吴恩达点赞的万亿模型突破：蚂蚁Ling 2.0技术报告揭秘推理能力跃升之路
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近日，AI领域权威学者吴恩达在其专栏《The Batch》中特别关注了蚂蚁集团最新开源的万亿参数模型Ling-1T，称其"通过预训练阶段强化思维链，正在模糊推理与非推理模型的界限"。这一评价让业界再次聚焦蚂蚁集团背后的技术实力。随着蚂蚁百灵团队发布长达58页的《Ling 2.0 Technical Report》，这套支撑从160亿到万亿参数模型持续突破的"模型配方"终于浮出水面。
从非推理模型到推理强者的跨越
Ling-1T作为非推理模型却展现出媲美顶尖闭源模型的性能，这一现象引发了AI社区的广泛讨论。吴恩达在最新一期通讯中指出，这种突破源于蚂蚁团队在预训练阶段就深度融合思维链技术，创造出独特的模型训练范式。
如上图所示，吴恩达的专栏首页重点推荐了关于Ling-1T的分析文章，反映出该模型在AI学术界的重要影响力。这一推荐不仅肯定了蚂蚁集团的技术突破，更为行业指明了非推理模型提升推理能力的新方向。
过去两个月，蚂蚁集团以惊人速度连续开源Ling-mini-2.0、Ling-flash-2.0、Ling-1T及Ring系列推理模型，形成完整的模型矩阵。这些模型共享同一套技术架构，展现出从百亿到万亿参数规模的平滑扩展能力。通过《Ling 2.0 Technical Report》这份详尽的技术文档，蚂蚁团队首次公开了支撑这一系列突破的四大技术支柱。
四大技术支柱构建推理能力基础
在AI模型参数竞赛愈演愈烈的当下，蚂蚁集团选择另辟蹊径，提出"Every Activation Boosted"的设计哲学，即确保模型的每一次激活都直接服务于推理能力提升。这一理念贯穿模型架构、预训练、后训练和基础设施四大层面，形成有机统一的技术体系。
架构创新：稀疏设计与精准预测的平衡
万亿参数模型的设计面临算力成本与训练效率的双重挑战。蚂蚁团队采用"高稀疏、细粒度"的MoE架构，配备256个专家但每次仅激活8个专家和1个共享专家，实现3.5%的超低激活率。这种设计使Ling模型获得近7倍于同等性能密集型模型的计算效率。
更关键的是，团队开发的Ling Scaling Laws建立了精准的模型预测系统，能通过小规模实验（不到1%算力成本）预测万亿参数模型的性能表现。这一"AI风洞"系统为架构设计提供了科学依据，确保模型规模扩展始终沿着最优路径前进。
预训练革新：推理能力的早期激活
Ling 2.0系列在预训练阶段就注入推理基因，通过逐步提升数学和代码数据集占比（从32%到46%），使模型在知识积累初期就建立逻辑思维基础。创新性的"中训练"阶段在预训练与SFT之间搭建桥梁，通过引入高质量思维链数据提前激活模型推理潜能。
团队开发的WSM调度器摒弃传统学习率衰减策略，采用稳定学习率配合检查点合并技术，不仅提升训练稳定性，还为下游任务带来1-2%的性能提升。这种训练范式的革新，使模型在进入后训练阶段前就具备强大的推理基础。
后训练突破：句子级强化学习的创见
在对齐阶段，Ling 2.0展现出多项算法创新。DFT策略通过两种系统提示词使模型在单一权重下实现"即时响应"与"深度推理"双模式切换。Evo-CoT技术则让非推理模型能根据问题复杂度动态调整推理深度，实现效率与精度的平衡。
最具突破性的是LPO算法，首次将句子作为强化学习的基本单元。这一设计克服了token级优化的语义破碎问题和序列级优化的奖励模糊问题，在复杂推理任务上带来约10%的性能提升。配合GAR机制和统一奖励模型系统，Ling 2.0实现了高效稳定的推理能力对齐。
基础设施：全栈优化支撑万亿训练
Ling-1T是目前最大规模采用全链路FP8训练的开源模型。团队通过细粒度逐块量化、QKNorm异常值抑制和实时监控系统，使FP8训练达到与BF16相当的损失表现（差距≤0.25%），同时提升15%算力利用率。这一突破为万亿模型训练提供了经济高效的技术路径。
针对异构架构的训练挑战，团队开发的异构细粒度管线调度策略有效解决负载不均衡问题，实现40%以上的吞吐量提升。报告中坦诚分享的"计算-通信重叠"尝试失败经验，更凸显了算法与系统协同优化的重要性，为行业提供宝贵借鉴。
性能验证：跨越模型类型的能力跃升
Ling-1T的性能表现印证了这套技术体系的有效性。在与多款旗舰模型的对比中，这个非推理模型展现出令人瞩目的竞争力，尤其在推理相关任务上实现突破。
该对比表格清晰展示了Ling-1T在各类基准测试中的出色表现，特别是在数学推理和代码生成任务上接近或超越部分闭源模型。这些结果有力证明了蚂蚁集团推理优先设计哲学的正确性，为开源模型突破性能瓶颈提供了新范式。
在C-Eval、MMLU等综合能力测试中，Ling-1T表现出均衡的知识掌握和应用能力；CodeForces等编程挑战则验证了其复杂问题解决能力。这种全面的性能表现，打破了非推理模型在复杂任务上的能力局限。
开源价值：从模型发布到范式输出
Ling 2.0技术报告的价值远超出单一模型的技术文档范畴。在算力成本日益高昂的今天，蚂蚁集团不仅展示了"做什么"，更系统回答了"怎么做"的核心问题——如何构建可持续、可规模化且以推理能力为核心的高效模型开发范式。
这份报告提供的不仅是模型参数和训练细节，更是一套完整的大模型工程方法论。从架构设计的Scaling Law到训练过程的Every Activation Boosted理念，从句子级RL创新到全栈FP8实践，每个环节都体现着算法与系统的深度协同。这种开源共享的态度，为整个AI社区探索高效模型开发路径提供了宝贵参考。
未来展望：推理模型的进化之路
Ling 2.0系列只是蚂蚁集团AI战略的起点。随着Ring系列推理模型的推出和混合线性架构的探索，这套技术体系正在不断进化。报告中揭示的设计哲学和工程实践，为构建下一代通用人工智能系统奠定了基础。
在AI技术快速迭代的当下，Ling 2.0展示的不仅是参数规模的突破，更是一种高效智能的构建思路。通过算法创新、系统优化和开源协作，蚂蚁集团正在为AI社区提供一条兼顾性能、效率与伦理的发展路径。这种探索不仅推动技术边界，更为人工智能的可持续发展指明方向。
随着技术报告的发布和代码开源，越来越多开发者将有机会基于Ling 2.0的技术蓝图进行创新。我们有理由期待，这套"模型配方"将催生更多突破性成果，推动整个AI领域迈向更高效、更智能的未来。
【免费下载链接】Ling-1T 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ling-1T
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
