微新创想：2月13日，蚂蚁集团开源发布全球首个基于混合线性架构的万亿参数思考模型 Ring-2.5-1T 在长文本生成、数学推理与智能体任务执行上达到开源领先水平 为智能体（Agent）时代的复杂任务处理提供高性能基础支撑
在生成效率上 Ring-2.5-1T 在32K以上长文本生成场景中 对比上代模型访存规模降低10倍以上 生成吞吐提升3倍以上
在深度思考能力方面 该模型在国际数学奥林匹克竞赛（IMO2025）和中国数学奥林匹克（CMO2025）自测中均达到金牌水平（IMO35分、CMO105分） 同时 可轻松适配Claude Code等智能体框架与OpenClaw个人AI助理 支持多步规划与工具调用
在多项权威基准测试中 Ring-2.5-1T 与 DeepSeek-v3.2-Thinking、Kimi-K2.5-Thinking、GPT-5.2-thinking-high、Gemini-3.0-Pro-preview-thinking-high、Claude-Opus-4.5-Extended-Thinking 等主流开源与闭源模型进行了系统对比 在数学推理、代码生成、逻辑推理和智能体任务执行等高难场景中达到开源领先水平
尤其在深度思考（Heavy Thinking）模式下 该模型在IMOAnswerBench、HMMT-25等数学竞赛推理基准和LiveCodeBench-v6代码生成基准中超越所有对比模型 展现了强大的复杂推理与跨任务泛化能力
Ring-2.5-1T 基于Ling2.5架构 通过优化注意力机制 显著提升长文本推理的效率与稳定性 模型激活参数规模从前代的51B 提升至63B 但在混合线性注意力架构的支持下 推理效率相比上一代大幅提升
与仅具备32B 激活参数的KIMI K2架构相比 在1T总参数量下 Ling2.5架构在长序列推理任务中的吞吐表现依然优势显著 且随着生成长度增加 效率优势持续扩大
随着AI大模型应用从短对话向长文档处理、跨文件代码理解、复杂任务规划等场景扩展 Ring-2.5-1T 有效缓解了长输出场景下计算开销高、推理速度慢的问题
该模型的开源也体现了蚂蚁百灵团队在大规模训练基础设施、算法优化和工程落地方面的综合能力 为行业提供了高性能、高效率的智能体时代基础模型新选择
目前 Ring-2.5-1T 的模型权重与推理代码已在Hugging Face、ModelScope等主流开源平台发布 官方平台Chat体验页和API服务将在近期上线