61亿参数撬动400亿级性能：Ling-flash-2.0重新定义大模型效率标准
【免费下载链接】Ling-flash-2.0 
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ling-flash-2.0
导语
蚂蚁集团百灵大模型团队正式开源MoE架构大模型Ling-flash-2.0，以1000亿总参数配合仅61亿激活参数的轻量化配置，实现媲美400亿参数稠密模型的性能，重新定义大模型效率标准。
行业现状：参数竞赛遭遇效率瓶颈
当前大模型领域正面临严峻的效率挑战。训练成本呈指数级增长，推理延迟成为产业落地主要瓶颈，大量参数处于冗余状态，实际激活效率低下。据行业数据显示，传统稠密模型中超过70%的参数在单次推理中处于闲置状态，造成计算资源的极大浪费。MoE（混合专家）架构凭借其"稀疏激活"机制，被视为用有限计算资源撬动更大参数容量的理想方案，但如何构建真正高效的MoE系统仍是未解难题。
2025年以来，MoE模型已成为AI行业新宠。百度ERNIE 4.5以210亿总参数、仅激活30亿的轻量级MoE架构，24小时下载量破百万创开源纪录；月之暗面发布的Kimi K2模型以1万亿总参数、320亿激活参数的混合专家架构，在保持顶级性能的同时将企业部署成本降低80%。行业正从单纯的参数规模竞争转向效率与性能的平衡竞争。
产品亮点：全栈式创新实现效率革命
架构突破：1/32激活比例的极致设计
如上图所示，Ling-flash-2.0的架构图清晰呈现了其100B总参数、6B激活参数的高效设计，关键组件包括Grouped-Query Attention、MoE层及SwGLU前馈模块等。这一架构充分体现了模型在追求高性能与低资源消耗间的精妙平衡，为开发者理解MoE模型的高效运行机制提供了直观参考。
Ling-flash-2.0最核心的创新在于其参数调度机制。传统大模型如同必须整体搬运的巨石，而该模型通过MoE架构实现了参数的"按需调用"——100B总参数中，每次请求仅激活6.1B参数（非嵌入层激活参数4.8B），形成1/32的极致激活比例。基于团队前期关于MoE缩放定律（Scaling Law）的研究成果，通过架构极致优化与训练策略创新，实现了对400亿参数稠密模型的性能超越，以最小计算开销获取最大任务效能。
性能超越：61亿激活参数实现400亿级性能
为达成以小搏大的性能突破，研发团队在多个技术维度同步实施"减法"与"加法"策略：
- 减法策略：采用1/32激活比例设计，专家粒度精细化调优，减少冗余激活
- 加法策略：创新共享专家机制，采用sigmoid路由与无辅助损失（aux-loss free）策略，集成MTP层、QK-Norm归一化、half-RoPE位置编码等技术
最终实现61亿激活参数带来相当于400亿稠密模型的等效性能，形成超过7倍的性能杠杆效应。这意味着，在日常推理场景中，Ling-flash-2.0不仅能提供接近400亿稠密模型的任务表现，推理速度更提升3倍以上，在H20计算平台可实现每秒200+tokens的生成速度，且随着输出文本长度增加，加速优势愈发显著。
评测领先：多维度任务超越同级别模型
如上图所示，该柱状对比图展示了Ling-flash-2.0与Qwen3-32B、Seed-OSS-36B等模型在GPQA-Diamond、MMLU-Pro等多个评测数据集上的性能表现。从图中可以看出，Ling-flash-2.0在多数任务中均表现出明显优势，尤其在复杂推理和代码生成任务上实现了对同级别模型的超越。这些量化结果有力证明了轻量化激活策略下的模型性能优势，为产业界选择高效能大模型提供了重要决策参考。
在具体评测中，Ling-flash-2.0在多个权威基准测试中表现优异：
- 跨学科知识推理：GPQA钻石级、MMLU-Pro
- 高阶数学推理：AIME 2025、Omni-MATH、OptMATH
- 代码生成：LiveCodeBench v6、CodeForces-Elo，在功能正确性、代码风格、复杂度控制方面优于同规模模型
- 逻辑推理：KOR-Bench、ARC-Prize
- 关键行业领域：FinanceReasoning、HealthBench
特别值得注意的是，在前端研发场景中，Ling团队与WeaveFox团队深度合作，基于大规模强化学习全面升级模型的前端代码生成能力。典型案例包括遵循"新粗野主义"设计风格的计算器开发、多语言旅游攻略网站开发、万相AIGC模型海外Landing Page设计等，均实现了功能完整性与视觉美学的双重优化。
行业影响：开启高效能大模型时代
Ling-flash-2.0的开源标志着大模型产业从"参数竞赛"转向"效率竞争"的关键拐点。其核心价值在于：
降低AI部署门槛
通过7倍性能杠杆效应，企业可以用更少的计算资源实现同等甚至更优的AI能力。对于算力受限的中小企业和开发者而言，这意味着以前需要400亿参数模型才能完成的复杂任务，现在通过Ling-flash-2.0的61亿激活参数即可实现，硬件成本降低80%以上。
推动AI可持续发展
在全球算力资源紧张的背景下，MoE架构的高效性直接减少了AI模型的能源消耗。据测算，Ling-flash-2.0相比同性能稠密模型可降低70%以上的碳排放，为AI产业的绿色可持续发展提供了可行路径。
加速行业应用落地
Ling-flash-2.0在金融、医疗等关键 regulated industries 的优异表现（FinanceReasoning、HealthBench评测），为这些领域的AI应用落地提供了技术基础。特别是在前端开发、代码生成等领域的突出能力，将直接推动软件开发效率提升。
快速上手与资源获取
模型下载
Ling-flash-2.0基础版与对话版模型已同步上架Gitcode、Hugging Face与ModelScope，采用MIT协议可商用：
git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ling-flash-2.0
快速启动代码示例
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "inclusionAI/Ling-flash-2.0"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
dtype="auto",
device_map="auto",
trust_remote_code=True,
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
prompt = "Give me a short introduction to large language models."
messages = [
{"role": "system", "content": "You are Ling, an assistant created by inclusionAI"},
{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt", return_token_type_ids=False).to(model.device)
generated_ids = model.generate(
**model_inputs,
max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
结论与前瞻
Ling-flash-2.0的技术突破核心不在于"参数规模小"，而在于重新定义了大模型的"效率-能力"关系。61亿激活参数的实践表明：模型智能不仅取决于规模，更源于架构设计、训练策略与推理优化的协同创新。在"参数决定能力"的行业惯性下，百灵大模型团队通过Ling-flash-2.0构建了可部署、可扩展、可演进的技术新范式，证明模型智能的本质是架构设计、数据质量与训练策略的深度融合。
未来，随着MoE架构的不断成熟和优化，我们有理由相信大模型将进入"高效智能"的新时代。蚂蚁百灵团队将持续推进大模型效率优化技术的开源共享，与产业界共同探索大模型可持续发展的技术路径，推动AI技术向更高效、更普惠的方向演进。
对于开发者而言，现在正是探索MoE架构潜力的最佳时机。立即下载体验Ling-flash-2.0，开启高效AI开发之旅！
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【免费下载链接】Ling-flash-2.0 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ling-flash-2.0
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
