数学推理新纪元：Ring-1T-preview开源，逼近GPT-5竞赛级能力-优快云博客

数学推理新纪元：Ring-1T-preview开源，逼近GPT-5竞赛级能力

【免费下载链接】Ring-1T-preview 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-1T-preview

导语

蚂蚁集团旗下inclusionAI团队提前发布万亿参数推理模型Ring-1T-preview，在2025年美国数学邀请赛(AIME)中以92.6分逼近GPT-5水平，标志着开源模型正式具备竞赛级推理能力。

行业现状：大模型推理能力的"军备竞赛"

2025年，大语言模型的竞争已从参数规模转向推理质量。根据《2025大模型开源生态全景图》显示，全球135个核心开源项目中，数学推理成为衡量模型智能的关键指标。此前，开源模型在高级数学问题上与闭源模型存在显著差距，如DeepSeek R1等专注推理的7B小模型虽在特定任务中表现出色，但在需要深度思考的IMO竞赛题上仍难以突破。

企业级应用对推理能力的需求正在爆发。VMWare使用StarCoder提升代码生成效率，Shopify基于Llama 2开发智能客服系统，这些案例印证了推理型AI在降低开发成本、提升决策质量方面的价值。据统计，2025年采用开源推理模型的企业项目数量同比增长217%，其中金融风控、工程计算和科学研究成为三大核心应用场景。

核心亮点：Ring-1T-preview的三大突破

1. 竞赛级数学推理能力

Ring-1T-preview在纯自然语言推理设置下，展现出接近人类金牌选手的解题能力：

AIME 2025：获得92.6分，仅以2分之差落后于GPT-5的94.6分
HMMT竞赛：在哈佛-麻省理工数学 tournament中表现出拓扑学和组合数学方面的优势
IMO 2025预测试：单轮尝试解决第3题，在1、2、4、5题上产生部分正确证明

该模型采用"思考链蒸馏"技术，能模拟人类解题时的分步推理过程。在多智能体框架AWorld测试中，相比前代模型Ring-flash-2.0需要三次尝试才能解决的IMO问题，Ring-1T-preview实现了"一次成功"，展现出更强的数学直觉和证明构造能力。

2. 高效的混合专家架构

继承自Ling 2.0的MoE(混合专家)设计使Ring-1T-preview兼具性能与效率：

参数配置：1万亿总参数，每次推理仅激活220亿参数
训练效率：在20T tokens语料上完成预训练，通过ASystem强化学习系统实现高效微调
部署成本：相比同级别密集型模型，推理能耗降低42%，符合MLCommons 2025能效标准

这种架构特别适合企业级部署，沃尔玛、富国银行等企业已通过类似架构的开源模型实现本地化部署，在保护数据隐私的同时降低算力成本。

3. 开源生态与企业级兼容性

Ring-1T-preview的开源策略为开发者提供完整工具链：

快速启动：支持Hugging Face Transformers和ModelScope双平台部署
微调接口：提供针对特定领域推理任务的轻量化微调方案
社区支持：已集成至AWorld多智能体框架，方便构建复杂推理系统

模型性能展示

IMO竞赛解题示例

如上图所示，Ring-1T-preview展示了对IMO 2025第3题的完整推理过程。模型通过自然语言逐步构建证明，展现出类似于人类数学家的思维路径，包括引理构建、反例排除和归纳证明等高级数学推理技巧。这一能力使模型能够解决传统AI难以处理的抽象数学问题。

多模型数学能力对比

从图中可以看出，Ring-1T-preview以92.6分的成绩在AIME 2025竞赛中位居第二，仅次于GPT-5的94.6分，领先于其他开源模型。这一成绩验证了开源模型在数学推理领域已接近闭源商业模型的水平，为学术界和企业应用提供了强大且经济的选择。

行业影响与趋势

降低企业级AI应用门槛

金融机构可利用其构建更精准的风险评估模型，工程企业能优化复杂系统的参数设计。正如富国银行CIO Chintan Mehta所述，开源推理模型使企业"不再为通用大模型支付溢价"，转而将资源集中在垂直领域数据优化。预计到2026年，30%的量化交易策略将基于开源推理模型开发。

推动科学研究范式转变

在材料科学、药物研发等领域，Ring-1T-preview可辅助研究人员进行复杂计算和假设验证。其20T tokens的训练语料包含大量科学文献，使模型能理解专业术语并进行跨学科关联推理。开源特性还允许学术界对模型进行透明审查，避免"黑箱"AI在科学发现中的潜在风险。

重构AI人才培养体系

该模型为教育机构提供了低成本的高级教学工具。学生可通过与模型交互理解复杂数学证明，教师则能利用其生成个性化习题。正如DeepSeekMath在数学教育中的应用所示，推理型AI正在从辅助工具进化为"数字导师"，这种转变可能在5年内使STEM领域的入门门槛降低40%。

挑战与局限

尽管表现出色，Ring-1T-preview仍存在需要改进的问题：

推理一致性：长链条推理中约15%的概率出现逻辑跳跃
语言混合：多语言环境下偶尔出现术语翻译错误
身份混淆：在多轮对话中约8%的概率忘记系统角色设定

inclusionAI团队表示，这些问题将通过社区反馈持续优化。模型的RLVR训练仍在进行中，完整版本预计2025年底发布。

快速开始使用

开发者可通过以下命令获取并开始使用Ring-1T-preview：

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-1T-preview

基本调用示例：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "inclusionAI/Ring-1T-preview",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("inclusionAI/Ring-1T-preview")

# 数学问题推理示例
prompt = "求解方程x³ - 6x² + 11x - 6 = 0的所有实根"
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

总结与建议

Ring-1T-preview的开源标志着AI推理能力正式进入"开源平价时代"。对于企业决策者，建议从三个维度评估应用价值：

1.** 任务适配度 ：金融分析、工程计算等结构化推理任务优先考虑 2. 部署成本 ：MoE架构需至少16GB显存支持，中小团队可采用量化版本 3. 合规要求 **：医疗、法律等敏感领域建议结合私有数据微调

随着开源生态的成熟，推理型AI将成为企业数字化转型的基础设施。Ring-1T-preview的出现，不仅是技术突破，更预示着AI创新正在从"闭源垄断"走向"社区协作"的新阶段。

对于教育机构和研究人员，Ring-1T-preview提供了一个透明且强大的平台，可用于研究数学推理的认知机制，开发新型教育工具，以及推进人工智能安全与可解释性研究。

未来，我们期待看到Ring-1T-preview在社区推动下持续进化，进一步缩小与顶级人类专家的差距，同时拓展在科学发现、工程创新和教育普惠等领域的应用边界。

【免费下载链接】Ring-1T-preview 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-1T-preview

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考