蚂蚁集团重磅开源万亿参数大模型Ling-1T，重新定义AI推理效率新标杆

2025年10月10日，蚂蚁集团正式向全球开源其最新旗舰级基础模型Ling-1T，该模型以1万亿总参数规模和创新的高效推理架构，在代码生成、数学推理、视觉理解等多领域突破现有技术瓶颈。作为Ling 2.0系列的开篇之作，Ling-1T通过500亿活跃参数设计与FP8混合精度训练技术，将大模型的推理效率与认知深度推向新高度，为开源社区提供了首个可商用的万亿级通用人工智能基座。

突破性架构设计：平衡规模与效率的Ling 2.0范式

Ling-1T采用蚂蚁自主研发的Ling 2.0架构，从底层设计就融入了万亿级参数的高效训练理念。该架构创新性地采用1/32稀疏激活比率的混合专家（MoE）模型，在1万亿总参数规模下保持500亿活跃参数的推理效率，相较传统密集型模型实现3倍以上的算力节省。核心架构创新包括MTP组合推理层、零均值专家路由机制和QK归一化技术，这些改进使模型在1e25 FLOPs的超大规模计算中仍能保持稳定收敛。

作为目前业界最大的FP8训练基础模型，Ling-1T通过混合精度训练技术实现15%的端到端加速，同时将精度损失控制在0.1%以内。配合细粒度异构管道调度与融合内核优化，该模型在20万亿高质量tokens的预训练过程中，实现了40%以上的计算资源利用率提升，为大模型训练效率树立了新基准。

全栈性能跃升：从数学推理到代码生成的全面突破

在复杂推理能力评测中，Ling-1T展现出与闭源商业模型比肩的性能表现。在AIME 2025数学竞赛基准测试中，该模型不仅刷新了开源模型的准确率纪录，更通过进化思维链（Evo-CoT）技术扩展了推理长度与精度的帕累托边界，证明了"高效思考"范式的可行性。

该图表清晰展示了Ling-1T在数学推理领域的领先地位，尤其在高难度符号推理任务中优势显著。这种性能突破验证了模型架构中MTP组合推理层的有效性，为解决复杂科学计算问题提供了新工具。

代码生成领域，Ling-1T在MultiPL-E、LiveCodeBench等权威基准测试中全面超越现有开源模型。其创新的语法-功能-审美混合奖励机制，使前端代码生成同时满足功能性与视觉美学要求。在ArtifactsBench前端开发基准中，该模型实现了92.3%的界面还原度，生成的代码同时支持Vue、React和Angular三大框架，展现出跨平台开发的通用能力。

图表揭示了Ling-1T在实际开发场景中的代码质量优势，特别是在复杂业务逻辑实现和前端交互设计方面表现突出。这种能力使开发者能够将抽象需求直接转化为生产级代码，显著降低开发门槛。

涌现智能与应用拓展：构建人机协作新范式

万亿参数规模带来的涌现能力使Ling-1T展现出惊人的跨模态理解与工具使用能力。在BFCL V3工具调用基准测试中，该模型仅通过轻量级指令调优就达到70%的工具使用准确率，能够自主解析复杂指令并调用合适的API完成任务。这种能力使Ling-1T能够：

• 将自然语言描述转化为交互式可视化组件
• 生成符合WCAG标准的无障碍前端界面
• 创建多语言风格统一的营销内容
• 实现跨平台应用的一键适配开发

特别值得关注的是其视觉-语言跨模态理解能力，模型能够同时处理图像描述与代码生成任务，在"猴子捞月亮"SVG动画生成等测试中，不仅准确实现动态效果，还能自主优化视觉层次感与动画流畅度。这种能力为创意设计与技术实现的无缝衔接提供了可能。

开源生态与部署支持：降低万亿模型使用门槛

为推动大模型技术普及，蚂蚁集团提供了全方位的部署支持方案。Ling-1T已在HuggingFace和ModelScope两大平台开放下载，并针对vLLM和SGLang推理框架进行深度优化。通过YaRN上下文扩展技术，模型可支持最高128K的超长文本处理，满足法律文档分析、代码库理解等专业场景需求。

开发者可通过类OpenAI接口快速集成Ling-1T能力，或使用提供的Docker镜像实现本地化部署。针对不同算力环境，蚂蚁还发布了从8G显存到集群级部署的梯度适配方案，使研究机构与中小企业也能享受万亿级模型的技术红利。

结语：开启认知智能新纪元

Ling-1T的开源标志着大模型技术正式进入"高效认知"阶段，其创新的架构设计与训练方法为行业提供了可复用的万亿级模型开发范式。通过开放训练细节与优化策略，蚂蚁集团希望与全球开发者共同推进AGI技术的安全可控发展。随着该模型在金融科技、智能制造、创意设计等领域的应用落地，我们正迈向人机协作的智能新纪元，通用人工智能的普惠化应用已不再遥远。