蚂蚁百灵大模型Ling-1T震撼开源：1万亿参数MoE架构引领非推理模型新范式

蚂蚁百灵大模型Ling-1T震撼开源：1万亿参数MoE架构引领非推理模型新范式

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

2025年10月9日，科技界迎来重磅消息——蚂蚁集团旗下人工智能实验室InclusionAI正式发布其旗舰级基础语言模型Ling-1T（中文名为"百灵"）。这款具备1万亿参数规模的混合专家（MoE）架构模型，以"非推理模型"定位开辟了大语言模型发展的新路径，其开源代码与在线体验平台同步向全球开发者开放，迅速引发人工智能领域的广泛关注。

揭开蚂蚁AI生态的神秘面纱

在深入解析Ling-1T之前，有必要厘清蚂蚁集团的AI战略布局。作为打造了支付宝、蚂蚁森林等国民级产品的科技巨头，蚂蚁集团自2023年确立"AI First"战略以来，已构建起完整的人工智能技术体系。其AI研发实体InclusionAI精心培育的"百灵大模型"家族，包含三大核心产品线：以语言理解为核心的Ling系列、专注逻辑推理的Ring系列，以及处理多模态信息的Ming系列。这一命名体系分别源自Linguistics（语言学）、Reasoning（推理）和Multi-modality（多模态）的首字母，彰显了蚂蚁在AI领域的系统化布局。

值得注意的是，百灵大模型独立于阿里巴巴集团的Qwen系列，形成了独特的技术路线。有业内人士调侃，若未来推出King系列模型，或将与"Qwen"组成颇具趣味的技术CP组合，为严肃的科技研发增添几分轻松色彩。

Ling-1T核心特性与性能突破

作为百灵家族的最新力作，Ling-1T被官方定义为"旗舰级非思考模型"，其技术参数创下多项行业纪录：采用MoE架构实现1万亿总参数规模，单次推理仅激活约510亿参数；支持128K超长上下文窗口，可处理相当于30万字的文本信息；预训练阶段累计处理超过20万亿tokens的海量语料，构建起庞大的知识储备。

"非思考模型"这一概念的提出，标志着蚂蚁在大模型研发思路上的差异化探索。不同于当前主流的推理模型（如OpenAI的o1、DeepSeek-R1等）通过生成数千至上万tokens的中间推理链提升准确率的做法，Ling-1T追求在有限输出长度内直接生成高质量结果。官方公布的AIME 2025（美国高中数学竞赛）评测数据显示：Ling-1T以70.42%的准确率与Gemini-2.5-Pro（开启思考模式）的70.10%准确率基本持平，但平均推理长度仅4300 tokens，较后者的7000 tokens缩短40%，展现出"高效推理"的显著优势。

如上图所示，HuggingFace平台展示了Ling-1T的核心技术参数与架构特性。这一页面不仅是开发者获取模型资源的官方渠道，更直观呈现了蚂蚁在大模型轻量化部署方面的技术突破，为研究人员探索高效推理模型提供了宝贵的实践样本。

在横向对比中，Ling-1T在多项权威评测中跻身开源模型第一梯队。不过细心的开发者发现，不同机构发布的对比数据存在参照标准差异。例如某评测报告中GPT-5的AIME25分数显示为60多分，而OpenAI官方公布的90+成绩实际是开启思考模式的结果；月之暗面K2模型对比数据中采用的GPT-4.1，实则是其发布时（2025年7月）OpenAI的最新模型。这些细节反映出当前大模型评测体系仍需进一步规范，但即便如此，Ling-1T在非思考模型赛道的领先地位已得到业界普遍认可。

创新技术架构解析

Ling-1T的卓越性能源于其深度优化的技术架构，可从模型设计、预训练策略和后训练优化三个维度进行解构。在模型架构方面，研发团队创新性地采用"混合密度"设计：底层网络采用全连接（Dense）结构，高层网络切换为MoE架构。这种配置有效解决了传统MoE模型存在的专家路由不均衡问题——浅层网络若采用稀疏激活会导致专家负载差异过大，而全连接结构能提供更稳定的特征提取能力，为上层MoE模块奠定坚实的表示基础。

