蚂蚁开源Ring-flash-linear-2.0：混合架构实现1/10推理成本，长文本处理能力跃升
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。
如上图所示，这是一张Ring-Linear-2.0系列模型的架构图，展示了其混合线性注意力与稀疏MoE（Mixture-of-Experts）结合的高效模型设计，包含Grouped-Query Attention、Linear Attention等核心组件及训练目标信息。这一架构设计充分体现了Ring-flash-linear-2.0在性能与效率之间的平衡，为开发者理解模型内部工作原理提供了直观参考。
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。
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。
性能表现：效率与精度的双重突破
推理速度跃升
在实测中，Ring-flash-linear-2.0在Prefill阶段（上下文256k+）吞吐量达到Qwen3-32B的5倍，Decode阶段（生成32k+ tokens）吞吐量为Qwen3-32B的10倍以上。处理10万字文档仅需约30秒，较同类模型效率提升7倍。
基准测试领先
在数学推理、代码生成等5项高难度基准测试中，模型表现媲美40B级稠密模型：
- GSM8K数学推理：82.3%（vs Qwen3-32B 78.5%）
- HumanEval代码生成：79.1%（vs Llama-3.1-405B 77.8%）
- MMLU多任务：76.3%（vs GPT-OSS-120B 75.6%）
特别是在LiveCodeBench代码生成任务中准确率达81.3%，超越同等规模稠密模型15.6个百分点；AIME数学竞赛题测试正确率较GPT-OSS-120B提升9.2%。
行业影响：开启大模型普惠化部署新纪元
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。该模型已同步上线多平台，开源地址如下：
- Hugging Face：https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-flash-linear-2.0
- ModelScope：https://modelscope.cn/models/inclusionAI/Ring-flash-linear-2.0
开发者可通过以下命令快速启动：
pip install flash-linear-attention==0.3.2 transformers==4.56.1
git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-linear-2.0
快速上手指南
基础推理代码
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)
# 对话模板
messages = [{"role": "user", "content": "解释什么是大语言模型"}]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)
# 生成
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
结论与前瞻
Ring-flash-linear-2.0的推出印证了混合线性架构在效率优化上的颠覆性潜力——通过稀疏激活与专家分工，模型在保持高性能的同时将计算资源消耗降至最低。这一技术路径不仅为大模型落地提供了更经济的解决方案，也为2025年"千卡千模"（千种场景适配千类模型）的产业趋势奠定基础。
对于开发者而言，优先掌握混合线性注意力模型的调优与部署能力，将成为抢占下一代AI应用先机的关键。项目完整代码与文档已开源，开发者可通过以下地址获取：https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-linear-2.0
【欢迎点赞/收藏/关注】下一期我们将深入解析Ring-flash-linear-2.0的RL训练对齐机制，揭秘如何在稀疏激活条件下实现高精度指令跟随，敬请期待！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
