开源大模型推理革命：Ring-1T-preview万亿参数模型逼近GPT-5数学能力

导语

蚂蚁集团旗下inclusionAI团队提前发布万亿参数推理模型Ring-1T-preview，在2025年美国数学邀请赛(AIME)中以92.6分逼近GPT-5水平，标志着开源模型正式具备竞赛级推理能力。

行业现状：大模型推理能力的"军备竞赛"

2025年，大语言模型的竞争已从参数规模转向推理质量。根据《2025大模型开源生态全景图》显示，全球135个核心开源项目中，数学推理成为衡量模型智能的关键指标。随着GPT-5、Gemini 2.5 Pro等闭源模型在数学推理、代码生成等领域不断突破，开源社区亟需能与之抗衡的大模型。在此背景下，Ring-1T-preview的开源具有里程碑意义。

核心亮点：三大突破重塑开源推理能力

1. 竞赛级数学推理能力

Ring-1T-preview在AIME 2025数学竞赛中获得92.6分的高分，接近GPT-5的94.6分。在IMO 2025测试中，该模型一次性解出第3题，并在其他题目上给出部分正确答案，展现出高阶推理能力，包括洞察力、构造性问题解决、反例生成、战略思维和严谨的逻辑链推理。

如上图所示，Ring-1T-preview在AIME 25、HMMT 25、LiveCodeBench(2408-2505)、CodeForces和ARC-AGI-v1等多个基准测试任务上表现优异，部分指标接近或超越Gemini-2.5-pro、DeepSeek-V3.1-Terminus-Thinking等模型。这张对比图直观展示了Ring-1T-preview在数学推理和代码生成领域的竞争力，为开发者和企业选择合适的开源模型提供了重要参考。

2. 高效的混合专家架构

Ring-1T-preview采用Ling 2.0高效的混合专家(MoE)架构，总参数规模达到万亿级别，但每个token仅激活约370亿参数（总参数的3.7%）进行计算。这种设计使得模型在保持推理速度的同时，具备了处理极其复杂任务的能力。门控网络的学习过程使不同专家网络逐渐擅长处理特定类型的问题，如数学推理、代码分析或语言理解。

3. 创新的训练方法与开源生态

模型在20万亿token的高质量语料上完成预训练，并通过自研的ASystem强化学习系统进行了专门针对推理能力的RLVR训练。团队采用了创新的"icepop"方法，鼓励模型展示思考过程而非仅输出最终答案。Ring-1T-preview已完全开源，开发者可通过GitCode仓库获取相关资源，仓库地址为https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-1T-preview。

这张图片再次展示了Ring-1T-preview在AIME 25、HMMT 25等多任务中的性能对比，蓝色柱形代表Ring-1T-preview的性能。通过与Gemini-2.5-pro、DeepSeek等模型的对比，可以清晰看出Ring-1T-preview在开源模型中的领先地位，尤其是在数学推理任务上的优势，为科研机构和企业提供了一个高性能且经济的AI解决方案。

行业影响与趋势

Ring-1T-preview的开源标志着中国开源AI模型在全球竞争中迈出重要一步。根据最新数据，中国研发的开源人工智能模型在全球下载量中的占比已达到17.1%，首次超越美国的15.8%。这一突破不仅提升了中国在AI领域的技术影响力，也为全球开发者提供了一个可媲美闭源巨头的高性能选择。

该模型的推出将加速多个领域的发展：在教育领域，可用于开发更智能的辅导系统；在科研领域，能辅助数学家和科学家进行复杂问题求解；在工业界，可为数据分析、优化问题提供强大支持。随着模型的不断迭代和社区的积极参与，我们有理由相信开源大模型将在更多关键领域挑战闭源模型的主导地位。

总结与建议

Ring-1T-preview的开源发布，无疑是开源大模型发展的一个重要里程碑。它不仅展示了中国在AI领域的技术实力，也为全球开发者提供了一个强大且免费的工具。对于企业而言，这是一个降低AI应用门槛、提升业务智能化水平的绝佳机会；对于研究机构，该模型为探索大模型推理机制提供了理想的实验平台。

建议相关从业者尽快尝试部署和使用Ring-1T-preview，特别是在需要复杂推理能力的场景中。同时，积极参与社区建设，为模型的优化和迭代贡献力量。随着开源生态的不断完善，我们有望看到更多创新应用和解决方案的涌现，推动AI技术向更普惠、更智能的方向发展。