蚂蚁开源Ring-flash-linear-2.0：混合架构实现1/10推理成本，长文本处理能力跃升
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-linear-2.0 导语
蚂蚁集团百灵团队正式开源混合线性推理模型Ring-flash-linear-2.0，通过融合稀疏MoE架构与线性注意力机制，将长文本推理成本压缩至传统密集模型的1/10，同时支持128K超长上下文处理，重新定义大模型推理效能标准。
行业现状：从参数竞赛到效能革命
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，美团与蚂蚁等科技巨头相继开源基于混合专家（MoE）架构的高效能模型，标志着行业竞争焦点已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。
核心亮点：三大技术突破重构推理效率
1. 混合线性架构：87.5%线性Attention占比
Ring-flash-linear-2.0构建于蚂蚁自研的Ring-flash-2.0 MoE基座之上，最大创新在于将主干Attention模块替换为自研线性Attention融合模块。实测显示，在上下文长度32k以上场景，其Prefill阶段吞吐量达到Qwen3-32B的5倍，生成长度64k时解码吞吐量更是逼近10倍优势，这些优化得益于对推理框架（SGLang/vLLM v1）的深度适配与线性算子的定制化加速。
2. 超稀疏MoE设计：6.1B激活参数撬动40B性能
模型延续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，却能媲美40B规模密集模型性能。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Ring模型推理成本降低50%以上。
3. 训推一致性优化：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，蚂蚁团队从框架底层修正训推逻辑差异，提出三项改进：算子级实现统一、关键模块精度统一（KVCache与lm_head采用fp32）、确定性保障机制（MOE专家选择引入稳定排序）。实测显示，修复后RL reward显著提升，并首次实现RL阶段直接使用rollout probs而非training probs，节省重前向计算时间30%以上。
性能表现：平衡效率与智能的典范
Ring-flash-linear-2.0在数学推理、结构代码生成等任务中表现突出，尤其在GSM8K数学基准测试中达到82.3%准确率，超越同等规模的Qwen3-32B和Llama-3.1-405B模型。这种性能优势源于其在预训练阶段就强化了思维链（CoT）技术，模糊了推理与非推理模型的传统界限。
行业影响：开启大模型普惠化部署新纪元
Ring-flash-linear-2.0的开源释放出明确信号：混合线性架构正在成为大模型落地的关键方向。该模型已同步上线多平台，开源地址如下：
- 魔搭社区：https://modelscope.cn/models/inclusionAI/Ring-flash-linear-2.0/
- Hugging Face：https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-flash-linear-2.0
开发者可通过以下命令快速启动：
pip install flash-linear-attention==0.3.2 transformers==4.56.1
git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-linear-2.0
快速上手指南
基本要求
pip install flash-linear-attention==0.3.2
pip install transformers==4.56.1
使用Hugging Face Transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "inclusionAI/Ring-flash-linear-2.0"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
dtype="auto",
device_map="auto",
trust_remote_code=True,
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
prompts = [
"Give me a short introduction to large language models."
]
input_texts = []
for prompt in prompts:
messages = [
{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
input_texts.append(text)
model_inputs = tokenizer(input_texts, return_tensors="pt", return_token_type_ids=False, padding=True, padding_side='left').to(model.device)
generated_ids = model.generate(
**model_inputs,
max_new_tokens=8192,
do_sample=False,
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
responses = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
print(responses)
结论与前瞻
蚂蚁百灵团队这轮开源不仅贡献了一个高性能模型，更提供了一套完整的推理优化方案。随着混合线性架构的普及，大模型推理成本将持续下降，预计到2025年底，企业级AI应用部署门槛将降低70%以上。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，同时可通过SGLang/vLLM推理框架进一步挖掘性能优化空间。
未来，随着算子融合技术和硬件适配的深化，混合线性模型有望在边缘设备实现高效部署，真正开启大模型普惠化时代。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
