Ring-lite ： 蚂蚁技术开源的轻量级推理模型

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主要介绍

Ring-lite 是蚂蚁技术团队开源的轻量级推理模型，基于 MoE（混合专家）架构，在多项推理评测中表现卓越。该模型以 Ling-lite-1.5 为基础优化而来，通过独创的 C3PO 强化学习训练方法，在 AIME24/25、LiveCodeBench、CodeForce、GPQA-diamond 等多个推理评测中名列前茅，其表现甚至超越了参数规模为其三倍以下的 Dense 模型。Ring-lite 的开源标志着轻量级 MoE 推理模型首次实现了全链路透明化，为相关领域的研究人员提供了宝贵的参考资源。

功能特点

• 高推理性能：在多个复杂推理榜单上达到 SOTA 效果，数学推理、编程竞赛等方面得分远超其他对比模型。
• 轻量级设计：总参数达 168 亿，但有效激活参数仅为 27.5 亿，降低了计算资源需求。
• 多领域协同提升：在数学、代码、科学三大领域实现了协同提升，解决了多领域数据联合训练的挑战。
• 全链路透明化：开源模型权重、训练代码、训练数据集、超参配置以及实验记录，为研究人员提供全面支持。

优缺点

优点

• 性能卓越：在多项推理评测中表现优异，超越了参数规模更大的模型。
• 资源高效：轻量级设计降低了计算资源需求，适合在资源有限的环境中部署。
• 数据丰富：提供了专业化的训练数据集，支持模型在各领域的训练和优化。
• 全链路透明：开源了完整的训练流程和数据，便于研究人员进行深入研究和改进。

缺点

• 依赖特定架构：基于 MoE 架构，可能对硬件和软件环境有一定要求。
• 训练复杂度高：虽然提供了训练代码和数据，但训练过程仍需要较高的技术水平和计算资源。

如何使用

1. 环境准备：安装深度学习框架（如 PyTorch）及相关依赖库，确保显卡驱动正确安装，并配置 CUDA 或 ROCm 环境。
2. 数据集下载：从项目地址下载 Ring-lite 提供的专业化数据集，包括数学、代码、科学等领域的数据。
3. 模型训练：按照项目提供的训练代码和流程，使用下载的数据集进行模型训练。可以根据需要调整超参配置，以优化模型性能。
4. 模型推理：训练完成后，使用训练好的模型进行推理任务，如数学推理、代码生成等。
5. 模型评估与优化：根据推理结果进行评估，并根据评估结果对模型进行优化和改进。

框架技术原理

• MoE 架构：采用混合专家架构，通过多个专家网络共同处理输入数据，提高模型的表达能力和推理性能。
• C3PO 强化学习训练方法：首创的 C3PO 强化学习训练方法有效解决了回复长度波动带来的训练难题，显著提高了训练的稳定性和效率。
• 多领域数据联合训练：通过系统对比混合训练与分阶段训练的优劣，实现了在数学、代码、科学三大领域的协同提升。

创新点

• C3PO 强化学习训练方法：解决了 RL 训练中回复长度波动导致的优化难题，显著提高了训练的稳定性和效率。
• 多领域协同训练：通过分阶段训练的方式，缓解了跨领域任务冲突，实现了在数学、代码、科学三大领域的协同提升。
• 全链路透明化：开源了模型权重、训练代码、训练数据集、超参配置以及实验记录，为研究人员提供了全面的支持和参考。

评估标准

• 推理性能：在 AIME24/25、LiveCodeBench、CodeForce、GPQA-diamond 等推理评测中的得分和排名。
• 美学与逻辑性（针对特定任务）：如海报生成等任务中，评估生成内容的视觉美学和逻辑连贯性。
• 资源效率：模型的计算资源需求、推理速度等。
• 可扩展性：模型在不同领域和任务中的适应性和扩展性。

应用领域

• 数学推理：适用于数学竞赛、教育辅导等领域的数学推理任务。
• 代码生成：可用于代码自动生成、代码补全等编程任务。
• 科学研究：支持科学计算、数据分析等科学研究领域的推理任务。
• 教育领域：为教育机构提供智能化的教学辅助工具，如自动批改作业、生成个性化学习计划等。

项目地址

• Tech Report：https://arxiv.org/abs/2506.14731
• GitHub：https://github.com/inclusionAI/Ring
• Hugging Face：https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-lite
• ModelScope：https://modelscope.cn/models/inclusionAI/Ring-lite