家アント・グループ、オープンソースの「Ling-2.6-flash」を発表。Baolingモデルファミリーに新たなモデルが加わった
アント・グループの「Baoling」大規模モデルシリーズが本日、大幅なアップデートを行い、「Ling-2.6-flash」 が世界中の開発者に正式に提供開始されました。さまざまなハードウェア環境に対応し、導入のハードルを下げるため、このモデルではBF16、FP8、INT4を含む複数の精度バージョンもリリースされ、開発者により柔軟な推論オプションを提供します。
総パラメータ数1040億、活性化パラメータ数74億を誇るInstructモデルであるLing-2.6-flashは 、以前OpenRouterプラットフォーム上で「Elephant Alpha」というコードネームでテストされていました。 2週間にわたる試験運用を通じて、開発チームは実環境からの広範なフィードバックを収集し、的を絞った最適化を行いました。特に、中国語と英語のコードスイッチングの滑らかさを向上させ、主要なプログラミングフレームワークとの互換性を高めました。
技術的ハイライト：ハイブリッドアーキテクチャと優れた効率性
Ling-2.6-flashの 最大の強みは、その独自のアーキテクチャと高い運用効率にあります：
ハイブリッド線形アーキテクチャ：低レベルの計算最適化により、モデルは優れた推論速度を実現します。H20カード4枚を使用した場合、最大340トークン/秒に達します。プリフィルスループットでは、Nemotron-3-Superの2.2倍の性能を発揮し、応答遅延を大幅に低減します。
卓越したトークン効率比：チームはトレーニング中にトークン効率を綿密に調整しました。評価データによると、同等の品質のタスクにおいて、Ling-2.6-flashの 消費トークン数は約1,500万トークンにとどまり、これは競合他社の約10分の1であり、商用コストを大幅に削減します。
シナリオの深化：エージェント機能の的を絞った強化
大規模モデルの最も一般的なユースケースの一つであるエージェントシナリオにおいて、Ling-2.6-flashは 特に強化されています。複雑なツール呼び出し、多段階計画、最終タスクの実行のいずれにおいても、本モデルは確実に動作します。 BFCL-V4やSWE-benchといった業界標準の評価において、Ling-2.6-flashは 、より多くのパラメータを活性化するモデルと比較しても、同等の、あるいは最先端（SOTA）の性能を維持しています。
開発者はHugging FaceやModelScope（Moba Community）を通じて本モデルのオープンソースリソースにアクセスできるようになり、様々な産業用途におけるその可能性をさらに探求できるようになりました。
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