O Ant Group disponibiliza em código aberto o Ring-2.5-1T, o primeiro modelo de raciocínio do mundo com um trilhão de parâmetros e arquitetura mista linear

Em 13 de fevereiro, o Ant Group disponibilizou como código aberto o Ring-2.5-1T, o primeiro modelo de raciocínio do mundo com um trilhão de parâmetros, baseado em uma arquitetura linear híbrida. Ele oferece desempenho de ponta em código aberto na geração de textos longos, raciocínio matemático e execução de tarefas por agentes, proporcionando uma base de alto desempenho para lidar com tarefas complexas na era dos agentes.

Em termos de eficiência de geração, em cenários de textos longos com mais de 32 mil caracteres, o acesso à memória do Ring-2.5-1T é mais de 10 vezes menor do que na geração anterior, enquanto a taxa de transferência é mais de três vezes maior. No raciocínio profundo, o modelo alcançou pontuações de nível de medalha de ouro (35 na IMO, 105 na CMO) em autotestes para a Olimpíada Internacional de Matemática (IMO2025) e a Olimpíada Chinesa de Matemática (CMO2025). Ele também se integra perfeitamente a estruturas de agentes, como os assistentes pessoais de IA Claude Code e OpenClaw, permitindo o planejamento em várias etapas e a invocação de ferramentas.

(Legenda da figura: O Ring-2.5-1T alcança desempenho líder entre os modelos de código aberto em tarefas de raciocínio de alta dificuldade, como matemática, programação e lógica, bem como em tarefas de execução de longo prazo, tais como busca de agentes, engenharia de software e invocação de ferramentas.)

Em vários benchmarks de referência, o Ring-2.5-1T foi comparado sistematicamente com os principais modelos de código aberto e fechado, incluindo o DeepSeek-v3.2-Thinking, Kimi-K2.5-Thinking, GPT-5.2-thinking-high, Gemini-3.0-Pro-preview-thinking e Claude-Opus-4.5-Extended-Thinking. Ele alcançou desempenho líder entre os modelos de código aberto em cenários de alta dificuldade, como raciocínio matemático, geração de código, raciocínio lógico e execução de tarefas por agentes. Particularmente no modo “Heavy Thinking”, ele superou todos os modelos comparados em benchmarks de competições matemáticas, como IMOAnswerBench e HMMT-25, bem como no benchmark de geração de código LiveCodeBench-v6, demonstrando forte raciocínio complexo e generalização entre tarefas.

O Ring-2.5-1T é baseado na arquitetura Ling2.5. Ao otimizar o mecanismo de atenção, ele melhora significativamente a eficiência e a estabilidade do raciocínio em textos longos. O número de parâmetros ativados aumentou de 51 bilhões na geração anterior para 63 bilhões. Com o suporte da arquitetura híbrida de atenção linear, a eficiência do raciocínio foi significativamente aprimorada em relação à geração anterior. Em comparação com a arquitetura KIMI K2, que possui apenas 32 bilhões de parâmetros ativados, a arquitetura Ling2.5 demonstra vantagens significativas de rendimento para tarefas de raciocínio com sequências longas, com um total de 1 trilhão de parâmetros, e essa vantagem de eficiência aumenta com o aumento do comprimento da geração.

(Legenda da figura: Comparação de eficiência entre diferentes comprimentos de geração. Quanto mais longa a geração, mais pronunciada é a vantagem de rendimento.)

À medida que as aplicações de grandes modelos de IA se expandem de conversas curtas para o processamento de documentos longos, a compreensão de códigos entre arquivos e o planejamento de tarefas complexas, o Ring-2.5-1T aborda de forma eficaz os desafios dos altos custos computacionais e da baixa velocidade de raciocínio em cenários de saída longa. A disponibilização deste modelo como código aberto também destaca as capacidades abrangentes da equipe da Ant Bailing em infraestrutura de treinamento em grande escala, otimização de algoritmos e implementação de engenharia, oferecendo ao setor uma nova opção de modelos de base de alto desempenho e alta eficiência na era dos agentes.

Atualmente, os pesos do modelo e o código de inferência do Ring-2.5-1T foram lançados nas principais plataformas de código aberto, como Hugging Face e ModelScope. A página oficial de experiência de chat da plataforma e o serviço de API estarão disponíveis em breve.