蚂蚁集团近日宣布开源全球首个基于混合线性架构的万亿参数思考模型Ring-2.5-1T，该模型在长文本生成、数学推理及智能体任务执行等核心领域达到开源模型领先水平，为复杂场景下的AI应用提供高性能算力支撑。据技术文档披露，模型在32K以上长文本生成场景中，访存规模较前代降低超10倍，生成吞吐量提升3倍以上，显著优化了长序列推理的效率与稳定性。
在数学能力验证方面，Ring-2.5-1T通过国际数学奥林匹克竞赛（IMO 2025）及中国数学奥林匹克（CMO 2025）自测，分别取得35分与105分的金牌级成绩。技术团队透露，模型基于深度思考（Heavy Thinking）模式，在IMOAnswerBench、HMMT-25等数学竞赛推理基准测试中超越所有对比模型，同时在LiveCodeBench-v6代码生成基准上展现跨任务泛化优势。该模型已实现与Claude Code等智能体框架及OpenClaw个人AI助理的无缝适配，支持多步规划与工具链调用。
架构创新方面，Ring-2.5-1T采用Ling 2.5混合线性注意力机制，将激活参数规模从51B提升至63B，但通过优化注意力计算路径，推理效率较前代实现质的飞跃。对比实验显示，在1T总参数量下，该架构长序列推理吞吐量显著优于32B激活参数的KIMI K2架构，且随着生成文本长度增加，效率优势呈指数级扩大。技术白皮书指出，这种设计突破了传统大模型在参数量与推理速度间的矛盾，为万亿参数模型的工程化落地提供新范式。
在生态兼容性测试中，Ring-2.5-1T与DeepSeek-v3.2-Thinking、Kimi-K2.5-Thinking、GPT-5.2-thinking-high等主流开源及闭源模型展开系统对比。结果显示，其在数学推理、代码生成、逻辑推理等高难度场景中均保持开源领域领先地位，尤其在需要多步骤推理的复杂任务中，模型展现出更强的上下文理解与决策能力。研发团队强调，这种性能提升源于架构层面对注意力机制的重新设计，而非单纯依赖参数规模扩张。
目前，Ring-2.5-1T的模型权重与推理代码已正式登陆Hugging Face、ModelScope等开源平台，开发者可自由下载部署。官方同步宣布，基于该模型的交互式聊天体验页面及API服务将于近期上线，支持实时调用万亿参数级推理能力。行业分析师指出，这一开源举措将加速大模型技术在金融、医疗、科研等垂直领域的落地应用，推动AI从感知智能向认知智能阶段跨越。
