【AI大模型前沿】Ling-1T：蚂蚁集团开源万亿参数的高效推理非思考模型
Ling-1T 是基于 Ling 2.0 架构的万亿参数非思考模型，其设计目标是实现高效的推理和强大的认知能力。该模型在 20T+ token 的高质量、高推理浓度语料上完成预训练，支持最高 128K 的上下文窗口，并通过“中训练+后训练”的演进式思维链（Evo-CoT）方法，极大地提升了模型的推理效率和准确性。Ling-1T 在多项复杂推理基准测试中取得了 SOTA 表现，展现出在高效思考与精确
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前言
在人工智能领域，语言模型的发展日新月异，参数规模的不断扩大为模型的性能提升带来了新的机遇与挑战。今天，我们将聚焦于由蚂蚁集团开源的 Ling-1T 模型，它作为 Ling 2.0 系列的第一款旗舰非思考模型，凭借万亿参数的庞大体量和卓越的高效推理能力，为自然语言处理领域带来了新的突破。
一、项目概述
Ling-1T 是基于 Ling 2.0 架构的万亿参数非思考模型，其设计目标是实现高效的推理和强大的认知能力。该模型在 20T+ token 的高质量、高推理浓度语料上完成预训练，支持最高 128K 的上下文窗口，并通过“中训练+后训练”的演进式思维链（Evo-CoT）方法，极大地提升了模型的推理效率和准确性。Ling-1T 在多项复杂推理基准测试中取得了 SOTA 表现，展现出在高效思考与精确推理之间的卓越平衡。
二、核心功能
（一）高效推理
Ling-1T 在有限的输出 token 条件下，能够直接给出高质量的推理结果，推理效率极高，适合快速解决问题。它在代码生成、软件开发、竞赛数学、专业数学、逻辑推理等多项高难度基准测试上，均展现出领先的复杂推理能力。例如，在 AIME-25 竞赛数学推理测试中，Ling-1T 的准确率高达 70.42%，与 Gemini-2.5-Pro 并列最高精度，但后者用了更长的输出。
（二）长文本处理
Ling-1T 支持长达 128K 的上下文窗口，能够处理长文档任务，适合法律、金融、科研等领域的复杂推理。这一超长上下文处理能力使其在处理长文本时能够保持对关键信息的准确把握，避免因上下文窗口过小而导致的信息丢失。
（三）创意写作
Ling-1T 能够生成富有创意的文案、剧本、诗歌等，满足内容创作和广告文案的需求。它可以根据指定的风格与语气创作多语种文本，为内容创作者提供了强大的支持。
（四）多语言支持
Ling-1T 支持处理英文等其他语言的任务，具备一定的多语言能力。这使得它能够适应不同语言环境下的应用需求，拓展了其应用场景。
（五）多任务能力
Ling-1T 在编程辅助、数学解题、知识问答、多轮对话等任务中表现出色，能够生成高质量的代码和设计。它能够精准理解复杂自然语言指令，自主完成综合性任务。
（六）应用集成
Ling-1T 支持集成到各种工具中，如支付软件、理财助手、健康助手等，提升智能化水平。这种应用集成能力使其能够广泛应用于不同的行业和场景。
三、技术揭秘
（一）架构设计
Ling-1T 基于 Ling 2.0 架构，采用 Mixture of Experts（MoE）架构设计，总参数量为 1 万亿，包含 256 个专家。每次推理仅激活约 510 亿参数，显著降低了推理成本，同时保持了高性能。这种“大参数储备+小参数激活”的范式，使得 Ling-1T 在推理时能够快速响应，端到端推理延迟稳定在 200 毫秒以内。
（二）预训练与优化
Ling-1T 的预训练分为三个阶段：Pretrain Stage 1 使用 10T 高知识密度语料，Pretrain Stage 2 使用 10T 高推理密度语料，Mid-training 扩展上下文到 128K 并加入思维链语料。在预训练阶段，Ling-1T 采用了 FP8 混合精度训练，相比 BF16，FP8 能显著节省显存、提升训练速度，且在 1T token 的对比实验中，Loss 偏差仅为 0.1%。此外，Ling-1T 还引入了 Query-Key 归一化技术，有效解决了注意力机制中的梯度爆炸和数值不稳定问题。
（三）强化学习与优化
Ling-1T 在强化学习阶段提出了以“句子”为粒度的策略优化方法 LPO（Linguistics-Unit Policy Optimization）。这种方法首次将“句子”作为一种兼顾语义完整性与粒度精细度的中间策略，并在此粒度上进行重要性采样与裁剪，使得奖励信号与模型行为在语义层面实现了更精准的对齐。与 GRPO 和 GSPO 相比，LPO 在训练稳定性与模型泛化性上均表现出明显优势。
