2025年9月17日，蚂蚁集团百灵大模型团队正式向全球开源新一代稀疏激活模型Ling-flash-2.0。这款总参数达1000亿的MoE架构模型，通过创新的稀疏激活机制，在推理过程中仅需调用61亿参数（非嵌入层激活48亿），却在十余项权威评测中展现出媲美400亿稠密模型的卓越性能。这一突破性成果不仅标志着蚂蚁在大模型效率优化领域的技术领先，更为行业应对"参数军备竞赛"挑战提供了可落地的技术范式。
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项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ling-flash-2.0
效率革命：当61亿激活参数撬动400亿性能
当前大模型发展正面临严峻的"规模陷阱"：训练成本每18个月增长10倍，推理延迟导致90%的企业级应用无法落地，而实测显示传统稠密模型中高达75%的参数处于低效激活状态。MoE（混合专家）架构虽通过稀疏激活机制被寄予厚望，但现有方案普遍存在专家负载失衡、训练震荡、推理效率不及预期等痛点。
Ling-flash-2.0给出的解决方案是全栈式效率优化。基于团队发表于arXiv的MoE缩放定律研究（https://arxiv.org/abs/2507.17702），研发团队构建了从架构设计到推理部署的全链路优化体系：
如上图所示，该架构图清晰呈现了Ling-flash-2.0的核心创新点，包括1/32稀疏激活比例、专家共享机制和混合路由策略等关键设计。这些技术创新共同支撑了"以小博大"的效率突破，为开发者理解模型工作原理提供了直观参考。
在模型架构层面，研发团队采用1/32的极致激活比例，通过sigmoid路由算法实现专家动态调度，配合无辅助损失（aux-loss free）训练策略，使专家负载均衡度提升40%。创新的共享专家池设计让通用知识复用率提高35%，而精细化的专家分工机制则将任务专属知识的表达效率提升2倍。在基础模块优化上，MTP目标建模、QK归一化技术和half-RoPE位置编码的组合应用，使每个激活参数的知识密度达到行业平均水平的1.8倍。
实测数据显示，Ling-flash-2.0在仅激活61亿参数的情况下，实现了对400亿稠密模型的性能超越，相当于用1.5升汽油的能耗跑出了10升汽油的续航里程。在H20推理平台上，该模型实现每秒200+tokens的生成速度，较同性能稠密模型提升3倍，且随着输出长度增加，效率优势呈线性扩大。这种"激活参数-性能杠杆比"突破7倍的技术突破，重新定义了大模型效率的评价标准。
能力验证：从数学推理到前端开发的全场景突破
为全面验证模型的综合能力，蚂蚁百灵团队构建了覆盖12个领域的"能力评估矩阵"，在高难数学、代码生成、专业知识问答等场景进行了系统性测试。测试结果显示，Ling-flash-2.0不仅在通用能力上超越Qwen3-32B、Seed-OSS-36B等同量级稠密模型，更在特定任务上领先Hunyuan-A13B等更大激活规模的MoE模型。
该柱状图直观呈现了Ling-flash-2.0在各项权威评测中的领先地位。特别在AIME 2025数学竞赛题上，模型得分超出第二名12%，印证了其在复杂推理领域的突破性进展，为科研人员提供了清晰的性能参照系。
在高难数学推理领域，Ling-flash-2.0在AIME 2025竞赛题上实现38.7%的解题率，超越GPT-4 11个百分点；Omni-MATH数据集得分达62.3，较同激活规模模型提升27%。代码生成方面，该模型在LiveCodeBench测试中实现78.5%的功能正确性，在CodeForces竞赛级题目上的通过率达到专业程序员水平的65%。
针对前端开发这一垂直领域，蚂蚁团队与WeaveFox合作开发了视觉增强奖励（VAR）机制，使模型生成的UI代码在美学评分上提升40%。实测显示，Ling-flash-2.0能根据文字描述直接生成符合"新粗野主义"风格的计算器界面，代码一次运行成功率达89%，较传统开发方式效率提升6倍。在数独问题求解任务中，模型能自主构建运筹优化模型并生成Pyomo求解代码，平均解题时间仅需45秒。
为方便开发者接入，Ling-flash-2.0提供了与主流开发环境的无缝集成方案。通过设置OPENAI_API_KEY、OPENAI_BASE_URL和OPENAI_MODEL三个环境变量，即可将模型接入Qwen Code等CLI工具链，实现本地化高效开发。这种"开箱即用"的设计大幅降低了企业级应用的部署门槛。
技术基石：20万亿token预训练与全流程创新
Ling-flash-2.0的卓越表现源于其扎实的预训练基础和创新的训练范式。蚂蚁百灵团队构建了业界领先的AI数据处理系统，基于统一数据湖宽表设计实现样本级血缘追踪，从40万亿token原始语料中精选出20万亿高质量token用于模型训练。这套数据处理体系支持多模态数据融合，能自动识别并过滤低质量内容，使训练数据的信噪比提升3倍。
预训练过程采用三阶段渐进式架构：第一阶段（10万亿token）聚焦知识密度，通过百科全书、学术论文等高质量文本夯实模型基础知识；第二阶段（10万亿token）侧重推理密度，引入数学证明、逻辑推演等复杂文本提升模型推理能力；中间训练阶段则将上下文长度扩展至32K，并引入思维链语料，为后续指令微调做准备。这种"知识-推理-能力"的三阶训练模式，使模型参数利用率提升50%。
训练策略上，团队基于自研的Ling Scaling Laws动态调整超参数，将传统WSD学习率调度器升级为WSM（Warmup-Stable and Merge）调度器。通过模拟学习率衰减的checkpoint merging技术，模型下游任务表现提升15%。词表方面，Ling-flash-2.0将词汇量从128K扩展至156K，新增30种语言的专用token，使多语言任务性能平均提升22%。
后训练阶段创新采用四步进化式优化：解耦微调（DFT）技术使模型同时掌握"即时回答"与"深度推理"双模式；ApexEval评测体系聚焦知识深度筛选潜力模型；演进式RL训练实现推理能力的动态解锁；组内竞技场奖励机制有效提升模型的情感共鸣能力。这种全流程优化使模型在保持高效率的同时，实现了认知能力的均衡发展。
开源赋能：开启大模型普惠时代
作为蚂蚁Ling 2.0架构系列的第三款开源模型，Ling-flash-2.0不仅提供对话模型版本，更同步开放基础模型（Base Model）供学术界研究。基础模型在MMLU-Pro测试中得分78.6，在GPQA-Diamond数据集上达到64.2的高分，展现出强大的持续优化潜力。开发者可基于基础模型进行垂直领域微调，实现医疗、金融等专业场景的深度适配。
该模型已在HuggingFace、ModelScope和GitCode三大平台同步开源，完整提供模型权重、训练脚本和部署指南。蚂蚁团队承诺将持续维护模型迭代，并提供技术社区支持。这种开放协作模式有望加速大模型技术的产业化落地，推动AI普惠进程。
Ling-flash-2.0的开源释放，标志着大模型发展正式进入"效率竞争"新阶段。当参数规模不再是衡量模型能力的唯一标准，架构创新、训练策略和数据质量正成为新的竞争焦点。这款模型展示的"以小博大"技术路径，不仅为企业级应用提供了降本增效的解决方案，更为AI可持续发展指明了方向——未来的大模型竞争，将是智慧而非蛮力的较量。随着高效模型技术的普及，通用人工智能的普惠时代正在加速到来。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
