百靈大模型官網(wǎng)

百靈大模型是螞蟻集團(tuán)自研的生成式AI大模型體系，涵蓋語(yǔ)言、推理和多模態(tài)三個(gè)方向，形成了Ling?Ring?Ming三條技術(shù)路線。百靈大模型基于Transformer架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)模型，通過(guò)海量高質(zhì)量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練，具備強(qiáng)大的文本、圖像、音頻、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力，支持文本生成、理解、對(duì)話、推理等復(fù)雜任務(wù)。 百靈大模型擁有強(qiáng)大的通用能力與行業(yè)落地能力，已廣泛應(yīng)用于金融、醫(yī)療、生活服務(wù)等場(chǎng)景。

百靈大模型是螞蟻集團(tuán)自主研發(fā)的尖端人工智能體系，它巧妙融合了語(yǔ)言、推理以及多模態(tài)三大技術(shù)路徑，并以Ling?Ring?Ming三條技術(shù)主線為核心?；赥ransformer深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，百靈大模型通過(guò)海量、高品質(zhì)的文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練，展現(xiàn)出卓越的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力，可應(yīng)對(duì)文本、圖像、音頻、視頻等多種信息媒介，并能勝任文本生成、深度理解、智能對(duì)話、復(fù)雜推理等一系列高級(jí)任務(wù)。百靈大模型不僅通用能力出眾，更具備強(qiáng)大的行業(yè)應(yīng)用潛力，已成功落地于金融、醫(yī)療、生活服務(wù)等眾多領(lǐng)域。

百靈大模型版本概覽

一、基礎(chǔ)模型Ling系列

Ling系列模型構(gòu)成了百靈大模型的基礎(chǔ)能力，專注于語(yǔ)言理解與生成。

Ling-1T：萬(wàn)億參數(shù)旗艦，開(kāi)源新標(biāo)桿

Ling-1T是百靈混合專家（MoE）架構(gòu)下的萬(wàn)億參數(shù)級(jí)別旗艦?zāi)Ｐ汀Ｋ诔^(guò)20萬(wàn)億（20T）的高質(zhì)量語(yǔ)料上完成了深度預(yù)訓(xùn)練，是最新發(fā)布的、參數(shù)量達(dá)到萬(wàn)億級(jí)別的開(kāi)源模型。在各項(xiàng)權(quán)威評(píng)測(cè)中，Ling-1T均取得了優(yōu)異的成績(jī)，被認(rèn)為是下一代開(kāi)放模型中最易用、體驗(yàn)最佳的開(kāi)源基礎(chǔ)模型選擇。

Ling-flash-2.0：高效通用，性價(jià)比之選

Ling-flash-2.0是Ling 2.0 MoE架構(gòu)下的通用版本模型。該模型采用了稀疏的MoE架構(gòu)，總參數(shù)量高達(dá)1000億（100B），而每次處理token僅激活61億（6.1B）參數(shù)（非詞向量激活48億）。憑借極高的性價(jià)比與全面的性能表現(xiàn)，它能夠高效應(yīng)對(duì)絕大多數(shù)語(yǔ)言模型應(yīng)用場(chǎng)景。盡管配置精簡(jiǎn)，Ling-flash-2.0在多個(gè)權(quán)威評(píng)測(cè)中展現(xiàn)出的性能已能媲美甚至超越400億參數(shù)級(jí)別的稠密（dense）模型及更大規(guī)模的MoE模型。

Ling-mini-2.0：小巧玲瓏，性能卓絕

Ling-mini-2.0是一款基于MoE架構(gòu)的小尺寸高性能大語(yǔ)言模型。其總參數(shù)量為160億（16B），但每個(gè)token僅激活14億（1.4B）參數(shù)（非詞向量激活7.89億），從而實(shí)現(xiàn)了極快的生成速度。得益于高效的MoE設(shè)計(jì)以及大規(guī)模、高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，盡管激活參數(shù)量不大，Ling-mini-2.0在下游任務(wù)中的表現(xiàn)依然可以媲美100億參數(shù)以下稠密LLM及更大規(guī)模MoE模型的頂尖水平。

