导语
【免费下载链接】Ring-flash-2.0 
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-2.0
在大模型领域，"混合专家（MoE）+长思维链（Long-CoT）+强化学习（RL）"的技术路线一直被视为提升推理能力的黄金组合，但如何在训练稳定性与模型效果之间找到平衡点，始终是业界公认的技术难关。9月19日，蚂蚁集团百灵大模型团队发布重磅开源成果——Ring-flash-2.0，将这一技术难题转化为可复用的技术方案。
行业现状：大模型进入"效率革命"深水区
当前大模型赛道已从参数规模竞赛转向效率革命，MoE（混合专家模型）架构成为绝对主流。据不完全统计，9月全球发布的40多款大模型中，超过60%采用MoE或混合架构。中国大模型凭借场景化能力和开源策略实现弯道超车，在数学推理、代码生成等细分领域形成技术优势。以蚂蚁百灵大模型为例，其最新开源的Ring-flash-2.0以1000亿总参数量、仅61亿激活参数的高效配置，重新定义了推理型大模型的性价比标准。
核心亮点：icepop算法解决训练稳定性难题
独创"棒冰算法"：双向截断技术保障训练持续优化
Ring-flash-2.0实现跨越式突破的核心在于团队原创的"棒冰（icepop）"训练算法。这一机制通过"双向截断+掩码修正"的创新设计，将训练与推理阶段精度差异过大的token实时冻结，阻止其反向传播干扰梯度更新。实验数据显示，在持续60天的强化学习训练周期中，采用icepop算法的模型损失函数曲线始终保持平稳下降趋势，而采用GRPO的对照组在第18天出现显著震荡并最终发散。
高效MoE架构：1/32专家激活比实现性能与效率双赢
继承自Ling 2.0系列的高效MoE架构，通过1/32的超低专家激活比例（即每层仅激活3.125%的专家网络）和多任务感知路由（MTP）层等创新设计，使模型在实际推理时仅激活61亿参数（扣除嵌入层后为48亿），却能实现相当于400亿参数稠密模型的推理效果。在4张H20显卡组成的基础算力平台上，Ring-flash-2.0即可实现每秒200个token以上的生成速度，将高并发场景下推理型大模型的算力成本降低60%以上。
三阶训练体系：从"学会思考"到"精准表达"的能力进化
百灵团队为Ring-flash-2.0构建了循序渐进的三阶训练体系：第一阶段采用长思维链监督微调（Long-CoT SFT），精选数学证明、代码调试等领域数据集；第二阶段引入可验证奖励强化学习（RLVR），通过符号执行器和单元测试提供客观奖励信号；第三阶段通过人类反馈强化学习（RLHF）优化格式规范性和阅读流畅度。这种分阶段训练策略使模型既能突破推理极限，又能满足实际应用需求。
性能表现：四大权威榜单领先的推理能力
如上图所示，Ring-flash-2.0在数学推理（AIME 25）、代码生成（LiveCodeBench）、编程竞赛（CodeForces）和综合数学（Omni-MATH）四大权威榜单上的准确率均处于领先位置。其中AIME 25测试86.98分、CodeForces elo评分90.23的成绩，不仅超越400亿参数以内稠密模型的最佳水平，更可与更大规模的MoE模型同台竞技。
这张对比柱状图展示了Ring-flash-2.0与其他模型在通用推理（GPOA）、科学问答（ARC-AGI-v1）、医疗知识（HealthBench）和创意写作（Creative Writing v3）跨领域任务中的表现。蓝色柱状代表的Ring-flash-2.0在各任务中均展现出与更大模型抗衡的综合实力，验证了高效MoE架构在保持模型通用性方面的优势。
行业影响：降低推理大模型开发门槛
Ring-flash-2.0的开源发布不仅提供预训练模型权重，更完整开放了"棒冰算法"实现代码、三阶训练流水线和高效推理引擎。这种全链路开源策略使中小企业和研究机构能够以极低成本复现400亿级模型的推理能力，有望加速大模型技术在垂直领域的应用落地。特别值得注意的是，该模型原生支持128K上下文窗口，通过YaRN技术可扩展至512K，在处理法律文书分析、学术论文解读等长文本场景时，相对加速比最高可达7倍。
结论与前瞻
Ring-flash-2.0通过原创的icepop算法和高效MoE架构，成功解决了大模型训练稳定性与推理精度之间的核心矛盾，为业界提供了一套兼顾效率与效果的技术范式。随着开源生态的不断完善，我们有理由相信，这种"大参数储备+小参数激活"的模式将成为推理型大模型的主流发展方向。对于开发者而言，现在正是基于Ring-flash-2.0探索垂直领域应用的最佳时机，项目地址：https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-2.0。
（完）
【免费下载链接】Ring-flash-2.0 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-2.0
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
