1/10推理成本！蚂蚁开源Ring-flash-linear-2.0，MoE架构重塑大模型效能标准
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-linear-2.0 导语
蚂蚁集团百灵团队正式开源混合线性推理模型Ring-flash-linear-2.0，通过融合稀疏MoE架构与线性注意力机制，将长文本推理成本压缩至传统密集模型的1/10，同时支持128K超长上下文处理，重新定义大模型推理效能标准。
行业现状：从参数竞赛到效能革命
2025年大语言模型行业正经历战略转型。据《AI大模型与异构算力融合技术白皮书》显示，主流开源模型平均参数规模达671B，但实际部署中仅37B参数被有效激活，"参数冗余"现象严重制约产业落地。在此背景下，美团与蚂蚁等科技巨头相继开源基于混合专家（MoE）架构的高效能模型，标志着行业竞争焦点已从单纯追求万亿参数的"规模竞赛"，全面转向对"效能比"的极致追求。
全球大模型进入了新的井喷期，各家在大模型产品和技术迭代上，都在明显加速。据不完全统计，仅9月全球就有15家主流企业/机构发布了开源大模型，数量较8月激增70%。相比较此前各家关注的参数规模竞赛，现已经让位于效率革命，MoE（混合专家模型）架构成为绝对主流。
核心亮点：三大技术突破重构推理效率
1. 混合线性架构：87.5%线性Attention占比
Ring-flash-linear-2.0构建于蚂蚁自研的Ring-flash-2.0 MoE基座之上，最大创新在于将主干Attention模块替换为自研线性Attention融合模块。实测显示，在上下文长度32k以上场景，其Prefill阶段吞吐量达到Qwen3-32B的5倍，生成长度64k时解码吞吐量更是逼近10倍优势，这些优化得益于对推理框架（SGLang/vLLM v1）的深度适配与线性算子的定制化加速。
2. 超稀疏MoE设计：6.1B激活参数撬动40B性能
模型延续1/32专家激活率的超稀疏设计，总参数量1000亿但实际激活仅6.1B参数，却能媲美40B规模密集模型性能。在硬件部署上，仅需4张H20 GPU即可实现超过200 token/s的吞吐量，每百万输出tokens成本低至$0.70，较前代Ring模型推理成本降低50%以上。
如上图所示，Ring-flash-linear-2.0在数学推理、结构代码生成等任务中表现突出，尤其在GSM8K数学基准测试中达到82.3%准确率，超越同等规模的Qwen3-32B和Llama-3.1-405B模型。这种性能优势源于其在预训练阶段就强化了思维链（CoT）技术，模糊了推理与非推理模型的传统界限。
3. 训推一致性优化：解决MoE模型RL训练瓶颈
针对MoE模型强化学习（RL）阶段的稳定性问题，蚂蚁团队从框架底层修正训推逻辑差异，提出三项改进：算子级实现统一、关键模块精度统一（KVCache与lm_head采用fp32）、确定性保障机制（MOE专家选择引入稳定排序）。实测显示，修复后RL reward显著提升，并首次实现RL阶段直接使用rollout probs而非training probs，节省重前向计算时间30%以上。
行业影响：开启大模型普惠化部署新纪元
金融与医疗行业率先受益
Ring-flash-linear-2.0的高效推理能力在金融和医疗领域展现出巨大潜力。在金融风控场景中，模型可实时处理长达128K tokens的企业年报和交易记录，将信用评估耗时从传统方法的2小时缩短至8分钟，同时保持92%的风险识别准确率。医疗领域，该模型已被某省人民医院用于医学文献分析，能在8分钟内完成300页肿瘤学论文的关键信息提取，辅助医生制定个性化治疗方案。
中小企业AI化门槛大幅降低
模型的轻量化特性使中小企业无需重金投入算力即可享受大模型红利。Ling-flash-2.0仅激活6.1B参数，却能达到40B Dense模型的效果，在H20平台实现200+tokens/s的生成速度，部署成本降低60%以上。开发者可直接部署轻量化问答、本地翻译等应用，极大促进了AI技术的普惠化。
开源生态加速形成
Ring-flash-linear-2.0的开源释放出明确信号：混合线性架构正在成为大模型落地的关键方向。模型刚发布完，就登上了开源社区Hugging Face模型趋势榜第四位。蚂蚁集团以平均每4天一款的速度，密集发布了7款大模型，形成了"全类型覆盖、全尺寸适配、全链条开源"的组合拳，从"口袋里的AI"到"云端超脑"，覆盖了从个人开发者到企业级用户的全场景需求。
快速上手指南
环境准备
pip install flash-linear-attention==0.3.2
pip install transformers==4.56.1
Hugging Face Transformers实现
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "inclusionAI/Ring-flash-linear-2.0"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
dtype="auto",
device_map="auto",
trust_remote_code=True,
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
prompts = [
"Give me a short introduction to large language models."
]
input_texts = []
for prompt in prompts:
messages = [
{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
input_texts.append(text)
model_inputs = tokenizer(input_texts, return_tensors="pt", return_token_type_ids=False, padding=True, padding_side='left').to(model.device)
generated_ids = model.generate(
**model_inputs,
max_new_tokens=8192,
do_sample=False,
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
responses = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
print(responses)
支持多推理引擎
除了Hugging Face Transformers，Ring-flash-linear-2.0还深度优化了SGLang和vLLM推理引擎：
- SGLang：支持BF16和FP8模型，通过社区优化版本可实现200+ tokens/s的生成速度
- vLLM：支持离线批量推理和在线服务部署，最大并发序列数达128，适合高吞吐量场景
结论与前瞻
蚂蚁百灵团队这轮开源不仅贡献了一个高性能模型，更提供了一套完整的推理优化方案。随着混合线性架构的普及，大模型推理成本将持续下降，预计到2025年底，企业级AI应用部署门槛将降低70%以上。建议开发者重点关注该模型在代码生成、数学推理等结构化任务中的应用潜力，同时可通过SGLang/vLLM推理框架进一步挖掘性能优化空间。
未来，随着算子融合技术和硬件适配的深化，混合线性模型有望在边缘设备实现高效部署，真正开启大模型普惠化时代。对于企业用户，现在正是布局基于MoE架构应用的最佳时机，早期采用者将在效率竞争中获得显著优势。
项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-linear-2.0
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