二、推理模型Ring系列

Ring系列模型專注于增強(qiáng)模型的邏輯推理和問(wèn)題解決能力。

Ring-1T：全球首個(gè)萬(wàn)億參數(shù)推理模型

Ring-1T是全球首個(gè)開(kāi)源的萬(wàn)億參數(shù)推理大模型，同時(shí)也是百靈混合專家（MoE）推理模型Ring系列中尺寸最大、推理能力最強(qiáng)的旗艦版本。該模型采用了icepop方法進(jìn)行RLVR訓(xùn)練，具備卓越的自然語(yǔ)言推理能力。在AIME25、CodeForces、HMMT25、LiveCodeBench、ARC-AGI-v1等一系列高難度測(cè)試中，Ring-1T均取得了SOTA（State-of-the-Art）表現(xiàn)，多項(xiàng)指標(biāo)位居開(kāi)源模型前列。

Ring-flash-2.0：深度優(yōu)化，創(chuàng)意無(wú)限

Ring-flash-2.0是基于Ling-flash-2.0 MoE架構(gòu)深度優(yōu)化的思考模型。它擁有1000億（100B）的總參數(shù)，但在每次推理中僅激活61億（6.1B）參數(shù)，以稀疏且高效的方式完成推理任務(wù)。該模型通過(guò)獨(dú)創(chuàng)的icepop算法，成功解決了MoE強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的不穩(wěn)定性問(wèn)題，使其復(fù)雜推理能力在長(zhǎng)周期訓(xùn)練中得以持續(xù)提升。Ring-flash-2.0在數(shù)學(xué)競(jìng)賽、代碼生成以及邏輯推理等多個(gè)高難度基準(zhǔn)測(cè)試中取得了突破性進(jìn)展，其性能超越了400億參數(shù)規(guī)模以下的稠密模型，并且還擁有推理模型中較為罕見(jiàn)的出色創(chuàng)意寫(xiě)作能力。

Ring-mini-2.0：高速省心，推理優(yōu)選

Ring-mini-2.0是基于Ling-mini-2.0 MoE架構(gòu)深度優(yōu)化的推理模型。它在邏輯推理、代碼與數(shù)學(xué)任務(wù)方面表現(xiàn)卓越。此外，該模型兼具“快”（支持12.8萬(wàn)（128K）長(zhǎng)上下文，高達(dá)300+ token/s的高速生成）與“省”（總參數(shù)量160億（16B），激活14億（1.4B）即可達(dá)到100億參數(shù)以下稠密模型的綜合推理能力）的特點(diǎn)，是資源有限情況下的理想推理模型選擇。

三、多模態(tài)模型Ming系列

Ming系列模型將提供強(qiáng)大的多模態(tài)理解與生成能力，應(yīng)用場(chǎng)景極為豐富多樣。Ming系列模型預(yù)計(jì)近期將陸續(xù)發(fā)布，敬請(qǐng)期待。

百靈大模型應(yīng)用場(chǎng)景

百靈大模型使用指南

您可以通過(guò)以下幾種方式體驗(yàn)或集成百靈大模型。

方式一：網(wǎng)頁(yè)版在線體驗(yàn)

百靈大模型提供了Ling-1T的免費(fèi)體驗(yàn)版本，您可以通過(guò)網(wǎng)頁(yè)瀏覽器直接訪問(wèn)百靈大模型官網(wǎng)，注冊(cè)登錄后即可在線使用。百靈大模型官網(wǎng)：https://ling.tbox.cn/chat

方式二：通過(guò)API接入

百靈大模型支持通過(guò)調(diào)用API集成Ling-1T和Ring-1T模型，其他模型暫不支持API接入。百靈大模型API使用文檔：https://alipaytbox.yuque.com/sxs0ba/ling/develop

方式三：在百寶箱中使用百靈大模型搭建智能體

您可以在百寶箱內(nèi)置的百靈大模型基礎(chǔ)上，搭建您的智能體，并可將搭建好的智能體發(fā)布至網(wǎng)頁(yè)版、支付寶小程序或通過(guò)SDK進(jìn)行集成。百寶箱智能體平臺(tái)入口：https://www.tbox.cn/

方式四：百靈大模型開(kāi)源版

百靈大模型系列模型已面向公眾開(kāi)源，您可以根據(jù)自身需求選擇進(jìn)行本地部署體驗(yàn)。Github：https://github.com/inclusionAI HuggingFace：https://huggingface.co/inclusionAI ModelScope：https://modelscope.cn/organization/inclusionAI

百靈大模型官方網(wǎng)站入口網(wǎng)址：

百靈大模型官網(wǎng)：https://ling.tbox.cn/chat

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