于：真正的技术突破不在于参数规模的简单增长，而在于构建"智能密度"的最优解。通过每一个技术环节的精心打磨，让AI模型在效率与能力之间找到完美平衡点，这正是大模型从实验室走向产业应用的关键所在。随着Ling 2.0技术体系的不断进化，我们有理由相信，大模型高效推理时代已经到来。

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