全球AI领域迎来重大突破，蚂蚁集团正式推出全球首个开源混合线性架构万亿参数模型——Ring-2.5-1T。这款模型不仅在数学逻辑推理领域展现出顶尖实力，更在长程任务执行能力上实现质的飞跃，成为开源社区中兼具高智商与高效能的标杆性产品。
在数学能力验证方面，Ring-2.5-1T交出令人瞩目的成绩单：国际数学奥林匹克竞赛（IMO）模拟测试中取得35分金牌水准，中国数学奥林匹克（CMO）更以105分远超国家集训队选拔线。其推理能力在复杂任务场景中同样表现惊艳，能够独立完成搜索优化、代码生成等高难度工作。该模型通过架构创新突破传统技术瓶颈，在保持32K以上生成长度的同时，将显存占用降低至1/10以下，生成吞吐量提升3倍有余，成功破解深度思考与推理效率的"不可能三角"。
技术实现层面，模型采用基于Ring-flash-linear-2.0演进的混合线性注意力架构，通过1:7比例的MLA（多头潜在注意力）与Lightning Linear Attention协同工作。训练过程中创新性采用增量训练策略，将部分GQA（分组查询注意力）层转化为Lightning Linear Attention提升长程推理吞吐量，剩余层通过近似转换MLA实现KV Cache极致压缩。配合QK Norm和Partial RoPE等特性适配，在保持63B激活参数量的前提下，推理效率较前代产品显著提升。
在逻辑严谨性训练方面，研究团队引入密集奖励机制，对模型推理过程进行全链条监控。这种训练方式如同为模型配备"思维导师"，重点考察解题步骤的合理性而非单纯追求最终结果，使高阶证明技巧掌握度提升40%。配合大规模全异步Agentic RL训练方法，模型在搜索、编码等长链条任务中的自主执行能力获得突破性进展，从理论推导型向实战应用型成功转型。
实际测试中，模型在抽象代数证明领域展现惊人实力。面对有限群非交换性证明的复杂命题，Ring-2.5-1T灵活运用Cauchy定理，通过排除阶为1、3、9的交换群可能性，最终以Heisenberg群作为反例完成严密论证。在系统级编程测试中，模型使用Rust语言从零构建高并发线程池，通过Arc、Mutex和Condvar实现任务分发逻辑，其设计的监控线程与崩溃恢复机制，有效避免了死锁等常见并发问题。
同步推出的扩散语言模型LLaDA2.1采用非自回归架构，实现535tokens/s的推理速度，在Humaneval+编程任务中吞吐量达892tokens/s。该模型具备独特的Token编辑与逆向推理能力，支持推理过程中对特定文本片段的精准修正。全模态大模型Ming-flash-omni-2.0则打通视觉、音频与文本的底层表征，在实时音画同步创作方面取得重大突破，其泛音频统一生成框架支持多感官交互的沉浸式体验。
蚂蚁集团此次技术布局凸显平台化战略意图，通过构建可复用的AI能力底座，为开发者提供标准化解决方案。目前Ring-2.5-1T已适配Claude Code、OpenClaw等主流框架，模型权重与推理代码在Hugging Face、ModelScope等平台全面开放。研究团队透露，后续将重点攻克视频时序理解、复杂图像编辑等全模态技术难点，推动AI在专业领域的规模化应用落地。
开源地址：
GitHub：https://github.com/inclusionAI/Ring-V2.5
Huggingface：https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-2.5-1T
ModelScope：https://www.modelscope.cn/models/inclusionAI/Ring-2.5-1T
