首页蚂蚁集团开源Ring-2.5-1T，这是全球首个采用混合线性架构的万亿参数思考模型
2月13日，蚂蚁集团基于混合线性架构，将全球首个万亿参数推理模型Ring-2.5-1T以开源形式发布。 该模型在长文本生成、数学推理和智能体任务执行方面均展现出开源领域最先进的性能，为智能体时代处理复杂任务提供了高性能的基础。
在生成效率方面，在超过32K的长文本场景中，Ring-2.5-1T的内存访问次数比上一代模型降低了10倍以上，而吞吐量则提高了3倍以上。 在深度推理方面，该模型在国际数学奥林匹克竞赛（IMO2025）和中国数学奥林匹克竞赛（CMO2025）的自测中均取得了金牌级成绩（IMO得分为35，CMO得分为105）。 它还能与Claude Code和OpenClaw个人AI助手等智能体框架无缝集成，支持多步骤规划和工具调用。
（图注：Ring-2.5-1T 在数学、编程和逻辑等高难度推理任务，以及代理搜索、软件工程和工具调用等长期执行任务中，均实现了开源领域的领先性能。）
在多个权威基准测试中，Ring-2.5-1T 与领先的开源及闭源模型进行了系统性对比，包括 DeepSeek-v3.2-Thinking、 Kimi-K2.5-Thinking、GPT-5.2-thinking-high、Gemini-3.0-Pro-preview-thinking 以及 Claude-Opus-4.5-Extended-Thinking。 在数学推理、代码生成、逻辑推理和智能体任务执行等高难度场景中，它取得了开源领域领先的性能。 特别是在“深度思考”模式下，它在IMOAnswerBench和HMMT-25等数学竞赛基准测试，以及LiveCodeBench-v6代码生成基准测试中，均超越了所有对比模型，展现出强大的复杂推理能力和跨任务泛化能力。
Ring-2.5-1T 基于 Ling2.5 架构。通过优化注意力机制，它显著提升了长文本推理的效率和稳定性。 激活参数数量从上一代的 51B 增加到 63B。在混合线性注意力架构的支持下，推理效率较上一代有了显著提升。 与仅拥有32B激活参数的KIMI K2架构相比，Ling2.5架构在总参数数达1T的情况下，针对长序列推理任务展现出显著的吞吐量优势，且该效率优势会随着生成长度的增加而进一步提升。
（图注：不同生成长度的效率对比。生成长度越长，吞吐量优势越显著。）
随着AI大模型的应用范围从短对话扩展至长文档处理、跨文件代码理解及复杂任务规划，Ring-2.5-1T有效解决了长输出场景下计算成本高、推理速度慢的挑战。 该模型的开源发布，也彰显了Ant Bailing团队在大型训练基础设施、算法优化及工程实现方面的综合实力，为行业在智能代理时代提供了高性能、高效率的基础模型新选择。
目前，Ring-2.5-1T的模型权重和推理代码已在Hugging Face、ModelScope等主流开源平台发布。官方平台的聊天体验页面和API服务即将上线。
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