首頁白靈大型模型開源 Ring-2.6-1T，鎖定真實複雜任務迴圈
百林大模型今日 正式開源其兆參數旗艦推理模型Ring-2.6-1T ，該模型旨在解決大型模型在實際生產環境中執行能力受限的挑戰。 該模型不僅僅是單純地擴增參數規模；它標誌著向端到端推進長鏈任務（如代理工作流程、軟體工程及科學分析）的根本性轉變。
在技術層面，Ring-2.6-1T 實現了三項關鍵突破。首先，它顯著提升了代理的執行能力，在評估代理適應性的 PinchBench 和 ClawEval 等基準測試中，達到了開源領域的最新水準，同時大幅改善了任務分解與反饋修正能力。
其次，它引入了一種名為「推理投入度」（Reasoning Effort）的創新可調機制，設有「高」（high）與「x高」（xhigh）兩種強度等級。這使開發者能根據任務複雜度，在成本與效能之間取得平衡。 「高」強度級別在 Tau2-Bench 電信業務測試中展現強勁表現；而「xhigh」強度級別則在 AIME26 和 GPQA Diamond 等高難度推理任務中達到了能力上限。
最後，該模型採用結合「Ice Stick 演算法」的異步強化學習架構，有效解決了萬億參數模型在長時間訓練週期中的穩定性問題，並顯著提升了資源利用率。
Ring-2.6-1T 現已於Hugging Face 和ModelScope 上線。 儘管團隊承認在長期交付穩定性方面仍有改善空間，但此模型的開源化標誌著人工智慧領域的質的飛躍——從單一對話互動，轉變為具備自主規劃與工具協作能力的執行引擎——為全球開發者探索複雜自動化流程奠定了堅實基礎。
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