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Ant Bailing Ling-2.6-1T Open Source : un modèle à un trillion de paramètres rivalisant avec le GPT-5.4
Le grand modèle BaiLing d'Ant Financial, connu sous le nom de « Ling », a annoncé aujourd'hui la mise à disposition en open source de son modèle phare à un billion de paramètres, Ling-2.6-1T. S'appuyant sur les fondements techniques présentés la semaine dernière, ce modèle s'éloigne de la simple recherche de chaînes de raisonnement ultra-longues ou d'un nombre excessif de paramètres. Il met plutôt en œuvre un mécanisme innovant de « réflexion rapide » grâce à une architecture hybride MLA et LinearAttention, conçue pour relever les défis d'efficacité des modèles à un trillion de paramètres dans des environnements de production réels.
Les résultats des tests indiquent que Ling-2.6-1T atteint une efficacité de token exceptionnelle dans des benchmarks complets d’analyse artificielle, en effectuant l’évaluation complète avec seulement 16 millions de tokens. Cela se traduit par des coûts de sortie représentant environ un quart de ceux des modèles comparables. En termes d’intelligence globale, le modèle affiche des performances comparables à celles de GPT-5.4 (mode non-inférentiel). Pour des métriques pratiques telles que le raisonnement, l’exécution de code, l’appel d’outils et la réalisation de tâches en plusieurs étapes, Ling-2.6-1T établit une nouvelle norme SOTA (state-of-the-art) dans le domaine de l’open source.
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commentaires (1)
![ThomasScott]()
万亿参数？蚂蚁这是要把GPU当饭吃啊😂 开源好评，但参数多≠智商高，隔壁某模型参数少一半照样吊打。先观望实际表现，别光顾着刷榜。
Le grand modèle BaiLing d'Ant Financial, connu sous le nom de « Ling », a annoncé aujourd'hui la mise à disposition en open source de son modèle phare à un billion de paramètres, Ling-2.6-1T. S'appuyant sur les fondements techniques présentés la semaine dernière, ce modèle s'éloigne de la simple recherche de chaînes de raisonnement ultra-longues ou d'un nombre excessif de paramètres. Il met plutôt en œuvre un mécanisme innovant de « réflexion rapide » grâce à une architecture hybride MLA et LinearAttention, conçue pour relever les défis d'efficacité des modèles à un trillion de paramètres dans des environnements de production réels.
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万亿参数？蚂蚁这是要把GPU当饭吃啊😂 开源好评，但参数多≠智商高，隔壁某模型参数少一半照样吊打。先观望实际表现，别光顾着刷榜。
