在当下大模型领域，竞争焦点已从单纯比拼模型性能，转向探索如何以更低成本、更高效率，在企业实际场景中实现规模化应用。如何深度契合企业需求，成为行业各方聚焦的关键问题。
蚂蚁数科近期宣布推出Ling-2.6-flash的商业版LingDT-2.6-flash，该模型将“Token效率”作为核心卖点。在同等测评任务条件下，与同参数级别模型相比，它能节省高达90%的Token消耗，具备更快、更省的特点，十分契合企业真实场景下大规模部署的需求。
LingDT-2.6-flash全面承袭了Ling-2.6-flash的核心优势，从底层架构入手对Token效率进行优化，有效破解了产业落地过程中面临的难题。该模型总参数量达104B，激活参数为7.4B，在维持高智能水平的同时，大幅提升了推理效率与Token利用率。
在数据安全方面，LingDT-2.6-flash搭载了金融级安全防护体系。它支持私有化部署，能够实现数据隔离，并且具备API权限管控功能，全面满足企业对数据安全与合规的严苛要求，做到了高效能与高安全的统筹兼顾。
目前，该模型已在蚂蚁数科DTMaaS平台首发上架，且推出限时8折优惠活动。每百万tokens输入价格仅0.48元，输出价格为1.44元，这一举措显著降低了企业规模化应用AI的成本。
蚂蚁数科长期深耕产业场景，坚定走“高效能、低成本、强实用”的AI技术路线。构建了从底层大模型、模型服务层、智能体平台到上层智能体应用的完整全栈AI产品矩阵。凭借成熟的工程化能力，推动AI从技术演示阶段迈向业务一线，在金融、能源、交通等重点领域加速落地应用。
以金融领域为例，蚂蚁数科先后推出金融推理大模型Agentar-Fin-R1、轻量级MoE模型LingDT-Fin-Mini2.5。通过“行业大脑”与“执行手脚”的协同模式，为金融行业提供兼具专业度、性价比和快速响应能力的AI大模型解决方案。截至目前，蚂蚁数科在金融领域已推出超百个金融场景智能体应用，涵盖AI手机银行、保险理赔、安全封控、财富管理等核心应用场景。
