螞蟻集團(tuán)近日宣布開源全球首個(gè)采用混合線性架構(gòu)的萬億參數(shù)思考模型——Ring-2.5-1T。該模型在長(zhǎng)文本生成、數(shù)學(xué)推理及智能體任務(wù)執(zhí)行等復(fù)雜場(chǎng)景中展現(xiàn)出開源領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，為智能體時(shí)代的高性能任務(wù)處理提供了重要技術(shù)支撐。其突破性成果不僅體現(xiàn)在參數(shù)規(guī)模與架構(gòu)創(chuàng)新上，更通過多項(xiàng)權(quán)威測(cè)試驗(yàn)證了實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

在核心性能方面，Ring-2.5-1T通過優(yōu)化注意力機(jī)制顯著提升了長(zhǎng)序列推理效率。相較于前代模型，其在32K以上長(zhǎng)文本生成場(chǎng)景中訪存規(guī)模降低超10倍，生成吞吐量提升3倍以上。模型激活參數(shù)從510億擴(kuò)展至630億，但得益于混合線性架構(gòu)的支撐，推理效率不降反升。對(duì)比僅擁有320億激活參數(shù)的KIMI K2架構(gòu)，Ring-2.5-1T在1萬億總參數(shù)量下仍保持顯著吞吐優(yōu)勢(shì)，且隨著生成長(zhǎng)度增加，效率差距持續(xù)擴(kuò)大。

數(shù)學(xué)推理能力成為該模型的重要亮點(diǎn)。在國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽（IMO 2025）和中國(guó)數(shù)學(xué)奧林匹克（CMO 2025）自測(cè)中，Ring-2.5-1T分別達(dá)到35分和105分的金牌標(biāo)準(zhǔn)。在深度思考模式下，該模型在IMOAnswerBench、HMMT-25等數(shù)學(xué)競(jìng)賽推理基準(zhǔn)測(cè)試中超越DeepSeek-v3.2-Thinking、GPT-5.2-thinking-high等主流開源與閉源模型，同時(shí)在LiveCodeBench-v6代碼生成基準(zhǔn)中展現(xiàn)跨任務(wù)泛化能力。

智能體框架適配性方面，Ring-2.5-1T支持Claude Code等主流智能體框架及OpenClaw個(gè)人AI助理，可實(shí)現(xiàn)多步規(guī)劃與工具調(diào)用。在邏輯推理、代碼生成等高難度場(chǎng)景中，該模型與Kimi-K2.5-Thinking、Gemini-3.0-Pro-preview-thinking-high等競(jìng)品對(duì)比時(shí)，仍保持開源領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。其設(shè)計(jì)目標(biāo)直指當(dāng)前AI應(yīng)用從短對(duì)話向長(zhǎng)文檔處理、跨文件代碼理解等場(chǎng)景擴(kuò)展的需求，有效緩解了長(zhǎng)輸出場(chǎng)景下的計(jì)算開銷與推理延遲問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)層面，Ring-2.5-1T基于Ling 2.5架構(gòu)構(gòu)建，通過創(chuàng)新混合線性注意力機(jī)制平衡了模型規(guī)模與推理效率。螞蟻百靈團(tuán)隊(duì)在模型訓(xùn)練過程中，同步優(yōu)化了大規(guī)模訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施、算法設(shè)計(jì)與工程落地能力，確保萬億參數(shù)模型的可擴(kuò)展性與穩(wěn)定性。目前，該模型的權(quán)重文件與推理代碼已在Hugging Face、ModelScope等開源平臺(tái)開放下載，官方交互體驗(yàn)頁(yè)面與API服務(wù)計(jì)劃于近期上線。