蚂蚁集团正式开源万亿参数旗舰模型Ling-2.6-1T

什么是 Ling-2.6-1T？

Ling-2.6-1T 是蚂蚁集团百灵大模型系列于2026年4月30日正式开源的万亿参数（1T）综合旗舰模型。与追求更长思考链或参数规模的路线不同，它面向真实复杂任务，系统性优化了以下核心能力：

• 智效比：更低Token开销下保持强综合智能
• 指令执行：精准理解并完成复杂指令
• 工具适配：原生支持各类AI工具与API调用
• 长上下文承接：高效处理超长文本输入
• 工程任务处理：优化代码生成、调试等工程场景能力

核心定位：无需冗余思考链，以更低成本实现真实场景下的强AI能力

✨ 核心功能一览

️ 快速上手：5分钟体验万亿模型

获取模型

• 官网：https://ling.antgroup.com
• Hugging Face：antgroup/Ling-2.6-1T
• GitHub：antgroup/ling

Python 调用示例

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型与分词器（需Hugging Face Transformers 4.36+）
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("antgroup/Ling-2.6-1T")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("antgroup/Ling-2.6-1T")

# 构造输入
prompt = "请解释什么是AI模型的智效比优化？"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

# 生成输出
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

注意：推荐使用Hugging Face Transformers 4.36+版本，确保模型兼容

适用场景

复杂工程任务

功能说明：Ling-2.6-1T 优化了代码生成、调试、工程规划等能力，可独立完成多步骤工程任务。

输入要求：工程需求描述、代码片段、调试日志等。

输出效果：完整代码、调试方案、工程规划文档。

适用场景：AI辅助编程、自动化测试、系统架构设计。

长上下文处理

功能说明：高效处理超长文本输入，保持上下文连贯性，适合文档分析、长文总结等场景。

输入要求：超长文档、多轮对话历史、复杂规则文本。

输出效果：精准总结、关键信息提取、规则解析。

适用场景：法律文档分析、学术研究、长文创作。

工具调用与Agent

功能说明：原生支持各类AI工具与API调用，可作为Agent核心模型，协调多工具完成复杂任务。

输入要求：工具列表、任务目标、执行步骤。

输出效果：工具调用计划、执行结果整合、任务完成报告。

适用场景：AI Agent开发、智能助手、自动化工作流。

用户群体总结

• ✅ AI开发者：需要强工程能力的开源模型
• ✅ 企业用户：低成本部署复杂AI任务解决方案
• ✅ 研究者：探索万亿参数模型的实际应用边界
• ❌ 不适合：轻量级边缘设备部署（参数规模较大）

定价方案

Ling-2.6-1T 完全开源，遵循 Apache 2.0 协议，可免费用于商业与非商业场景。

开源协议： Apache 2.0

新用户福利：开源首月（2026年4月30日起）提供1000万Token免费调用额度，用于模型测试与评估

总结

Ling-2.6-1T 是2026年开源大模型领域的重要突破，摒弃了“更长思考链”的冗余路线，真正面向真实复杂任务优化，以更低Token开销实现强综合智能。对于需要工程能力、长上下文处理、工具调用的场景，它是目前最优的开源选择之一。

推荐指数： ⭐⭐⭐⭐⭐（满分5星）

适合人群： AI开发者、企业技术团队、AI研究者

立即体验： Ling-2.6-1T 官网

GitHub 仓库： antgroup/ling