2026年4月30日，蚂蚁集团正式开源万亿参数旗舰大模型百灵Ling-2.6-1T，该模型采用MLA与LinearAttention混合架构打造快思考机制，实测仅需16M tokens即可完成全量评测，输出成本仅为同类模型的四分之一，综合性能对标非推理模式下的GPT-5.4，推理、代码等实战指标达开源领域SOTA。
过去两年，大模型行业始终陷入“参数越高能力越强”的路径依赖，不少万亿级模型为了提升评测分数，不仅盲目堆叠冗余参数，还刻意拉长思考链长度，最终导致推理成本居高不下，难以在真实生产场景中大规模落地。
此次开源的Ling-2.6-1T跳出了传统的参数竞赛逻辑，核心目标是解决万亿级模型的“智效比”痛点。其采用的MLA与LinearAttention混合架构，创新性地实现了快思考（Fast-Thinking）机制，在保留大模型强大通用能力的前提下，大幅压缩了无效推理步骤，从架构层面降低了运行成本。
不同于多数大模型以牺牲效率换能力的研发思路，Ling-2.6-1T从设计阶段就锚定生产场景需求，针对企业级用户普遍反馈的部署成本高、响应延迟长等痛点做了定向优化，打破了“能力越强成本越高”的行业固有印象。
根据第三方机构Artificial Analysis的完整评测结果，Ling-2.6-1T的Token效率远超同类万亿级模型，仅需16M tokens即可完成全部评估流程，最终输出成本仅为同类模型的25%。
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