Ring-1T-preview：万亿模型攻克数学推理难题
【免费下载链接】Ring-1T-preview项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-1T-preview
导语：近日，inclusionAI团队正式开源了具备万亿参数规模的数学推理模型Ring-1T-preview，其在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）等顶级赛事中展现出接近人类顶尖水平的推理能力，标志着大语言模型在复杂逻辑推理领域取得重大突破。
行业现状：随着大语言模型技术的飞速发展，模型性能已从基础的语言理解和生成向复杂推理、逻辑构建等高阶能力演进。数学推理作为衡量AI系统抽象思维和问题解决能力的重要标杆，一直是各大科技公司和研究机构的重点攻关方向。从早期GPT系列在基础数学题上的尝试，到专为数学优化的模型如Minerva的出现，大模型的数学能力持续提升，但在IMO等顶级赛事中仍难以与人类金牌选手匹敌。
产品/模型亮点：Ring-1T-preview基于inclusionAI的Ling-1T-base-2.0万亿参数基础模型开发，采用高效的MoE（Mixture of Experts）架构，在20T tokens语料上完成预训练，并通过自研的ASystem强化学习系统进行了针对性的推理能力优化。该模型最引人瞩目的是其在数学推理领域的突破性表现。
在权威数学竞赛和基准测试中，Ring-1T-preview已展现出强大实力：在2025年美国数学邀请赛（AIME）中获得92.6分，接近GPT-5（思维版）的94.6分；在哈佛-麻省理工数学锦标赛（HMMT）、代码生成竞赛LiveCodeBench v6和CodeForces，以及抽象推理基准ARC-AGI-1任务中均表现出极强竞争力。
如上图所示，该图表对比了Ring-1T与前代模型Ring-flash-2.0在IMO 2025测试中的表现差异。Ring-1T不仅能在单次尝试中解决Problem 3，还能对其余多道题目给出部分正确解答，展现出显著的推理能力提升。
为进一步验证其推理极限，研究团队将Ring-1T集成到多智能体框架AWorld中，对2025年国际数学奥林匹克竞赛（IMO）的6道题目进行了纯自然语言推理测试。结果显示，相较于前代模型Ring-flash-2.0在三次尝试中仅能解决1道题，Ring-1T在单次尝试中就成功解决了Problem 3，并对Problem 1、2、4、5给出了部分正确的解答。这表明Ring-1T已具备顶级数学竞赛所需的洞察力、构造性解题、反例生成、策略思考和严谨逻辑链推理等关键能力。
从图中可以看出，这是Ring-1T解决IMO 2025 Problem 3的推理过程截图。模型通过多步逻辑推导，清晰展示了从问题分析、引理构建到最终证明的完整思维链条，其推理步骤的严谨性和策略选择已接近人类数学研究者水平。
此外，Ring-1T-preview还继承了Ling 2.0的高效MoE架构，在保持强大性能的同时，降低了计算资源消耗，为后续的学术研究和产业应用奠定了基础。团队表示，该预览版本虽仍存在语言混合、推理重复和身份识别等问题，但已足够支持社区探索万亿参数模型的推理能力边界。
该截图展示了Ring-1T在IMO 2025其他题目上的部分正确解答。即使对于未能完全解决的问题，模型也能给出有价值的解题思路和中间步骤，体现了其在复杂问题上的深度思考能力和部分突破。
行业影响：Ring-1T-preview的开源将极大推动大语言模型在数学推理及相关领域的研究。对于学术界而言，该模型为探索AI的推理机制、思维过程提供了高质量的研究对象；对于教育领域，其强大的解题能力和清晰的推理过程有望赋能个性化数学教育，为学生提供精准的辅导和反馈；在科研领域，该模型可能成为数学家和科学家的辅助工具，加速数学定理证明和复杂问题求解过程。
更重要的是，Ring-1T-preview的出现进一步验证了"规模即一切"(scaling is all you need)的观点，万亿参数规模结合针对性的强化学习训练，使模型在特定领域达到了前所未有的高度。这或将引领新一轮大模型竞赛，推动行业向更大规模、更优架构、更强推理能力的方向发展。
结论/前瞻：Ring-1T-preview的开源标志着大语言模型正式迈入"深度思考"时代。尽管当前版本仍处于预览阶段，但其在顶级数学竞赛中的表现已充分证明了大模型在复杂推理领域的巨大潜力。随着训练数据的积累、算法的优化和算力的提升，未来的AI系统有望在更多需要高级思维能力的领域取得突破，从辅助工具逐步进化为能够独立进行科学探索和创新的智能体。对于开发者和研究者而言，Ring-1T-preview不仅是一个强大的工具，更是探索AI推理极限的新起点。
【免费下载链接】Ring-1T-preview项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-1T-preview
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