四、应用场景
（一）编程辅助
Ling-1T 能够生成高质量的代码片段，帮助开发者快速实现功能，提升编程效率。它在 LiveCodeBench（真实编程推理任务）上得分最高，显著高于 DeepSeek。
（二）数学解题
Ling-1T 在数学推理和解题方面表现出色，支持辅助解决复杂的数学问题，如竞赛题目等。在 Omni-Math 与 UGMathBench 综合测试中，Ling-1T 稳居领先位置。
（三）知识问答
Ling-1T 具备强大的知识理解能力，能准确回答各种知识性问题，提供可靠的信息。在多个关键数据集上，如 C-Eval、MMLU-Redux、MMLU-Pro 等，Ling-1T 均处于领先或并列领先位置。
（四）创意写作
Ling-1T 能够生成富有创意的文案、剧本、诗歌等，满足内容创作和广告文案的需求。它可以根据指定的风格与语气创作多语种文本，为内容创作者提供了强大的支持。
（五）多轮对话
Ling-1T 在多轮对话场景中表现出色，能够展现出自然语言表达与思维连贯性的平衡能力。在 BFCL-v3 与 Creative-Writing 等具备开放思维特征的任务中，Ling-1T 展现出卓越的推理迁移与泛化能力。
五、快速使用
（一）部署环境准备
Ling-1T 支持多种部署方式，包括 SGLang 和 vLLM。在使用 SGLang 时，需要安装 sglang 和 sgl-kernel。在使用 vLLM 时，需要安装 vllm。
（二）运行推理
在 SGLang 中，可以通过以下命令启动服务器和客户端：
# 启动服务器
python -m sglang.launch_server --model-path $MODEL_PATH --tp-size 8 --pp-size 4 --dp-size 1 --trust-remote-code --dist-init-addr $MASTER_IP:2345 --port $PORT --nnodes 4 --node-rank 0
# 客户端
curl -s http://${MASTER_IP}:${PORT}/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "auto", "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]}'
在 vLLM 中，可以通过以下命令启动服务：
# 安装依赖
pip install vllm==0.11.0
# 启动服务
vllm serve $MODEL_PATH --port $PORT --served-model-name my_model --trust-remote-code --tensor-parallel-size 8 --pipeline-parallel-size 4 --gpu-memory-utilization 0.85
（三）API 使用
Ling-1T 还可以通过 API 调用，以下是一个使用 OpenAI 客户端的示例：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://zenmux.ai/api/v1",
api_key="<your ZENMUX_API_KEY>",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="inclusionai/ling-1t",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "What is the meaning of life?"
}
]
)
print(completion.choices[0].message.content)
六、结语
Ling-1T作为蚂蚁集团开源的万亿参数非思考模型，凭借其高效推理能力和强大的多任务处理能力，为自然语言处理领域带来了新的突破。它在编程辅助、数学解题、知识问答、创意写作等多个应用场景中展现出卓越的性能，为开发者和研究人员提供了强大的工具。未来，Ling-1T 将继续优化其架构和推理能力，进一步提升其在复杂任务中的表现。
- Hugging Face 模型库：https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-1T
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