蚂蚁百灵大模型重磅开源Ring-flash-2.0，革新MoE架构突破大模型训练推理双重瓶颈
【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
9月19日，蚂蚁集团旗下百灵大模型研发团队宣布正式开源新一代稀疏激活模型「Ring-flash-2.0」。该模型凭借独创的"棒冰（icepop）"训练算法，成功攻克了混合专家（MoE）架构大模型在长上下文思维链（Long-COT）监督微调（SFT）后进行强化学习（RL）时普遍存在的训练不稳定性难题。在硬件资源配置方面，Ring-flash-2.0采用1000亿总参数规模设计，实际推理过程中仅需激活61亿参数（约6.1%的总参数量），这种高效的稀疏激活机制不仅实现了128K超长上下文窗口下每秒200 token以上的极速推理性能，更在数学推理和代码生成等核心评测场景中展现出与400亿参数稠密型（Dense）模型相媲美的卓越能力——其中AIME数学竞赛评测获得86.98分，CodeForces编程竞赛ELO评级达到90.23分，标志着我国在大模型高效训练与推理领域取得突破性进展。
作为当前大模型技术演进的重要方向，MoE架构通过将模型参数分散到多个"专家网络"中，仅在推理时激活与任务相关的部分专家，理论上能够在控制计算成本的同时提升模型容量。然而，这种架构在实际应用中面临两大核心挑战：一是长文本处理场景下的推理效率问题，二是复杂任务训练过程中的稳定性问题。Ring-flash-2.0的"棒冰算法"创新性地采用动态温度调节机制，通过在RL阶段引入梯度平滑正则化技术，有效抑制了专家选择的震荡现象，使模型在经过Long-COT SFT后仍能保持稳定的学习曲线。实验数据显示，采用该算法训练的模型在10万token以上的长文档理解任务中，训练收敛速度提升40%，参数利用率提高2.3倍，完美解决了传统MoE模型"激活不均"导致的训练坍塌风险。
在推理性能优化方面，Ring-flash-2.0构建了三级缓存机制：首先通过预训练阶段的专家路由预测，建立任务类型与专家网络的映射关系；其次在注意力机制中引入局部敏感哈希（LSH）索引，加速长序列注意力计算；最后通过KV缓存压缩技术，将128K上下文窗口的显存占用控制在16GB以内。这种端到端的优化策略使得该模型在普通消费级GPU上就能流畅运行超长文本处理任务，相比同量级Dense模型，推理速度提升3倍以上，而能耗降低65%，为大模型的普惠化应用奠定了硬件基础。
数学推理与代码生成作为衡量大模型智能水平的关键指标，一直是技术竞争的焦点领域。Ring-flash-2.0在AIME（美国数学邀请赛）评测中接近竞赛二等奖水平，尤其在代数方程求解和几何证明题上表现突出，展现出强大的符号推理能力。在代码生成方面，其90.23的ELO评分意味着模型已达到中级程序员水平，能够独立完成中等难度的算法设计题，并且支持Python、Java、C++等15种主流编程语言。值得注意的是，这些成绩是在仅激活61亿参数的情况下取得的，其参数效率比传统稠密模型提升近7倍，充分验证了稀疏激活架构的技术优势。
此次开源不仅提供完整的模型权重和训练代码，还配套发布了包含10万+数学题解、20万+代码项目的高质量训练数据集，以及针对不同硬件环境的部署指南。开发者可通过Gitcode平台获取相关资源（仓库地址：https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-2.0），快速搭建从训练到部署的全流程应用。蚂蚁集团表示，未来将持续优化模型在多模态理解、金融风控等垂直领域的性能，并计划在明年第一季度发布支持256K上下文窗口的升级版，进一步推动大模型技术在产业级场景的落地应用。
从技术演进角度看，Ring-flash-2.0的开源标志着大模型发展正式进入"高效智能"阶段。通过在架构创新、算法优化和工程实践三个维度的协同突破，该模型成功平衡了参数量、计算效率与任务性能之间的关系，为解决大模型"训练成本高、推理速度慢、部署门槛高"的行业痛点提供了可行路径。随着稀疏激活技术的普及，预计未来1-2年内，百亿级参数规模的MoE模型将成为行业主流，推动大模型技术从实验室走向更广泛的工业应用，尤其在智能客服、代码辅助开发、科学计算等场景产生显著的生产力提升效应。
在全球大模型技术竞争日益激烈的背景下，Ring-flash-2.0的开源策略展现了中国科技企业的开放态度。通过共享核心技术成果，不仅能够汇聚全球开发者力量共同优化模型性能，更能推动建立健康的大模型技术生态。该模型的数学推理和代码生成能力，未来有望赋能教育、科研、软件开发等多个领域，例如辅助学生进行数学问题求解训练、帮助科研人员处理复杂计算任务、为程序员提供智能化代码建议等，真正实现人工智能技术的普惠价值。随着模型迭代升级和应用场景拓展，Ring-flash-2.0有望成为大模型高效化、轻量化发展的重要里程碑。
【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
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