万亿思索模子新速率！蚂蚁开源Ring-2.5-1T

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2026-02-27 19:42:48

克雷西发自凹非寺量子位盛邦企业治理有限公司| 公众号 QbitAI

来来来，，，，，，，，狠角色来给春节AI大模子大战升级了。。。。。。。

刚刚，，，，，，，，蚂蚁集团正式宣布了全球首个开源混淆线性架构万亿参数模子Ring-2.5-1T。。。。。。。

这次它在数学逻辑推理和长程自主执行能力上都练就了一身本事。。。。。。。

详细来说，，，，，，，，它在IMO拿到了35分的金牌水平，，，，，，，，CMO更是轰出105分远超国家集训队线；；；；；；使命执行方面，，，，，，，，则在搜索、编码这些重大使命上都能独当一面。。。。。。。

并且这次宣布，，，，，，，，突破了业界恒久以来关于深度思索一定要牺牲推理速率和显存的“不可能三角”。。。。。。。

以前各人默认模子要想逻辑严密、想得深，，，，，，，，推明确码就得慢成龟速，，，，，，，，显存开销还得爆炸。。。。。。。

但Ring-2.5-1T靠架构立异，，，，，，，，乐成实现在生生长度拉到32K以上时，，，，，，，，让访存规模直接降到了1/10以下，，，，，，，，同时天生吞吐量暴涨了3倍多。。。。。。。

以是它现在身上挂着两个极具反差感的标签，，，，，，，，既是“开源界最智慧”的奥数大神，，，，，，，，又是“跑得最快”的万亿参数思索者。。。。。。。

现在它已适配Claude Code、OpenClaw这些主流智能体框架，，，，，，，，模子权重和推理代码也已经在Hugging Face、ModelScope等平台同步开放了。。。。。。。

混淆架构让效率大幅提升

Ring-2.5-1T之以是能突破深度思索一定牺牲推理速率这一行业魔咒，，，，，，，，主要是由于其底层接纳了混淆线性注重力架构。。。。。。。

这种架构基于Ring-flash-linear-2.0手艺蹊径演进而来。。。。。。。详细来说，，，，，，，，其接纳了1:7的MLA（Multi-Head Latent Attention）配Lightning Linear Attention的混搭设计。。。。。。。

为了让模子在坚持强盛推理能力的同时实现线性级的推理速率，，，，，，，，团队在训练上接纳了增量训练的方法。。。。。。。

他们先把一部分原本的GQA（分组盘问注重力）层直接转化为Lightning Linear Attention，，，，，，，，这部分专门认真在长程推理场景下把吞吐量拉满；；；；；；然后为了极致压缩KV Cache，，，，，，，，再把剩下的GQA层近似转换为MLA。。。。。。。

但这还不敷，，，，，，，，为了避免模子表达能力受损，，，，，，，，研究团队又专门适配了QK Norm和Partial RoPE这些特征，，，，，，，，确保模子性能不降级。。。。。。。

经由这一番底层架构的重构，，，，，，，，Ring-2.5-1T直接使用线性时间重漂后的特征，，，，，，，，完善解决了长窗口下显存爆炸的难题。。。。。。。

刷新后，，，，，，，，Ring-2.5-1T的激活参数目从51B提升至63B，，，，，，，，但其推理效率相比Ling 2.0仍实现了大幅提升。。。。。。。

这意味着长程推理不再是那种“烧钱又烧显卡”的重资产操作，，，，，，，，而是变得相当轻量化，，，，，，，，彻底解决了深度思索模子通常推理慢、本钱高的痛点。。。。。。。

虽然，，，，，，，，光跑得快没用，，，，，，，，逻辑还得严密。。。。。。。在头脑训练上，，，，，，，，Ring-2.5-1T引入了麋集奖励机制。。。。。。。

这就像先生改卷子时不可只看最后的得数，，，，，，，，还得死抠解题办法里的每一个推导环节，，，，，，，，会重点考察思索历程的严谨性，，，，，，，，这让模子大幅镌汰了逻辑误差，，，，，，，，高阶证实技巧也显著提升。。。。。。。

在此基础上，，，，，，，，蚂蚁团队又给它上了大规模全异步Agentic RL训练，，，，，，，，显著提升了它在搜索、编码这些长链条使命上的自主执行能力，，，，，，，，让它从纯粹的“做题家”酿成了能真正下场干活的实战派。。。。。。。

Ring-2.5-1T实战演练

接下来把Ring拉出来遛遛，，，，，，，，我让Gemini专门设计了一道能把人脑干烧的笼统代数证实题。。。。。。。

这道问题考察的是群论，，，，，，，，要求模子在一个有限群里证实非交流群的阶≥27，，，，，，，，还得把中心阶和正规子群的内情给摸清。。。。。。。

Ring-2.5-1T接招的姿势也是相当专业。。。。。。。它先是反手掏出Cauchy定理，，，，，，，，接着就最先有条不紊地排雷，，，，，，，，把阶为1、3、9这些只能是交流群的坑全给避开了。。。。。。。

并且它在证实非交流性的时间，，，，，，，，不但没被那种“3^k阶群一定交流”的直觉给带偏，，，，，，，，还直接把Heisenberg群甩出来当反例，，，，，，，，可以说很有逻辑敏感度了。。。。。。。

整个实测看下来，，，，，，，，它的逻辑推导严丝合缝。。。。。。。模子不但把高深定理给吃透了，，，，，，，，在处置惩罚这种长达好几步的逻辑链条时还没出半点纰漏，，，，，，，，特殊是对反例的运用直接把它的逻辑深度拉满。。。。。。。

