蚂蚁银行开源高性能AI模型Ring-flash-2.0
蚂蚁银行发布开源AI力作：Ring-flash-2.0
在AI开发社区的重大举措中，蚂蚁银行的白灵研究团队开源了其尖端推理模型Ring-flash-2.0。这一高性能人工智能系统代表了高效大型语言模型架构的重大飞跃。
技术突破
该模型在其前身Ling-flash-2.0-base的基础上实现了多项关键创新：
- 参数效率：虽然包含100亿总参数，但通过先进的激活机制，Ring-flash-2.0每次推理仅激活6.1亿参数
- 基准测试优势：测试显示其性能优于同类40亿参数模型，并与更大的稀疏MoE架构竞争激烈
- 训练创新：采用新颖的两阶段强化学习方法，结合Long-CoT SFT与RLVR和RLHF方法论
性能亮点
该模型在多个挑战性领域展现出卓越能力：
- 数学推理：高精度解决复杂定量问题
- 代码生成：跨多种语言生成功能性编程解决方案
- 逻辑分析：擅长多步演绎和抽象问题解决
研究团队指出，这些能力使Ring-flash-2.0能够与当前市场上主导的一些闭源商业AI API竞争。
开源承诺
在金融领域AI开发中罕见的透明度展示中，蚂蚁银行发布了：
- 完整模型权重
- 强化学习训练协议
- 数据准备方法
相关材料可通过领先的AI仓库Hugging Face和ModelScope获取。
未来影响
此次发布标志着科技巨头与金融机构之间在高效大型语言模型领域的竞争日益激烈。专家认为这可能加速以下趋势：
- 稀疏激活架构的更广泛采用
- 需要精确推理的新商业应用
- 面向金融的AI系统的学术研究
蚂蚁白灵团队预计Ring-flash-2.0将在企业和研究环境中得到广泛实验。
关键点：
- 资源效率：每次查询仅激活总参数的6%，显著降低计算成本
- 训练创新：两阶段RL方法结合了监督微调与可验证奖励
- 开放访问：向公众研究人员提供完整技术规格
- 性能对标：尽管活跃参数数量较少，仍能与专有系统竞争
