蚂蚁开源万亿参数模型Ring-1T：开源AI首次突破IMO银牌水平
【免费下载链接】Ring-1T 
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-1T
导语
蚂蚁集团正式发布全球首个开源万亿参数思考模型Ring-1T，其在2025年国际数学奥林匹克竞赛(IMO)中达到银牌水平，推理能力直逼闭源巨头，标志着开源AI正式迈入万亿参数时代。
行业现状：大模型推理能力成竞争焦点
2025年，大模型领域的竞争已从参数规模转向推理能力。随着GPT-5、Gemini 2.5 Pro等闭源模型在数学推理、代码生成等领域不断突破，开源社区亟需能与之抗衡的大模型。在此背景下，中国科技企业纷纷加大开源力度，形成了"中国开源主导，国外闭源聚焦商业"的鲜明格局。据ModelScope魔搭社区10月数据显示，仅9月全球就有十余家主流玩家扎堆开源大模型，数量较8月翻倍，其中蚂蚁集团旗下百灵大模型密集上线7款新品，平均每四天就有一个新模型问世。
与此同时，国内AI推理市场呈现"一超三强"格局，DeepSeek占据90%以上市场份额，阿里Qwen系列以5%-10%位居第二，智谱GLM和月之暗面Kimi紧随其后。这一趋势表明，企业对开源模型的需求正从简单试用转向深度应用，推理效率和成本控制成为新的竞争焦点。
核心亮点：Ring-1T的四大突破
1. 数学推理能力对标IMO银牌水平
Ring-1T在2025年国际数学奥林匹克竞赛(IMO)中表现惊艳，首次尝试即解出第1、3、4、5题，达到IMO银牌水平，成为首个在国际奥数赛题上取得获奖级成绩的开源系统。在第三次尝试中，对几何证明题第2题生成了近乎完美的证明，仅第6题未能正确解答，但与Gemini 2.5 Pro取得了相同答案。
在ICPC 2025世界总决赛中，Ring-1T在三题尝试中解出5道题(DFJKL)，仅次于GPT-5-Thinking的6题，远超Gemini 2.5 Pro的3题，展示了其在顶尖国际编程竞赛中的强劲实力。
2. 多维度性能测试领先开源阵营
在多项权威评测中，Ring-1T表现出全面的竞争力：
- 数学推理：AIME 25测试斩获92.6分，超越Gemini 2.5 Pro，仅比GPT-5（无工具）低2分
- 代码能力：CodeForces测试以94.69分反超GPT-5，LiveCodeBench榜单登顶
- 逻辑推理：ARC-AGI-v1任务刷新开源模型纪录
- 综合能力：Arena-Hard-v2基准测试成功率达81.59%，直逼GPT-5-Thinking(High)的82.91%
3. 创新技术架构实现高效推理
Ring-1T采用Ling 2.0 MoE混合专家架构，通过16个专家层的动态激活机制，实现了"性能与效率"的双重突破。双模式推理机制让模型能根据任务复杂度动态调整资源消耗：处理简单任务时仅激活1-2个专家层，响应时间≤100毫秒；应对复杂任务时全量调用专家层，准确率提升30%。
如上图所示，Ring-1T及其预览版（Ring-1T-preview）在AIME 25、CodeForces等多个AI基准测试任务中的性能对比。从图中可以看出，Ring-1T在数学推理和代码生成任务上均显著优于预览版，部分指标已接近GPT-5水平，展示了其在开源模型中的领先地位。
借助1/32稀疏性设计与FP8混合精度训练，Ring-1T将训练成本降低60%以上，推理延迟较同类模型减少40%。自研的Icepop强化学习稳定方法解决了MoE模型训练与推理引擎算子实现差异导致的性能崩塌问题，通过掩码双向截断技术校正分布，有效降低了训练与推理阶段的差距。
4. 完整开源生态助力开发者落地
蚂蚁不仅开源了模型本身，还提供了从部署到微调的全流程支持：
- 模型下载：支持Hugging Face和ModelScope双平台，国内用户可通过ModelScope加速下载
- 本地部署：支持单GPU部署，工程师已在M3 Ultra芯片上成功运行
- 工具链支持：兼容百度飞桨、字节DeepResearch等框架
- 二次开发：公开数据生成方法、训练代码、权重参数及推理链逻辑
开发者可通过以下地址获取模型：
仓库地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-1T
行业影响与趋势
1. 开源模型能力边界大幅拓展
Ring-1T的发布首次将开源推理模型的"天花板"推到万亿参数级，连深度学习"三巨头"之一Yann LeCun都点赞称"Impressive"。这一突破不仅壮大了中国"万亿级开源梯队"，更让全球开发者首次获得顶尖推理模型的"平等使用权"，推动AI技术从"少数人垄断"走向"全民创新"。
2025年全球开源大模型格局正在重构，中国开源模型正以惊人速度崛起。10月数据显示，排名前五的开源模型公司全部为中国企业（Z.ai、阿里巴巴、DeepSeek、Moonshot AI、美团），在编程、推理和多模态等领域已具备与国际顶尖模型竞争的实力。
2. 推理效率成新竞争焦点
Ring-1T在AIME-25推理测试中展现出高效思考能力：准确率高达70.42%，与Gemini-2.5-Pro并列最高精度，但使用了更少的输出token。这种"以少胜多"的推理效率，预示着2025年大模型竞争将从参数规模转向效率范式，如何在"大"的基础上实现效率革命成为关键。
随着AI应用的大规模部署，推理成本已成为工具链演进的核心驱动力。以vLLM和SGLang为代表的高性能推理引擎，通过技术创新（如PagedAttention）显著提升了GPU的利用率和推理吞吐量，谁能在模型推理的性能优化上取得突破，谁就在很大程度上掌握了生态的话语权。
3. 垂直领域应用加速落地
Ring-1T在金融、医疗等专业领域已展现出巨大潜力：在金融领域，结构化病历解析、金融招股书校验等任务可实现秒级响应；在医疗领域，HealthBench测评中表现优异；在教育领域，已能为学生提供IMO级别数学辅导。这些案例表明，开源大模型正从通用能力展示转向行业深度应用。
总结与前瞻
Ring-1T的开源标志着AI开发正式进入"万亿参数普惠时代"。通过创新的MoE架构、高效的推理机制和完整的开源生态，蚂蚁集团为业界提供了一个"规模、速度与推理精度"三者兼顾的范本。尽管模型仍存在身份认知偏差、语种混杂及重复生成等问题，但社区的参与将加速这些问题的解决。
对于开发者和企业而言，现在正是探索这一万亿参数模型潜力的最佳时机。无论是构建垂直领域应用、优化推理效率，还是研究大模型行为机制，Ring-1T都提供了丰富的可能性。随着开源生态的不断完善，我们有理由相信，下一个改变行业的AI应用可能就诞生于社区开发者的代码中。
未来，开源与闭源模型将形成互补共生格局：开源模型在学术研究、教学领域和特定行业应用中发挥价值，闭源模型则在需要极致性能和开箱即用体验的场景中占据优势。中国开源模型的崛起不仅改变了全球AI力量对比，更为技术创新提供了新的范式和可能性。
【免费下载链接】Ring-1T 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-1T
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
