當大模型在推理、編程等領域不斷突破能力邊界時，一個現實問題逐漸浮出水面：如何在提升模型性能的同時，有效控制算力消耗與資源占用？這一挑戰正推動行業探索新的技術路徑。近期，螞蟻集團旗下團隊推出的新一代開源大模型，為破解這一難題提供了創新方案。

該團隊發布的百靈大模型家族包含兩款萬億參數模型：即時模型Ling-2.5-1T與思考模型Ring-2.5-1T。這兩款模型的核心突破在于采用混合線性注意力架構"Ling 2.5"，而非單純依賴參數規模擴張。在主流大模型仍以改進型傳統注意力機制為主流的背景下，Ling-2.5-1T成為業內罕見的超大型混合架構模型，Ring-2.5-1T則開創了全球首個萬億參數級混合架構思考模型的先河。

新架構帶來的效率提升顯著。在長文本處理和復雜推理場景中，模型將內存訪問規模壓縮至傳統架構的十分之一，生成速度提升至原來的三倍。這種"既聰明又節儉"的特性，在多項基準測試中得到驗證：Ling-2.5-1T在推理、智能體交互等場景的表現超越DeepSeek-V3.2、Kimi-K2.5等同類模型；Ring-2.5-1T在國際數學奧林匹克競賽（IMO）和中國數學奧林匹克（CMO）模擬測試中達到金牌標準，并在數學推理、代碼生成等任務中全面領先開源及閉源模型。

傳統注意力機制雖能精準捕捉文本關聯，但其計算復雜度隨文本長度呈平方級增長，導致算力需求激增。線性注意力通過數學優化降低計算量，但在處理復雜語義時表現不足?；旌霞軜嫷慕鉀Q方案是：在模型不同層級分別采用傳統與線性注意力機制，實現性能與效率的平衡。這種設計看似簡單，實際面臨訓練穩定性、參數配比優化等挑戰，特別是在超大規模參數訓練中，數值震蕩和梯度不穩定問題尤為突出。

研究團隊通過分階段攻關突破技術瓶頸。早期驗證階段，他們開源的Ring-mini-linear-2.0模型采用1:7的混合比例（每8層中7層線性注意力加1層傳統注意力），在保持表達能力的同時將復雜度從O(n2)降至接近O(n)。實驗顯示，這種結構在高算力預算下表現優于純傳統架構。隨后開發的FP8融合算子將混合精度訓練效率提升50%-70%，推理端算子優化使吞吐量進一步提高。

在萬億參數工程化階段，團隊對原有架構進行深度改造：將大部分GQA層升級為Lightning Linear Attention以提升長程推理能力，剩余層轉換為MLA結構壓縮緩存占用。改造過程中保留了QK Norm等關鍵機制，確保模型表達能力不受損。最終實現的Ling-2.5架構使激活參數從510億增至630億，但推理吞吐量仍顯著提升，證明架構優化的收益超過參數增長帶來的負擔。

持續預訓練階段，模型基于9萬億優質語料強化世界知識覆蓋和智能體交互能力。得益于混合架構的高效長文本處理特性，上下文窗口擴展至256K tokens，并支持最高100萬tokens的超長文本處理。在AIME 2026評測中，新模型以約5890個token的輸出長度完成復雜任務，性能接近專業思考模型，而后者通常需要生成1.5萬至2.3萬個token。

實際應用場景中，模型展現出顯著優勢。在法律文書處理任務中，Ling-2.5-1T能嚴格遵循多達10項的指令約束，生成邏輯連貫的答復；在財報分析場景中，模型可一次性處理數十頁文檔，完成信息抽取、指標計算和深度分析。這些能力得益于優化后的長上下文處理機制，確保模型在跨段落信息整合時保持一致性。

技術突破帶來的商業價值正在顯現。推理成本的降低使企業能在同等硬件條件下支持更高并發請求，長上下文支持拓展了模型在復雜文檔處理領域的應用范圍。多步推理能力的提升，則為構建企業級智能體和知識自動化系統奠定了技術基礎。這些改進正在重新定義大模型的能力邊界，推動行業從參數競賽轉向架構創新。

此次發布的模型矩陣還包括全模態模型Ming-flash-2.0和擴散語言模型LLaDA2.1，形成覆蓋多模態感知、語言生成、深度推理等核心領域的完整布局。全系列開源策略不僅使螞蟻集團躋身國內大模型第一梯隊，更為AI開發者社區提供了多樣化工具選擇。當技術路線日益多元，開源生態持續繁榮，開發者將擁有更靈活的解決方案應對不同場景挑戰。