집안트 그룹, Baoling 모델 제품군의 신작인 오픈소스 Ling-2.6-flash 공개
오늘 앤트 그룹(Ant Group)의 ‘바오링(Baoling)’ 대형 모델 시리즈가 대대적인 업데이트를 거쳤으며, ‘링-2.6-플래시(Ling-2.6-flash)’가 전 세계 개발자들에게 공식 출시되었습니다. 다양한 하드웨어 환경을 지원하고 배포 장벽을 낮추기 위해, 이 모델은 BF16, FP8, INT4 등 여러 정밀도 버전을 함께 출시하여 개발자들에게 더욱 유연한 추론 옵션을 제공합니다.
총 1040억 개의 파라미터와 74억 개의 활성화된 파라미터를 갖춘 Instruct 모델인 Ling-2.6-flash는 이전에 OpenRouter 플랫폼에서 "Elephant Alpha"라는 가명으로 테스트된 바 있습니다. 2주간의 시범 운영 기간 동안 개발팀은 광범위한 실제 사용 후기를 수집하고, 이를 바탕으로 중국어-영어 코드 전환의 유연성을 크게 향상시키고 주요 프로그래밍 프레임워크와의 호환성을 개선하는 등 집중적인 최적화를 수행했습니다.
기술적 하이라이트: 하이브리드 아키텍처와 뛰어난 효율성
Ling-2.6-flash의 핵심 강점은 독창적인 아키텍처와 높은 운영 효율성에 있습니다:
하이브리드 선형 아키텍처: 저수준 연산 최적화를 통해 모델은 뛰어난 추론 속도를 달성합니다. H20 카드 4개를 사용 시 최대 340 토큰/초에 달합니다. 프리필 처리량에서는 Nemotron-3-Super보다 2.2배 높은 성능을 보여 응답 지연 시간을 크게 줄였습니다.
탁월한 토큰 효율성 비율: 연구팀은 훈련 과정에서 토큰 효율성을 세심하게 조정했습니다. 평가 데이터에 따르면, 동등한 품질의 작업에 대해 Ling-2.6-flash는 약 1,500만 토큰만을 소비하며, 이는 유사 경쟁 모델의 약 10분의 1 수준에 불과하여 상용화 비용을 크게 절감합니다.
시나리오 심화: 에이전트 기능의 표적 강화
대형 모델의 가장 일반적인 사용 사례 중 하나인 에이전트 시나리오를 위해Ling-2.6-flash는 특별히 강화되었습니다. 복잡한 도구 호출, 다단계 계획 수립, 최종 작업 실행 등 어떤 상황에서도 이 모델은 안정적으로 작동합니다. BFCL-V4 및 SWE-bench와 같은 여러 업계 표준 평가에서, Ling-2.6-flash는 활성화된 매개변수 수가 더 많은 모델과 비교하더라도 동등하거나 심지어 최첨단(SOTA) 수준의 성능을 유지합니다.
개발자들은 이제 Hugging Face와 ModelScope(Moba Community)를 통해 이 모델의 오픈소스 리소스에 접근할 수 있게 되어, 다양한 산업 분야에서의 적용 가능성을 더욱 폭넓게 탐구할 수 있게 되었습니다.
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