Ling-1T：蚂蚁集团开源万亿参数旗舰模型，高效推理引领开源第一梯队

Ling-1T是蚂蚁集团重磅推出的万亿参数级开源语言模型，定位为“旗舰级非思考模型”。依托先进的 MoE（Mixture of Experts）混合专家架构，模型总参数量高达 1 万亿，推理时仅激活约 510 亿参数，在兼顾极致性能的同时大幅降低算力成本；支持 128K 超长上下文长度，可轻松处理法律文书、金融报告、科研论文等长文档任务。不同于依赖多步思维链的模型，Ling-1T 专注于在有限输出 token 内直接输出高质量推理结果，推理效率遥遥领先，在编程、数学推理、知识理解、创意写作等多领域表现卓越，稳居开源大模型第一梯队。

Ling-1T核心功能：

1、超高效率推理输出：

摒弃冗余的多步推理流程，可在有限输出 token 内直接生成精准、高质量的推理结果，快速响应各类任务需求，显著提升问题解决效率。

2、128K 长文本深度处理：

支持 128K 超长上下文窗口，能够完整解析、处理法律合同、金融研报、学术论文等大篇幅文档，精准捕捉长文本中的逻辑关联与核心信息，适配专业领域的复杂需求。

3、多任务全能型能力矩阵：

在编程辅助、数学解题、知识问答、多轮对话等场景中表现突出，可生成高质量代码片段、攻克复杂数学难题、提供精准知识解答，满足多样化业务需求。

4、创意内容高效生成：

具备强大的创意写作能力，能够产出文案、剧本、诗歌等丰富内容，适配广告营销、内容创作等场景，助力用户快速完成创意落地。

5、多语言与便捷集成特性：

支持英文等多语言任务处理，具备跨语言应用潜力；可无缝集成到支付软件、理财助手、健康管理工具等各类应用中，快速提升产品智能化水平。

Ling-1T技术原理：

1、MoE 混合专家架构，平衡性能与成本：

采用“密集层+MoE 层”的混合结构设计：前几层使用密集网络（Dense）解决负载不均衡问题，后续层切换为 MoE 架构，总参数量达 1 万亿，包含 256 个专家模型。推理时仅激活约 510 亿参数，在保证旗舰级性能的同时，大幅降低推理阶段的算力消耗。

2、三阶段高密语料预训练，夯实推理能力：

基于 20T+ token 的高质量、高推理密度语料开展预训练，分三阶段层层递进，构建强大的逻辑推理与知识储备能力：

– Pretrain Stage 1：基于 10T 高知识密度语料训练，夯实模型知识底座；

– Pretrain Stage 2：基于 10T 高推理密度语料训练，强化模型逻辑推理能力；

– Mid-training：扩展上下文窗口至 128K，并融入思维链语料，提升长文本处理与复杂推理能力。

3、FP8 精度高效训练，兼顾速度与精度：

全程采用 FP8 精度开展训练，相比传统 BF16 精度，不仅大幅节省显存占用、提升训练速度，且在 1T token 对比实验中，Loss 偏差仅为 0.1%，实现训练效率与模型精度的双重突破。

4、LPO 语义级优化策略，提升生成质量：

创新采用 Linguistics-Unit Policy Optimization（LPO） 优化方法，以“句子”为核心优化单元，更贴合自然语言的语义逻辑，有效提升模型推理能力与生成内容的流畅度、准确性。

Ling-1T应用场景：

1、编程辅助：

精准理解开发者需求，快速生成高质量代码片段、函数模块与解决方案，支持多编程语言，帮助开发者提升编码效率，降低开发门槛。

2、数学解题：

具备强大的数学逻辑推理能力，可辅助解决从基础运算到竞赛级难题在内的各类数学任务，输出清晰的解题步骤与答案，适用于教育辅导、科研计算等场景。

3、知识问答：

依托海量知识储备与精准的理解能力，可快速解答科技、金融、法律等多领域的知识性问题，提供可靠、专业的信息参考，适配智能问答机器人、知识检索系统等产品。

4、创意写作：

能够根据需求生成风格多样的文案、剧本、诗歌、广告语等内容，满足内容营销、品牌宣传、文学创作等场景的创意需求，助力用户高效完成内容产出。

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