首頁螞蟻集團推出開源版 Ling-2.6-flash，為 Baoling 模型系列增添新成員
螞蟻集團的「寶靈」大型模型系列今日迎來重大更新，Ling-2.6-flash 現已正式向全球開發者開放。為適應不同的硬體環境並降低部署門檻，該模型同時推出了包含 BF16、FP8 和 INT4 在內的多種精度版本，為開發者提供更靈活的推論選項。
作為一款擁有 1040 億總參數與 74 億激活參數的 Instruct 模型，Ling-2.6-flash 先前曾以「Elephant Alpha」的代號在 OpenRouter 平台上進行測試。 經過為期兩週的測試，開發團隊收集了大量實務反饋並進行了針對性優化，特別是在提升中英語切換的流暢度，以及改善與主流程式設計框架的相容性方面。
技術亮點：混合架構與卓越效能
Ling-2.6-flash 的核心優勢在於其獨特的架構與高運作效率：
混合線性架構：透過低階運算優化，該模型實現了卓越的推論速度。在配備 4 張 H20 顯卡的情況下，推論速度可達 340 個標記/秒。在預填充吞吐量方面，其表現是 Nemotron-3-Super 的 2.2 倍，顯著降低了響應延遲。
卓越的令牌效率比：團隊在訓練過程中對令牌效率進行了細緻調校。評估數據顯示，在同等品質的任務下，Ling-2.6-flash 僅消耗約 1,500 萬個令牌——約為同類競爭對手的十分之一——大幅降低商業成本。
場景深化：針對代理能力的強化
針對大型模型最常見的應用場景之一——代理場景，Ling-2.6-flash 已進行了針對性強化。無論是處理複雜的工具調用、多步驟規劃，還是最終任務執行，該模型均能穩定發揮。 在 BFCL-V4 和 SWE-bench 等數項業界標準評估中，即使與具備更多激活參數的模型相比，Ling-2.6-flash 仍能維持相當甚至領先業界（SOTA）的表現。
開發者現可透過 Hugging Face 和 ModelScope（Moba Community）存取該模型的開源資源，進一步探索其在各類產業應用中的潛力。
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