百灵大模型

百灵大模型是什么

百灵大模型是蚂蚁集团自研的生成式AI大模型体系，涵盖语言、推理和多模态三个方向，形成了Ling‑Ring‑Ming三条技术路线。百灵大模型基于Transformer架构的深度学习模型，通过海量高质量文本数据训练，具备强大的文本、图像、音频、视频等多模态数据处理能力，支持文本生成、理解、对话、推理等复杂任务。 百灵大模型拥有强大的通用能力与行业落地能力，已广泛应用于金融、医疗、生活服务等场景。

百灵大模型版本简介

一、基础模型Ling系列

Ling-1T

• Ling-1T 是百灵混合专家（MoE）架构系列的，万亿参数量旗舰版自然语言大模型，在 20T+ 高质量语料上完成了预训练。
• 本模型是最新发布的万亿参数级别开源模型，在各项评测集中都有上佳表现，适合作为下一代开放模型中最易用，使用体验最好的开源基础模型的选择。

Ling-flash-2.0

• Ling-flash-2.0是 Ling 2.0 MoE 架构下的通用版模型。本模型通过稀疏的 MoE 架构（总参数规模达到 100B，每 token 激活 6.1B，非词向量激活 4.8B），以极高的性价比和综合表现，应对大多数的语言模型场景。
• 虽然配置轻量，本模型在多个权威评测中展现出媲美甚至超越 400 亿级别 dense 模型及更大规模 MoE 模型的性能。

Ling-mini-2.0

• Ling-mini-2.0是一款基于 MoE 架构的小尺寸高性能大语言模型。它拥有 16B 总参数，但每个 token 仅激活 1.4B（non-embedding 789M），从而实现了极高的生成速度。
• 得益于高效的 MoE 设计与大规模高质量训练数据，尽管激活参数仅为 1.4B，本模型依然在下游任务中展现出可媲美 10B 以下 dense LLM 及更大规模 MoE 模型的顶尖性能。

二、推理模型Ring系列

Ring-1T

• Ring-1T 是全球首个开源的万亿参数推理大模型，也是百灵混合专家（MoE）推理模型 Ring 系列中尺寸最大，推理能力最强的旗舰版模型。
• 本模型基于 icepop 方法进行 RLVR 训练，有卓越的自然语言推理能力，在 AIME 25，CodeForces，HMMT25、LiveCodeBench，ARC-AGI- v1 等测试中均有 SOTA 表现，多项指标位列开源模型首位。

Ring-flash-2.0

• Ring-flash-2.0是一个基于 Ling-flash-2.0 MoE 架构深度优化的高性能思考模型。100B 总参数，在每次推理中仅激活 6.1B 参数，以稀疏且高效的完成每次推理任务。该模型通过独创的 icepop 算法，解决了 MoE 强化学习训练中的不稳定性难题，使其复杂推理能力在长周期训练中持续提升。
• 本模型在数学竞赛、代码生成和逻辑推理等多个高难度基准测试中取得突破，性能超越了 40B 参数规模以下 dense 模型，并且有推理模型中较少见的出色创意写作能力。

Ring-mini-2.0

• Ring-mini-2.0是基于 Ling-mini-2.0 MoE 架构深度优化的高性能推理模型。本模型在逻辑推理、代码与数学任务中表现卓越，此外还具备“快”（支持 128K 长上下文几 300+ token/s 的高速生成）和“省”（总参数量 16B，激活 1.4B 即可达到 10B 级别以下 dense 模型的综合推理能力）的特点，为资源有限的情况下的最优推理模型选择。

三、多模态模型Ming系列

• Ming是百灵的多模态模型，提供「多种模态理解与生成」的综合能力，和极其多样化的使用场景。
• Ming 系列均将在近期与大家见面，敬请期待。

百灵大模型应用场景

百灵大模型如何使用

方式 1：网页版在线体验

百灵大模型提供Ling-1T免费体验版，可以在web网页端在线使用，通过浏览器访问百灵大模型官网，注册登录后即可在线使用。

• 百灵大模型官网：https://ling.tbox.cn/chat

方式 2：通过API接入

百灵大模型支持通过调用API接入百灵Ling-1T，Ring-1T的模型，其余模型暂不支持。

• 百灵大模型API使用文档：https://alipaytbox.yuque.com/sxs0ba/ling/develop 

方式 3：在百宝箱中使用百灵大模型搭建智能体

用户可以通过百宝箱内置的百灵大模型进行智能体搭建，并将智能体发布到网页版、支付宝小程序、或 SDK等渠道。

• 百宝箱智能体平台入口：https://www.tbox.cn/

方式 4：百灵大模型开源版

百灵大模型系列模型已经开源，可以根据需要进行本地部署体验。

• Github：https://github.com/inclusionAI
• HuggingFace：https://huggingface.co/inclusionAI
• ModelScope：https://modelscope.cn/organization/inclusionAI