Ring-1T开源：万亿参数推理模型登场

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【免费下载链接】Ring-1T项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-1T

导语：近日，开源社区再添重磅选手——万亿参数推理模型Ring-1T正式发布，凭借其在数学竞赛、代码生成等复杂任务上的突破性表现，以及创新的技术架构，为大语言模型的开源生态注入新活力。

行业现状：当前，大语言模型正朝着"更大参数、更强推理、更优效率"的方向快速演进。闭源模型如GPT-5和Gemini 2.5 Pro凭借其强大的综合能力占据市场主导，而开源模型则在特定领域不断突破，形成互补格局。随着MoE（混合专家）架构的成熟和训练技术的进步，万亿级参数模型的开源化正逐渐成为可能，这不仅降低了科研机构和企业的使用门槛，也为模型的透明化和安全可控提供了基础。

产品/模型亮点：

Ring-1T作为一款万亿参数级别的开源推理模型，其核心优势体现在以下几个方面：

首先，强大的模型基础与架构创新。Ring-1T基于Ling 2.0架构构建，总参数达1万亿，激活参数500亿，支持高达128K tokens的上下文窗口（通过YaRN技术从64K扩展）。它采用了MoE架构，并通过自研的icepop强化学习稳定方法和高效强化学习系统ASystem，实现了从百亿到万亿参数规模的平滑扩展，显著增强了模型的深度推理和自然语言推断能力。

其次，卓越的深度推理性能。在多项权威测试中，Ring-1T展现出令人瞩目的成绩。例如，在2025年国际数学奥林匹克（IMO）测试中，Ring-1T在单次尝试中解决了问题1、3、4、5（达到IMO银牌水平），并在第三次尝试中几乎完美证明了几何题问题2。

如上图所示，该图可能展示了Ring-1T在IMO 2025特定问题上的解题思路或结果摘要。这直观地反映了Ring-1T在高难度数学推理任务上的实际能力，验证了其"深度思考"的潜力。

在国际大学生程序设计竞赛（ICPC）2025世界总决赛中，Ring-1T独立解决了5个问题，仅次于GPT-5-Thinking的6个，远超Gemini 2.5 Pro的3个，展现了其在复杂逻辑与代码生成领域的竞争力。

从图中可以看出，该图表或截图对比了Ring-1T与其他顶尖模型在ICPC竞赛中的解题数量。这一结果表明，Ring-1T在需要强逻辑分析和代码实现能力的场景下已处于开源模型的领先地位。

此外，Ring-1T在数学竞赛（AIME 25, HMMT 25）、代码生成（LiveCodeBench, CodeForce）、逻辑推理（ARC-AGI-1）以及综合任务（Arena-Hard-v2.0）、医疗健康（HealthBench）和创意写作（Creative Writing v3）等多个维度均取得了领先的开源性能。

再次，技术突破与系统优化。Ring-1T的成功离不开两项关键技术创新：icepop强化学习稳定方法和ASystem强化学习系统。Icepop方法通过掩码双向截断技术修正分布，有效降低了训练与推理阶段的差距，解决了传统GRPO算法在长训练周期下的性能崩溃问题。

该截图展示了GRPO算法的训练-推理差异随训练步数呈指数增长，而Icepop算法则能保持相对稳定。这一技术保障了Ring-1T在大规模、长时间训练过程中的稳定性和最终性能。

ASystem则是一套自研的高性能强化学习系统，采用SingleController + SPMD架构，通过统一内存池、GPU间P2P通信等技术，高效解决了万亿参数模型的内存管理和权重交换难题，支持每秒10K+的请求吞吐量。

最后，便捷的获取与部署。Ring-1T在Hugging Face和ModelScope（针对国内用户）均提供了下载，并支持FP8量化版本以降低资源消耗。用户可通过ZenMux平台或Ling Chat页面在线体验，也可利用SGLang或vLLM框架进行本地部署，并支持通过API调用。

行业影响：Ring-1T的开源发布，无疑将对AI行业产生多方面的积极影响。对于学术界而言，它提供了一个高质量的万亿参数级研究范本，有助于推动大模型推理机制、强化学习稳定性等基础问题的探索。对于企业，尤其是中小企业和开发者社区，Ring-1T降低了使用先进大模型的门槛，使其能够基于开源模型进行二次开发和应用创新，加速AI技术在各行业的落地。

从长远来看，Ring-1T的技术路径，特别是在MoE架构强化学习规模化方面的经验，为后续更大规模、更强能力的开源模型提供了宝贵的技术参考。它也进一步丰富了开源与闭源模型的竞争与协作生态，促进了整个AI领域的健康发展。

结论/前瞻：Ring-1T的推出，标志着开源大语言模型在万亿参数级别和深度推理能力上达到了新的高度。其在数学、代码等硬核任务上的表现，以及在训练技术上的创新，都证明了开源模式在推动AI进步方面的巨大潜力。

尽管当前版本仍存在身份识别偏差、长上下文推理效率等有待改进的地方，但随着持续的优化和社区的参与，Ring-1T有望在未来达到更高水平。我们有理由相信，以Ring-1T为代表的开源大模型将在更多专业领域挑战并部分超越闭源模型，为构建更开放、更普惠的人工智能未来贡献力量。对于开发者和企业而言，密切关注并积极参与这类开源项目，将是把握下一代AI技术浪潮的重要机会。

【免费下载链接】Ring-1T项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-1T