预训练过程分为三个精心设计的阶段：第一阶段（10万亿tokens）专注高知识密度语料学习，构建基础语言理解能力；第二阶段（10万亿tokens）引入超过40%的推理密集型语料，针对性强化逻辑分析能力；第三阶段通过中间训练（Mid-training）将上下文窗口扩展至128K，并融入思维链（Chain-of-Thought）数据。这种递进式训练策略确保模型从初始阶段就建立起强大的推理基因，而非后期修补式强化。值得关注的是，Ling-1T全程采用FP8精度进行训练，这是目前业界规模最大的FP8训练实践，较传统BF16精度节省约50%显存空间，训练效率提升30%以上，同时在1万亿tokens的对比实验中，与BF16的Loss偏差仅0.1%，实现了效率与精度的完美平衡。

后训练优化阶段，蚂蚁团队提出创新性的LPO（Linguistics-Unit Policy Optimization）方法，将句子作为语义逻辑的基本优化单元。相较于按token优化的GRPO方法和按序列优化的GSPO方法，LPO更符合人类语言的自然表达习惯，在推理任务中展现出更优的指令跟随能力。官方实验数据显示，采用LPO方法的模型在复杂推理任务上的准确率比传统PPO方法提升12.7%，尤其在数学证明、逻辑推演等领域效果显著。

实测体验与场景落地

通过实际测试，Ling-1T展现出超出预期的综合能力。在专业领域，模型成功生成了粒子波函数的数学表达式推导过程，其公式排版规范度与逻辑连贯性达到专业论文水平；在知识整合任务中，能将138亿年宇宙演化史浓缩为条理清晰的时间轴，关键事件节点准确率达92%；常规功能如信息卡片生成也表现出色，自动生成的模型参数卡片不仅数据准确，其SVG矢量图的视觉设计甚至被评价优于Claude Sonnet 4.5的输出效果。

特别值得一提的是模型的SVG动画生成能力。当被要求创作"百灵鸟歌舞"主题动画时，Ling-1T不仅生成了流畅的飞鸟路径动画，还通过渐变色彩和伪3D效果营造出丰富的视觉层次。尽管复杂SVG文件在部分社交平台存在兼容性问题，但技术团队表示已在持续优化前端渲染方案，未来将支持更丰富的多媒体输出格式。

蚂蚁AI生态的独特布局

不同于多数科技公司聚焦通用大模型的发展路径，蚂蚁集团围绕支付宝生态构建了独具特色的AI应用体系。在C端服务层面，三大AI管家已深度融入用户日常生活：AI健康管家AQ连接全国近百万医生资源，提供从报告解读到陪诊咨询的全周期健康服务；AI理财管家"蚂小财"基于市场动态提供个性化资产配置方案；AI生活管家则整合旅游规划、快递查询等高频便民服务，支持语音唤起的快捷交互。

B端服务同样颇具亮点。独立运营的"数字蚂力"公司专注企业级AI人机融合解决方案，覆盖招聘培训、智能客服、代码生成等业务场景；"百宝箱"平台则实现了智能体的零代码创建，商家仅需上传知识库并简单配置，即可在1分钟内生成专属智能客服，直接部署至支付宝生态。这种"生活服务+垂直行业"的双轮驱动模式，使蚂蚁AI技术避开了通用大模型的红海竞争，找到了差异化的商业化路径。

未来展望与生态共建

据蚂蚁技术负责人透露，Ling-1T的开源发布仅是百灵大模型生态建设的第一步。专注逻辑推理的Ring系列模型已进入内测阶段，初步测试显示其在复杂数学推理任务上的表现已超越GPT-4.1（非思考模式）。研发团队计划在2026年第一季度发布多模态模型Ming的首个开源版本，实现文本、图像、音频的统一理解与生成。

开发者可通过多种渠道体验Ling-1T的强大功能：HuggingFace社区提供完整模型权重与微调工具包（https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-1T）；GitHub仓库包含详细的部署文档与示例代码（https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ling-1T）；在线体验平台ling.tbox.cn支持API调用，个人开发者可免费获取每日5000 tokens的调用额度。

随着Ling-1T的开源，蚂蚁集团正式开启大模型生态共建之路。这不仅为全球AI研究者提供了一个高性能、高效率的基础模型平台，更通过其独特的"非思考模型"定位，为大语言模型的轻量化、实用化发展提供了新的技术范式。在通用人工智能的探索征程上，蚂蚁百灵大模型正以开放、创新的姿态，与全球开发者共同书写AI技术赋能千行百业的新篇章。

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