蚂蚁百灵大模型团队正式推出万亿级思考模型Ring-1T,发布即全面开源。开发者可通过HuggingFace、魔搭社区(ModelScope)下载模型权重,也可通过LingChat页面或ZenMux平台直接体验对话功能并调用API。HuggingFace:https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-1TModelScope:https://modelscope.cn/models/inclusionAI/Ring-1TLingChat(国内用户)...
蚂蚁百灵大模型团队正式推出万亿级思考模型 ring-1t,发布即全面开源。开发者可通过 hugging face、魔搭社区(modelscope)下载模型权重,也可通过 ling chat 页面或 zenmux 平台直接体验对话功能并调用 api。
Hugging Face:https://www./link/4ecca9950b8e48cca47014655c2c4789
ModelScope:https://www./link/886551d6661c7e64f03ecdc16f7eae8b
Ling Chat(国内用户):https://www./link/c96742836bff214c3bb498c11c10ea4d
ZenMux(海外开发者,支持Chat/API):https://www./link/14c15aaec95f9b40f00007e6336d3e08
Ring-1T 基于 Ling 2.0 架构打造,拥有总计 1 万亿参数,激活参数为 500 亿,并支持长达 128K 的上下文窗口。模型权重已同步上线 Hugging Face 与 ModelScope 平台,并提供 FP8 精度版本以提升推理效率。
此次发布的正式版在上月底推出的 preview 版本基础上,进一步扩展了大规模可验证奖励强化学习(RLVR)的训练规模,充分释放万亿参数基座模型在自然语言推理方面的潜力。同时,通过 RLHF 技术优化模型的通用能力,使 Ring-1T 在各类任务中的表现更加均衡和稳定。
Ring-1T 沿用 Ling 2.0 架构,在具备 1 万亿总参数、500 亿激活参数的 Ling-1T-base 基础模型之上进行训练,最大支持 128K 上下文长度。依托自研的强化学习稳定训练方法 icepop(“棒冰”),以及高效强化学习系统 ASystem(其核心框架 AReaL 已开源),团队成功实现了 MoE 架构下从百亿参数(Ring-mini-

2.0)、千亿参数(Ring-flash-2.0)到万亿参数(Ring-1T)的平稳扩展,显著增强了模型的深度推理与复杂语言理解能力。
相关阅读:蚂蚁百灵大模型团队发布 Ling-1T:万亿参数“非思考”模型、基于 MoE 架构
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