蚂蚁开源全球首个混合线性架构万亿参数思考模型Ring-2.5-1T
2月13日,蚂蚁集团正式开源发布全球首个基于混合线性架构的万亿参数思考模型Ring-2.5-1T,该模型在长文本推理、数学逻辑推导及智能体任务执行上达到开源领域领先水平,不仅将32K以上长文本推理效率提升3倍,更具备国际数学奥林匹克(IMO)竞赛金牌级的深度思考能力,为智能体(Agent)时代的复杂任务处理提供了高性能技术底座。
当前AI大模型正加速迈入智能体时代,行业对模型的推理深度、长文本处理效率及跨生态适配能力提出了更高要求。此前的万亿参数模型多基于传统架构开发,往往面临参数规模与计算效率难以兼顾的困境——要么推理能力突出但运行速度迟缓,要么效率达标但复杂任务处理能力不足。蚂蚁此次推出的Ring-2.5-1T,正是瞄准这一行业痛点,通过创新性的混合线性架构实现了技术突破。
在长文本处理场景中,Ring-2.5-1T展现出了压倒性的效率优势。对比上代模型,其访存规模降低10倍以上,在32K及更长的文本生成与推理任务中,生成吞吐提升3倍以上。这意味着在处理法律卷宗、长篇代码调试、学术论文撰写等对长文本能力要求极高的任务时,模型能以更快速度输出高质量结果,大幅降低企业与开发者的时间成本。对于金融、法律等需要处理海量长文本数据的行业而言,这一效率提升将直接转化为业务竞争力。
深度思考能力是Ring-2.5-1T的另一核心亮点。该模型达到了IMO竞赛的金牌级推理水平,能精准完成复杂数学逻辑推导、多步骤问题拆解、因果关系分析等任务。这一能力不仅让模型在学术研究、教育辅导等场景具备实用价值,更能为智能体执行需要深度决策的任务提供核心支撑——比如金融领域的动态风险评估、工业场景的设备故障根因排查、政务领域的政策解读与落地分析等。
除了基础能力的突破,Ring-2.5-1T还具备极强的代码能力与智能体生态适配性。它能无缝对接OpenClaw智能体生态,同时兼容Claude Code等主流代码工具,开发者可以快速将其集成到自有智能体系统中,实现复杂任务的自动化执行。值得注意的是,蚂蚁还同步推出了全模态大模型Ming-Flash-Omni 2.0,性能对标Google Gemini 2.5 Pro,进一步完善了其在大模型领域的产品矩阵,展现了覆盖“思考-感知-执行”全链路的AI技术布局。
AI行业分析师指出,万亿参数模型的开源本就少见,而基于混合线性架构的创新更是填补了领域空白。Ring-2.5-1T的开源,打破了高性能大模型的技术壁垒,让更多中小开发者与企业能低成本获取顶尖级的思考模型,有望推动智能体生态的快速繁荣。在Agent时代,这类具备高效推理与跨生态能力的模型,将成为数字经济各领域智能化转型的核心基础设施。
从全模态大模型到万亿参数思考模型,蚂蚁集团的一系列动作,展现了其在AI技术领域的深厚积累与开放姿态。随着Ring-2.5-1T的开源,我们或许能看到更多基于该模型的创新应用涌现,为智能体时代的AI落地带来更多可能性。

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