집Ant Bailing, 추론 강도를 사용자 정의할 수 있는 ‘Ring-2.6-1T’ 조 단위 사고 모델 공개
Ant Ling은 1조 규모 플래그십 추론 모델인 ‘Ring-2.6-1T’를 공식적으로 공개했습니다. 에이전트 워크플로우, 엔지니어링 개발, 과학적 분석과 같은 까다로운 운영 환경을 위해 설계된 이 모델은 핵심에 구성 가능한 ‘추론 노력(Reasoning Effort)’ 메커니즘을 갖추고 있습니다. 이 메커니즘은 추론 능력과 고정된 자원 사용량을 분리하도록 설계되어, 실제 애플리케이션에서 추론 비용과 실행 효율성 간의 균형을 맞추는 과제를 해결합니다.
Ring-2.6-1T는 ‘high’와 ‘xhigh’ 두 가지 추론 강도 모드를 제공합니다. ‘high’ 모드는 빈번한 에이전트 협업을 위해 최적화되어 토큰 소비가 적고 다단계 실행이 빠르며, 다단계 대화 및 작업 분해에 이상적입니다. ‘xhigh’ 모드는 수학 경시대회나 복잡한 논리적 추론과 같은 극한의 사용 사례를 위해 설계되어 더 깊은 사고 공간을 제공합니다.
실제 과제 평가에서 high 모드는 PinchBench에서 87.60점을 기록하며, GPT-5.4xHigh 및 Claude-Opus-4.7xhigh와 같은 경쟁 모델들을 능가했습니다. 고난도 추론 과제에서 xhigh 모드는 AIME26에서 95.83점, GPQA Diamond에서 88.27점을 기록하며 뛰어난 과학적 이해 능력을 입증했습니다.
이번 출시로 대규모 모델 경쟁이 순수한 매개변수 규모 중심에서 ‘추론 효율성’을 중심으로 한 정교한 전략으로 전환되는 신호탄이 되었습니다. Ring-2.6-1T는 조정 가능한 사고 깊이를 제공함으로써 개발자에게 더 유연한 비용 관리 옵션을 부여하고, 기업 워크플로우 내 AI 에이전트의 일상적인 배포를 용이하게 합니다. 이 모델은 현재 OpenRouter에서 1주일 무료 체험이 가능하며, 조만간 공식 오픈소스 버전이 출시될 예정입니다. 이를 통해 1조 규모 추론 모델의 오픈소스 생태계가 더욱 다양해질 것으로 기대됩니다.
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