Ring-lite – 螞蟻技術開源的輕量級推理模型

Ring-lite 是一款由螞蟻技術 AntTech 團隊傾力打造的輕量級推理模型，基于 MoE 架構，以 Ling-lite-1.5 為基石，并融入獨樹一幟的 C3PO 強化學習訓練方法。它在諸多推理基準測試中表現卓越，榮登 SOTA 榜首，而其激活參數僅為 2.75B。Ring-lite 憑借其穩健的強化學習訓練、Long-CoT SFT 與 RL 的優化融合，以及對多領域任務聯合訓練難題的攻克，實現了高效的推理能力。同時，Ring-lite 開源了包括模型權重、訓練代碼和數據集在內的全套技術棧，旨在推動輕量級 MoE 推理模型的發展。

## Ring-lite：開啟輕量級推理新篇章

Ring-lite，這款由螞蟻技術 AntTech 團隊精心研發的推理模型，憑借其卓越的性能和輕量化的設計，正引領著輕量級推理模型的新潮流。它不僅在技術上有所突破，更在應用場景上展現出廣闊的前景。

### 主要功能：面面俱到，無所不能

• 高效推理： Ring-lite 在數學推理、編程競賽、科學推理等復雜任務中展現出強大的推理能力，游刃有余地處理各種難題。
• 輕量設計： 總參數量為 16.8B，激活參數僅為 2.75B，在保證卓越性能的同時，對計算資源的要求極低，尤其適合資源有限的環境。
• 多領域專家： 涵蓋數學、編程、科學等多個領域，通過聯合訓練和分階段訓練，實現領域間的協同增益，提升模型的泛化能力。
• 穩定訓練： 采用 C3PO 強化學習訓練方法，有效解決傳統強化學習訓練的不穩定性問題，確保訓練過程的穩定性和效率。

### 產品官網：探索更多可能

想要深入了解 Ring-lite 的更多信息，歡迎訪問我們的官方資源：

• GitHub 倉庫： https://github.com/inclusionAI/Ring
• HuggingFace 模型庫： https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-lite
• arXiv 技術論文： https://arxiv.org/pdf/2506.14731

### 應用場景：無處不在，賦能未來

• 教育領域： 助力學生攻克復雜的數學和科學難題，提供詳盡的解題步驟和推理過程，加深學生對知識的理解和掌握。
• 科研領域： 輔助研究人員探索復雜的數學和科學問題，提供詳細的推理過程和解決方案，為理論研究和實驗設計提供支持。
• 工業和商業領域： 處理和分析海量復雜數據，提供推理過程和解決方案，應用于金融、醫療、市場營銷等領域的預測和決策支持。
• 智能助手： 集成于智能助手，提供更智能的推理和解答能力，處理復雜的查詢和任務，提升用戶體驗。
• 醫療領域： 輔助醫生和研究人員分析和處理復雜的醫學數據，提供詳細的推理過程和解決方案，支持疾病診斷和治療方案制定。

### 常見問題：答疑解惑，掃清疑慮

Q: Ring-lite 的核心技術是什么？

A: Ring-lite 采用 MoE 架構、C3PO 強化學習訓練方法、Long-CoT SFT 與 RL 的結合以及多領域數據聯合訓練等核心技術，實現高效推理和穩定訓練。

Q: Ring-lite 的優勢是什么？

A: Ring-lite 的優勢在于其高效推理能力、輕量級設計、多領域適應性和穩定訓練機制，使其在資源受限的環境中也能發揮出色表現。

Q: 如何開始使用 Ring-lite？

A: 您可以訪問 GitHub 倉庫和 HuggingFace 模型庫，獲取模型權重、訓練代碼和數據集，開始您的 Ring-lite 之旅。