蚂蚁集团发布突破性万亿参数AI模型
蚂蚁集团开源AI模型取得重大突破
这一可能重塑AI格局的举措中，蚂蚁集团发布了首个面向公众开放的、采用混合线性架构的万亿参数推理模型Ring-2.5-1T。在这个日益自动化的世界里，这项技术飞跃为处理复杂任务提供了前所未有的能力。
令人瞩目的性能表现
数据说明一切：在处理超过32K标记的长文本时，Ring-2.5-1T相比前代产品减少了10倍以上的内存访问，并将吞吐量提高了三倍。但原始速度并非其唯一优势——该模型在专业领域展现出惊人的深度。
(图注：Ring-2.5-1T在高难度推理任务如数学、代码和逻辑方面，以及在长期任务执行如智能体搜索、软件工程和工具调用方面均达到开源领先水平。)
数学实力与实际应用兼备
想象一个能在知名数学竞赛中夺冠的AI——Ring-2.5-1T达到了金牌表现水平（在IMO2025基准测试中获得35分，CMO2025获得105分）。但它同样擅长驱动日常应用，能与Claude Code和OpenClaw个人助手等流行智能体框架无缝集成。
在处理需要复杂规划和工具协调的多步骤挑战时，该模型表现最为出色。开发者会欣赏它在任务复杂度增加时仍能保持效率的能力。
基准测试独占鳌头
在与GPT-5.2-thinking-high和Gemini-3.0-Pro-preview-thinking等行业重量级产品的严格测试场景对比中，Ring-2.5-1T始终名列前茅：
该模型特别擅长：
- 数学推理（IMOAnswerBench）
- 代码生成（LiveCodeBench-v6）
- 逻辑问题解决
- 扩展智能体任务执行
成功秘诀？蚂蚁集团创新的Ling2.5架构优化了注意力机制，同时将激活参数从51B扩展到63B——所有这些都是在提升而非牺牲效率的情况下实现的。
(图注：不同生成长度下的效率对比。生成长度越长，吞吐量优势越明显。)
解决现实世界挑战
The timing couldn't be better as AI applications evolve beyond simple conversations into domains requiring deep document analysis, cross-file code comprehension, and complex project planning.
The computational demands of these advanced use cases have traditionally created bottlenecks - exactly where Ring-2.5-1T makes its mark by dramatically reducing processing costs and latency for extended output scenarios.
The implications extend far beyond technical specs:
"This release showcases Ant Bailing team's mastery of large-scale training infrastructure," observes one industry analyst. "They're giving developers powerful new tools for building next-generation AI applications."
Developers can already access Ring-2.5-1T's model weights and inference code through Hugging Face and ModelScope platforms, with chat interfaces and API services coming soon.
关键要点：
- 历史性发布：首个开源万亿参数混合线性架构模型
- 性能飞跃：相比前代产品内存效率提升高达10倍
- 学术实力：具备竞赛级别的数学问题解决能力
- 实用威力：擅长现实世界智能体框架和多步骤任务
- 行业影响：应对先进AI应用日益增长的计算需求
