Ring-1T-preview : 蚂蚁百灵开源的万亿参数推理大模型

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主要介绍

Ring-1T-preview是蚂蚁集团于2025年9月30日开源的全球首个万亿参数自然语言推理大模型，隶属于蚂蚁百灵团队研发的Ling2.0家族。作为万亿参数推理大模型Ring-1T的预览版，它采用Ling-2.0 MoE架构，基于20T高质量语料预训练，并通过自研强化学习系统ASystem进行推理能力优化。该模型在AIME25、CodeForces等权威测试中表现卓越，超越已知开源模型及Gemini 2.5 Pro，接近GPT-5水平，标志着国产大模型在复杂推理能力上的重大突破。

功能特点

1. 卓越的自然语言推理能力：在AIME25测试中获92.6分，接近GPT-5的94.6分；在IMO2025测试中一次性解出第三题，其他题目给出部分正确答案。
2. 强大的代码生成能力：在CodeForces测试中以94.69分超越GPT-5，LiveCodeBench及ARC-AGI-v1榜单中位列开源模型首位。
3. 多领域竞争力：在HMMT2025、LiveCodeBench v6等任务中表现突出，适用于金融风控、智能客服、内容生成等场景。
4. 开源协作模式：代码与权重完全开源，发布于Hugging Face平台，便于社区探索与反馈，加速模型迭代。

优缺点

• 优点：
  • 推理能力国际领先，接近GPT-5水平。
  • 代码生成能力突出，超越GPT-5。
  • 开源模式降低技术门槛，促进全球开发者协作。
• 缺点：
  • 预览版存在语种混杂、推理重复、身份认知错误等问题。
  • 工具调用依赖外部资源，可能受限于第三方服务稳定性。

如何使用

1. 学术研究：研究者和开发者可基于Hugging Face平台下载模型，进行推理任务测试与优化。
2. 行业应用：企业可通过模型接入金融风控、智能客服等系统，提升效率与准确性。
3. 社区反馈：开发者可参与模型优化，通过开源社区提交问题与改进建议，共同完善功能。

框架技术原理

1. Ling-2.0 MoE架构：采用混合专家模型，结合万亿参数规模，提升表达能力和计算效率。
2. 预训练语料：基于20T高质量语料训练，确保模型学习丰富语言知识和模式。
3. 强化学习训练：通过自研ASystem系统进行RLVR训练，优化推理与决策能力。
4. 多智能体框架接入：接入AWorld框架，支持复杂推理任务测试与探索。

创新点

1. 全球首个开源万亿参数推理大模型：填补开源领域空白，推动大模型生态透明化与协作创新。
2. 推理能力国际领先：在AIME25、CodeForces等测试中表现卓越，接近GPT-5水平。
3. 开源协作模式：通过完全开源协议，吸引全球开发者参与，加速技术迭代与应用落地。

评估标准

1. 推理能力：在AIME25、IMO2025等测试中的得分与解题表现。
2. 代码生成能力：在CodeForces、LiveCodeBench等任务中的准确性与效率。
3. 多领域适应性：在HMMT2025、ARC-AGI-v1等任务中的竞争力。
4. 开源社区反馈：开发者参与度、问题提交量与改进建议质量。

应用领域

1. 金融风控：通过推理能力识别潜在风险，提升决策准确性。
2. 智能客服：理解用户问题，提供精准解答与建议。
3. 内容生成：辅助写作、翻译等任务，提升效率与质量。
4. 科研教育：支持数学竞赛、代码生成等教学与研究场景。

项目地址

• Hugging Face模型库：https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-1T-preview