61亿参数撬动400亿性能：蚂蚁开源Ring-flash-2.0改写大模型性价比规则
【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
导语
当大模型行业还在为参数规模竞赛焦灼时，蚂蚁集团用Ring-flash-2.0撕开了新的突破口——以1000亿总参数、仅61亿激活参数的极致配置，在数学推理、代码生成等核心任务上超越400亿参数以内稠密模型，每百万token推理成本降至0.7美元。这个搭载独创"棒冰算法"的开源模型，正将大模型竞争带入"效能比"决胜的新阶段。
行业现状：从参数军备赛到效能革命
2025年的大模型战场呈现出鲜明的"马太效应"：头部闭源模型凭借万亿参数持续垄断高端市场，而开源社区在400亿参数以下形成激烈红海。据《AI大模型效能白皮书》数据，主流开源模型平均激活参数利用率不足4%，"大而不强"的参数冗余问题严重制约产业落地。正是在这样的背景下，蚂蚁集团继Ling-flash-2.0之后，再次抛出重磅开源成果——Ring-flash-2.0，用"超稀疏MoE+长周期RL"的技术组合，将推理型大模型的性价比推至新高度。
核心亮点：三大技术突破重构推理范式
1. 独创冰pop算法：让强化学习"长跑不崩"
大模型领域长期存在"训练 instability悖论"：强化学习（RL）是提升推理能力的关键，但MoE架构在长思维链训练中极易出现梯度爆炸。Ring-flash-2.0的解决方案堪称精妙——通过"双向截断+掩码修正"的冰pop算法，形象地说就是"把训推精度差异过大的token实时冻结"。
如上图所示，传统GRPO算法在训练18天后即出现显著震荡并最终发散，而采用冰pop算法的模型在60天训练周期中损失函数持续平稳下降。这一突破使得模型能够充分吸收20万亿token预训练数据中的推理模式，为后续性能跃升奠定基础。
2. 超稀疏激活架构：61亿参数实现40B级性能
Ring-flash-2.0延续了Ling系列的高效MoE设计，通过1/32的超低专家激活比（每层仅激活3.125%的专家网络）和多任务感知路由（MTP）层优化，实现了"小激活大能力"的跨越。在硬件需求上，该模型仅需4张H20 GPU即可部署，生成速度达200+token/s，较同等性能稠密模型降低60%算力成本。
3. 三阶训练体系：从"学会思考"到"精准表达"
蚂蚁团队为Ring-flash-2.0构建了循序渐进的能力进化路径：首先通过长思维链监督微调（Long-CoT SFT）注入数学证明、代码调试等四大领域的推理模式；接着采用可验证奖励强化学习（RLVR），通过符号执行器验证每步计算正确性，将推理能力逼至极限；最后通过人类反馈强化学习（RLHF）优化格式规范性与阅读流畅度。这种"先算对、再做好"的训练策略，使模型在保持推理优势的同时具备良好的实用体验。
性能表现：跨领域榜单全面领先
在权威基准测试中，Ring-flash-2.0展现出令人惊叹的"以小胜大"能力：在AIME数学竞赛中获得86.98分，超越GPT-OSS-120B（medium）；CodeForces编程竞赛elo评分达90.23，与Gemini-2.5-Flash持平；GSM8K数学推理准确率82.3%，显著优于Qwen3-32B。更值得注意的是，尽管主打推理能力，该模型在创意写作（Creative Writing v3）任务中仍超越所有对比开源模型，打破了"推理与创造不可兼得"的固有认知。
如上图所示，Ring-flash-2.0在数学推理（AIME 25）、代码生成（LiveCodeBench）、编程竞赛（CodeForces）和综合数学（Omni-MATH）四大权威榜单上均处于领先位置。这种全栈式性能提升，印证了高效MoE架构与长周期RL训练结合的技术价值。
行业影响：开源生态的"鲶鱼效应"
Ring-flash-2.0的开源（项目地址：https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-2.0）不仅提供预训练权重，更完整开放了冰pop算法实现、三阶训练流水线和vLLM/SGLang推理优化方案。这种"全链路开源"策略将产生三重行业影响：
- 技术普惠：中小企业和研究机构可低成本复现400亿级推理能力，加速垂直领域应用落地
- 范式转移：推动开源社区从参数规模竞赛转向激活效率优化，预计2025年底相关模型占比将超60%
- 生态重构：促使硬件厂商针对稀疏激活场景优化芯片设计，加速AI算力供给侧改革
部署指南：五分钟上手高性能推理
Ring-flash-2.0提供多框架部署支持，以下是vLLM推理的快速启动代码：
# 环境准备
git clone -b v0.10.0 https://gitcode.com/hf_mirrors/vllm-project/vllm.git
cd vllm
wget https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-2.0/raw/main/bailing_moe_v2.patch
git apply bailing_moe_v2.patch
pip install -e .
# 启动服务
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-2.0 \
--tensor-parallel-size 4 \
--dtype bfloat16 \
--host 0.0.0.0 \
--port 8000
结语：效能比决定下一阶段竞争格局
Ring-flash-2.0的开源犹如一剂强心针，为陷入参数军备赛的大模型行业提供了新的发展思路。当61亿激活参数就能实现400亿级性能时，我们或许需要重新定义"大模型"的评价标准——不再是单纯的参数数字游戏，而是如何用更聪明的架构设计和训练策略，释放AI的真正潜能。对于开发者而言，现在正是拥抱这一变革的最佳时机：
🚀 立即体验：https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-2.0
📚 技术文档：项目README包含完整部署教程与API说明
💡 应用建议：优先探索数学推理、代码生成、长文本分析等场景
随着冰pop算法等核心技术的开源，我们有理由相信，大模型普惠化的时代正在加速到来。你准备好用61亿参数撬动怎样的AI创新？
如上图所示，Ring-flash-2.0的混合架构融合了稀疏MoE与线性注意力机制，通过Token Embedding层、Grouped-Query Attention、MoE专家选择等模块的协同优化，实现了性能与效率的完美平衡。这种架构设计为下一代推理型大模型提供了重要参考范式。
【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
