Ling-1T：萬億參數的高效推理非思考模型
在人工智能領域，語言模型的發展日新月異，參數規模的不斷擴大為模型的性能提升帶來了新的機遇與挑戰。今天，我們將聚焦于由螞蟻集團開源的Ling-1T 模型，它作為 Ling 2.0 系列的第一款旗艦非思考模型，憑借萬億參數的龐大體量和卓越的高效推理能力，為自然語言處理領域帶來了新的突破。
一、項目概述
Ling-1T 是基于 Ling 2.0 架構的萬億參數非思考模型，其設計目標是實現高效的推理和強大的認知能力。該模型在 20T+ token 的高質量、高推理濃度語料上完成預訓練，支持最高 128K 的上下文窗口，并通過“中訓練+后訓練”的演進式思維鏈（Evo-CoT）方法，極大地提升了模型的推理效率和準確性。Ling-1T 在多項復雜推理基準測試中取得了 SOTA 表現，展現出在高效思考與精確推理之間的卓越平衡。
二、核心功能
（一）高效推理
Ling-1T 在有限的輸出 token 條件下，能夠直接給出高質量的推理結果，推理效率極高，適合快速解決問題。它在代碼生成、軟件開發、競賽數學、專業數學、邏輯推理等多項高難度基準測試上，均展現出領先的復雜推理能力。例如，在 AIME-25 競賽數學推理測試中，Ling-1T 的準確率高達 70.42%，與 Gemini-2.5-Pro 并列最高精度，但后者用了更長的輸出。
（二）長文本處理
Ling-1T 支持長達 128K 的上下文窗口，能夠處理長文檔任務，適合法律、金融、科研等領域的復雜推理。這一超長上下文處理能力使其在處理長文本時能夠保持對關鍵信息的準確把握，避免因上下文窗口過小而導致的信息丟失。
（三）創意寫作
Ling-1T 能夠生成富有創意的文案、劇本、詩歌等，滿足內容創作和廣告文案的需求。它可以根據指定的風格與語氣創作多語種文本，為內容創作者提供了強大的支持。
（四）多語言支持
Ling-1T 支持處理英文等其他語言的任務，具備一定的多語言能力。這使得它能夠適應不同語言環境下的應用需求，拓展了其應用場景。
（五）多任務能力
Ling-1T 在編程輔助、數學解題、知識問答、多輪對話等任務中表現出色，能夠生成高質量的代碼和設計。它能夠精準理解復雜自然語言指令，自主完成綜合性任務。
（六）應用集成
Ling-1T 支持集成到各種工具中，如支付軟件、理財助手、健康助手等，提升智能化水平。這種應用集成能力使其能夠廣泛應用于不同的行業和場景。
三、技術揭秘
（一）架構設計
Ling-1T 基于 Ling 2.0 架構，采用 Mixture of Experts（MoE）架構設計，總參數量為 1 萬億，包含 256 個專家。每次推理僅激活約 510 億參數，顯著降低了推理成本，同時保持了高性能。這種“大參數儲備+小參數激活”的范式，使得 Ling-1T 在推理時能夠快速響應，端到端推理延遲穩定在 200 毫秒以內。
（二）預訓練與優化
Ling-1T 的預訓練分為三個階段：Pretrain Stage 1 使用 10T 高知識密度語料，Pretrain Stage 2 使用 10T 高推理密度語料，Mid-training 擴展上下文到 128K 并加入思維鏈語料。在預訓練階段，Ling-1T 采用了 FP8 混合精度訓練，相比 BF16，FP8 能顯著節省顯存、提升訓練速度，且在 1T token 的對比實驗中，Loss 偏差僅為 0.1%。此外，Ling-1T 還引入了 Query-Key 歸一化技術，有效解決了注意力機制中的梯度爆炸和數值不穩定問題。
（三）強化學習與優化
Ling-1T 在強化學習階段提出了以“句子”為粒度的策略優化方法 LPO（Linguistics-Unit Policy Optimization）。這種方法首次將“句子”作為一種兼顧語義完整性與粒度精細度的中間策略，并在此粒度上進行重要性采樣與裁剪，使得獎勵信號與模型行為在語義層面實現了更精準的對齊。與 GRPO 和 GSPO 相比，LPO 在訓練穩定性與模型泛化性上均表現出明顯優勢。
四、應用場景
（一）編程輔助
Ling-1T 能夠生成高質量的代碼片段，幫助開發者快速實現功能，提升編程效率。它在 LiveCodeBench（真實編程推理任務）上得分最高，顯著高于 DeepSeek。
（二）數學解題
Ling-1T 在數學推理和解題方面表現出色，支持輔助解決復雜的數學問題，如競賽題目等。在 Omni-Math 與 UGMathBench 綜合測試中，Ling-1T 穩居領先位置。
（三）知識問答
Ling-1T 具備強大的知識理解能力，能準確回答各種知識性問題，提供可靠的信息。在多個關鍵數據集上，如 C-Eval、MMLU-Redux、MMLU-Pro 等，Ling-1T 均處于領先或并列領先位置。
（四）創意寫作
Ling-1T 能夠生成富有創意的文案、劇本、詩歌等，滿足內容創作和廣告文案的需求。它可以根據指定的風格與語氣創作多語種文本，為內容創作者提供了強大的支持。
（五）多輪對話
Ling-1T 在多輪對話場景中表現出色，能夠展現出自然語言表達與思維連貫性的平衡能力。在 BFCL-v3 與 Creative-Writing 等具備開放思維特征的任務中，Ling-1T 展現出卓越的推理遷移與泛化能力。
五、快速使用
（一）部署環境準備
Ling-1T 支持多種部署方式，包括 SGLang 和 vLLM。在使用 SGLang 時，需要安裝 sglang 和 sgl-kernel。在使用 vLLM 時，需要安裝 vllm。
（二）運行推理
在SGLang 中，可以通過以下命令啟動服務器和客戶端：
# 啟動服務器
python -m sglang.launch_server --model-path $MODEL_PATH --tp-size 8 --pp-size 4 --dp-size 1 --trust-remote-code --dist-init-addr $MASTER_IP:2345 --port $PORT --nnodes 4 --node-rank 0
# 客戶端
curl -s http://${MASTER_IP}:${PORT}/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "auto", "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]}'在vLLM 中，可以通過以下命令啟動服務：
# 安裝依賴
pip install vllm==0.11.0
# 啟動服務
vllm serve $MODEL_PATH --port $PORT --served-model-name my_model --trust-remote-code --tensor-parallel-size 8 --pipeline-parallel-size 4 --gpu-memory-utilization 0.85（三）API 使用
Ling-1T 還可以通過 API 調用，以下是一個使用 OpenAI 客戶端的示例：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://zenmux.ai/api/v1",
api_key="<your ZENMUX_API_KEY>",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="inclusionai/ling-1t",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "What is the meaning of life?"
}
]
)
print(completion.choices[0].message.content)六、結語
Ling-1T作為螞蟻集團開源的萬億參數非思考模型，憑借其高效推理能力和強大的多任務處理能力，為自然語言處理領域帶來了新的突破。它在編程輔助、數學解題、知識問答、創意寫作等多個應用場景中展現出卓越的性能，為開發者和研究人員提供了強大的工具。未來，Ling-1T 將繼續優化其架構和推理能力，進一步提升其在復雜任務中的表現。
Hugging Face 模型庫：???https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-1T??
本文轉載自??小兵的AI視界??，作者：AGI小兵
