北京
作者 | 冬梅
5 月 15 日，螞蟻百靈宣布其旗艦級思考模型 Ring-2.6-1T 正式開源，權重文件同步上線 Hugging Face、ModelScope 平臺。此前，該模型上線 OpenRouter，并開放限時免費 API 體驗。
Ring-2.6-1T 是一款擁有萬億個參數的旗艦級推理模型，專為現實世界的復雜任務場景而設計，可供開發人員、研究人員和企業環境進行驗證、調整和進一步開發。其核心設計邏輯是“按需思考”，模型引入了可調節的 Reasoning Effort 機制，支持 high 與 xhigh 兩種推理強度，開發者可以根據任務特性動態分配推理資源。
項目地址：https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-2.6-1T
Ring-2.6-1T 的目標并非僅僅追求更大的參數規模，而是為了應對大型模型正在進入的實際生產環境：代理工作流、工程開發、科學研究分析、復雜的業務系統以及企業自動化流程。在這些場景中，模型不僅需要“回答問題”，還需要理解上下文、規劃步驟、調用工具、持續執行，并在長期任務中保持穩定性。
Ring-2.6-1T 在三個方面實現了關鍵升級：
全面增強代理執行能力：從“能夠回答”到“能夠執行”，在多步驟任務、工具協作、上下文規劃和推進復雜工作流程方面表現更穩定。
Reasoning Effort 機制：支持兩種推理強度級別，high 和 xhigh，允許開發人員根據任務復雜性靈活調整思考深度，從而在效率、速度和成本之間取得更好的平衡。
異步強化學習訓練范式：在訓練層面，Ring-2.6-1T 采用異步（Async）強化學習訓練架構，將策略采樣與參數更新解耦為獨立流水線，解決了傳統同步訓練中 GPU 資源等待、訓練吞吐不足的問題，并支持更長周期的持續訓練。在此基礎上，百靈將此前在 Ring-1T 中驗證過的“棒冰算法”引入異步 RL 訓練，解決訓練不穩定問題。
百靈表示，相關技術細節將在后續技術報告中公開。
根據權威評測，Ring-2.6-1T 的兩檔模式各有所長。high 模式下，PinchBench 得分 87.60，高于 GPT-5.4 xHigh 和 Gemini-3.1-Pro high，Tau2-Bench Telecom 達到 95.32，Agent 場景執行能力顯著。xhigh 模式下，AIME 26 得分 95.83，接近多家頭部模型水平；GPQA Diamond 達到 88.27，體現出穩健的科學知識理解與復雜推理能力。
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