蚂蚁集团旗下的百灵大模型迎来重大动作——Ling-2.6-1T 正式开源！这不是一个”为了大而大”的参数怪物，而是一头真正能打”实战”的万亿级综合旗舰模型。
核心看点
- 1万亿参数规模，采用MLA与Linear Attention混合架构，兼顾性能与效率
- 主打”快思考”策略，通过抑制过程冗余的强化奖励机制压缩Token成本
- 在AIME26、SWE-bench Verified、BFCL-V4等基准上达到开源SOTA
- 已在OpenRouter平台提供免费API体验，并将免费期延长一周
- 支持Agent、Coding、工作流等复杂多步任务场景
很多人看到”万亿参数”就本能觉得——这是个烧钱的巨无霸。但蚂蚁这次打的是”智效比”牌。
Ling-2.6-1T 没有像传统大模型那样一味堆长思考链，而是引入了一种混合注意力机制（MLA + Linear Attention），配合抑制”过程冗余”的强化奖励策略，让模型在保持强劲综合智能的同时输出更短的思考链。翻译成人话就是：脑子够大，但想事情快，花钱少。
在复杂任务方面，Ling-2.6-1T 补齐了传统万亿参数模型最弱的一环：多步执行能力。无论是 Coding、Agent 任务还是工作流场景，它都拿到了开源 SOTA 的成绩。这意味着它不只是个”问答机器”，而是真正能在实际项目里干活的。
更关键的是，蚂蚁并没有把门槛设得高不可攀。OpenRouter 上的免费 API 调用服务又延期了一周，开发者可以直接上手体验。GitHub 和 ModelScope 上的模型权重也已开放下载。
开源链接：
– Hugging Face: https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-2.6-1T
– ModelScope: https://www.modelscope.cn/models/inclusionAI/Ling-2.6-1T
– OpenRouter免费体验: https://openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-1t:free
在开源大模型领域，Ling-2.6-1T 的出现意味着万亿级参数模型终于开始从”实验室炫技”走向”生产可部署”。这对于 AI 应用开发者来说，无疑是个值得关注的好消息。
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