2026年8月，蚂蚁ASystem团队联合开源本地化大模型后训练工具包AReno、百灵大模型推出轻量级后训练实践路径，首次在单机环境打通智能体强化学习（Agentic RL）闭环。本次实验基于7.9B参数的Ling-3.0-tiny模型展开，可大幅提升本地部署大模型的规则理解、安全合规与工具调用能力，解决单机模型“虚胖”、落地适配难的行业痛点。
近年来，本地部署大模型凭借数据安全性高、长期使用成本低的优势，成为不少企业数字化转型的首选。但行业很快发现，能够跑通本地部署仅仅是第一步，多数通用大模型在真实业务场景中普遍存在“虚胖”问题：空有大参数支撑的基础对话能力，却无法精准识别行业复杂规则、输出内容容易突破安全边界，调用外部工具的成功率更是远低于业务要求，始终无法从“可部署”走到“可使用”。
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