北京
5 月 15 日，螞蟻百靈宣布其旗艦級思考模型 Ring-2.6-1T 正式開源，權重文件同步上線 Hugging Face、ModelScope 平臺。此前，該模型上線 OpenRouter，并開放限時免費 API 體驗。
Ring-2.6-1T 的核心設計邏輯是“按需思考”，模型引入了可調(diào)節(jié)的 Reasoning Effort 機制，支持 high 與 xhigh 兩種推理強度，開發(fā)者可以根據(jù)任務特性動態(tài)分配推理資源。其中，high 模式面向高頻 Agent 工作流獲得更高效率，適合多輪對話、工具協(xié)作與任務拆解；xhigh 模式則面向數(shù)學競賽、科研分析等高難任務，釋放能力上限。有開發(fā)者表示，這是“工程實用性”的進步。
根據(jù)權威評測，Ring-2.6-1T 的兩檔模式各有所長。high 模式下，PinchBench 得分 87.60，高于 GPT-5.4 xHigh和Gemini-3.1-Pro high，Tau2-Bench Telecom 達到 95.32，Agent 場景執(zhí)行能力顯著。xhigh 模式下，AIME 26 得分 95.83，接近多家頭部模型水平；GPQA Diamond 達到 88.27，體現(xiàn)出穩(wěn)健的科學知識理解與復雜推理能力。
在訓練層面，Ring-2.6-1T 采用異步（Async）強化學習訓練架構，將策略采樣與參數(shù)更新解耦為獨立流水線，解決了傳統(tǒng)同步訓練中 GPU 資源等待、訓練吞吐不足的問題，并支持更長周期的持續(xù)訓練。在此基礎上，百靈將此前在 Ring-1T 中驗證過的“棒冰算法”引入異步 RL 訓練，解決訓練不穩(wěn)定問題。百靈表示，相關技術細節(jié)將在后續(xù)技術報告中公開。
近一個月內(nèi)，百靈迭代發(fā)布并開源了多款模型，覆蓋 Ling 語言模型和 Ring 推理模型。記者注意到，相較于追求更大的參數(shù)規(guī)模或更高的單點分數(shù)，百靈更強調(diào)“真實生產(chǎn)環(huán)境使用”，系列模型集體切入“Token Efficiency”，強調(diào)用更少的 token 完成高質(zhì)量的任務輸出。市場對此也有明確反饋，Ling-2.6-flash 的匿名測試版本“Elephant Alpha”上線 OpenRouter 后，連續(xù)多日位列 Trending 榜首，日均 tokens 調(diào)用量達到100B級別。
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