这足以证实麋集奖励训练确实让模子长了脑子，，，，，，，，它处置惩罚这类硬核逻辑使命时的体现，，，，，，，，完全是实战派的水准。。。。。。。

测完了硬核的数学难题，，，，，，，，咱们再来看看这个实战派选手在系统级编程上，，，，，，，，究竟稳不稳。。。。。。。

这道代码实测题要求模子用Rust语言从零最先手写一个高并发线程池，，，，，，，，模子得在不必任何现成库的情形下，，，，，，，，靠Arc、Mutex和Condvar把使命分发逻辑给硬生生地搭出来。。。。。。。

不但得能跑，，，，，，，，还得支持“优雅关机”，，，，，，，，意思就是主线程在退出的时侯，，，，，，，，必需确保所有派发出去的活儿全干完，，，，，，，，并且坚决不可泛起死锁这种初级过失。。。。。。。

另外还得加个监控�？？？？？？？椋�，，，，，，，万一哪天某个Worker线程直接瓦解了，，，，，，，，模子得能自动发明并把线程重启，，，，，，，，并且还没处置惩罚完的使命行列一个都不可丢，，，，，，，，这非�？？？？？？Ｄチ纺Ｗ佣阅诖媲寰埠筒⒎⒌撞愕拿魅�。。。。。。。

来看Ring-2.5-1T给出的这份代码，，，，，，，，它的处置惩罚方法确实很是老练。。。。。。。它通过panic::catch_unwind精准捕获瓦解并配合一个自力的监控线程实现自动重启，，，，，，，，这种设计巧妙避开了初学者最容易掉进去的死锁陷阱。。。。。。。

代码在所有权治理与异步通知上的逻辑清晰且老练，，，，，，，，优雅关机部分通过运动线程计数与信号量叫醒机制配合，，，，，，，，完善告竣了使命所有清空的目的。。。。。。。

把统一模态做成可复用底座

除了在架构和推理上的大行动，，，，，，，，蚂蚁集团在通用人工智能基模领域坚持多线并进，，，，，，，，同期宣布了扩散语言模子LLaDA2.1和全模态大模子Ming-flash-omni-2.0。。。。。。。

LLaDA2.1接纳了非自回合并行解码手艺，，，，，，，，彻底改变了古板模子逐词展望的天生范式，，，，，，，，推理速率抵达了535tokens/s，，，，，，，，在特定使命（如 HumanEval+编程使命）上的吞吐量甚至抵达了更惊人的892tokens/s。。。。。。。

这种架构不但大幅提升了吞吐效率，，，，，，，，也让模子具备了奇异的Token编辑与逆向推理能力。。。。。。。它可以直接在推理历程中对文本中心的特定Token举行精准修正，，，，，，，，或者基于预设的界线条件举行反向逻辑追溯。。。。。。。

这种无邪性在处置惩罚需要高频改写或重大逻辑回溯的使命时，，，，，，，，展现出了比古板自回归模子更强的适配性。。。。。。。

全模态大模子Ming-flash-omni-2.0则是在视觉、音频、文本的统一表征与天生上实现了重大突破。。。。。。。

它在手艺底层买通了视觉、音频与文本的界线，，，，，，，，通过全模态感知的强化与泛音频统一天生框架，，，，，，，，让模子既具备博学的专家级知识储备，，，，，，，，又拥有陶醉式的音画同步创作能力。。。。。。。

这种万能型架构，，，，，，，，实现了极高响应频率下的实时感官交互。。。。。。。

这一大波手艺更新背后的算盘很清晰，，，，，，，，蚂蚁inclusionAI是想把这些能力做成可复用底座。。。。。。。

这就是要给行业打个样，，，，，，，，给开发者提供一个统一的能力入口，，，，，，，，以后想做多模态应用不必再随处找模子拼集了，，，，，，，，直接调这个现成的底座就行。。。。。。。

据称已经明牌的是，，，，，，，，接下来团队还会继续死磕视频时序明确、重大图像编辑和长音频实时天生这几个硬骨头。。。。。。。

这些着实都是全模态手艺规模�；；；；；涞氐淖詈蠹傅拦乜ǎ�，，，，，，，只要把长视频逻辑看懂、把重大修图搞精、把音频天生弄得更丝滑，，，，，，，，全模态AI就能在种种干活场景里真正爆发了。。。。。。。

蚂蚁这一套组合拳打下来，，，，，，，，能感受到他们在春节档这波西岳论剑里真不是来凑热闹的，，，，，，，，这一本本厚实的效果单交出来，，，，，，，，直接就把手艺秘闻给亮透了。。。。。。。

这种从底层逻辑到实战执行的周全爆发，，，，，，，，稳稳地证实晰他们就是全球AI圈子里最顶尖的那一拨选手，，，，，，，，展现出了第一梯队的水平。。。。。。。

蚂蚁现在的路数，，，，，，，，已经跳出了纯粹炫技的层面，，，，，，，，他们正把这些压箱底的本事，，，，，，，，酿成各人能直接上手的底座计划。。。。。。。

大模子的西岳论剑，，，，，，，，门槛被蚂蚁卷得更高了。。。。。。。

开源地点GitHub：htt盛邦企业治理有限公司ps://github.com/inclusionAI/Ring-V2.5Huggingface：https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-2.5-1TModelScope：https://www.modelscope.cn/models/inclusionAI/Ring-2.5-1T

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