百靈大模型官網

百靈大模型是螞蟻集團自研的生成式AI大模型體系，涵蓋語言、推理和多模態三個方向，形成了Ling?Ring?Ming三條技術路線。百靈大模型基于Transformer架構的深度學習模型，通過海量高質量文本數據訓練，具備強大的文本、圖像、音頻、視頻等多模態數據處理能力，支持文本生成、理解、對話、推理等復雜任務。 百靈大模型擁有強大的通用能力與行業落地能力，已廣泛應用于金融、醫療、生活服務等場景。

百靈大模型是螞蟻集團自主研發的尖端人工智能體系，它巧妙融合了語言、推理以及多模態三大技術路徑，并以Ling?Ring?Ming三條技術主線為核心。基于Transformer深度學習架構，百靈大模型通過海量、高品質的文本數據訓練，展現出卓越的多模態數據處理能力，可應對文本、圖像、音頻、視頻等多種信息媒介，并能勝任文本生成、深度理解、智能對話、復雜推理等一系列高級任務。百靈大模型不僅通用能力出眾，更具備強大的行業應用潛力，已成功落地于金融、醫療、生活服務等眾多領域。

百靈大模型版本概覽

一、基礎模型Ling系列

Ling系列模型構成了百靈大模型的基礎能力，專注于語言理解與生成。

Ling-1T：萬億參數旗艦，開源新標桿

Ling-1T是百靈混合專家（MoE）架構下的萬億參數級別旗艦模型。它在超過20萬億（20T）的高質量語料上完成了深度預訓練，是最新發布的、參數量達到萬億級別的開源模型。在各項權威評測中，Ling-1T均取得了優異的成績，被認為是下一代開放模型中最易用、體驗最佳的開源基礎模型選擇。

Ling-flash-2.0：高效通用，性價比之選

Ling-flash-2.0是Ling 2.0 MoE架構下的通用版本模型。該模型采用了稀疏的MoE架構，總參數量高達1000億（100B），而每次處理token僅激活61億（6.1B）參數（非詞向量激活48億）。憑借極高的性價比與全面的性能表現，它能夠高效應對絕大多數語言模型應用場景。盡管配置精簡，Ling-flash-2.0在多個權威評測中展現出的性能已能媲美甚至超越400億參數級別的稠密（dense）模型及更大規模的MoE模型。

Ling-mini-2.0：小巧玲瓏，性能卓絕

Ling-mini-2.0是一款基于MoE架構的小尺寸高性能大語言模型。其總參數量為160億（16B），但每個token僅激活14億（1.4B）參數（非詞向量激活7.89億），從而實現了極快的生成速度。得益于高效的MoE設計以及大規模、高質量的訓練數據，盡管激活參數量不大，Ling-mini-2.0在下游任務中的表現依然可以媲美100億參數以下稠密LLM及更大規模MoE模型的頂尖水平。

二、推理模型Ring系列

Ring系列模型專注于增強模型的邏輯推理和問題解決能力。

Ring-1T：全球首個萬億參數推理模型

Ring-1T是全球首個開源的萬億參數推理大模型，同時也是百靈混合專家（MoE）推理模型Ring系列中尺寸最大、推理能力最強的旗艦版本。該模型采用了icepop方法進行RLVR訓練，具備卓越的自然語言推理能力。在AIME25、CodeForces、HMMT25、LiveCodeBench、ARC-AGI-v1等一系列高難度測試中，Ring-1T均取得了SOTA（State-of-the-Art）表現，多項指標位居開源模型前列。

Ring-flash-2.0：深度優化，創意無限

Ring-flash-2.0是基于Ling-flash-2.0 MoE架構深度優化的思考模型。它擁有1000億（100B）的總參數，但在每次推理中僅激活61億（6.1B）參數，以稀疏且高效的方式完成推理任務。該模型通過獨創的icepop算法，成功解決了MoE強化學習訓練中的不穩定性問題，使其復雜推理能力在長周期訓練中得以持續提升。Ring-flash-2.0在數學競賽、代碼生成以及邏輯推理等多個高難度基準測試中取得了突破性進展，其性能超越了400億參數規模以下的稠密模型，并且還擁有推理模型中較為罕見的出色創意寫作能力。

Ring-mini-2.0：高速省心，推理優選

Ring-mini-2.0是基于Ling-mini-2.0 MoE架構深度優化的推理模型。它在邏輯推理、代碼與數學任務方面表現卓越。此外，該模型兼具“快”（支持12.8萬（128K）長上下文，高達300+ token/s的高速生成）與“省”（總參數量160億（16B），激活14億（1.4B）即可達到100億參數以下稠密模型的綜合推理能力）的特點，是資源有限情況下的理想推理模型選擇。

三、多模態模型Ming系列

Ming系列模型將提供強大的多模態理解與生成能力，應用場景極為豐富多樣。Ming系列模型預計近期將陸續發布，敬請期待。

百靈大模型應用場景

百靈大模型使用指南

您可以通過以下幾種方式體驗或集成百靈大模型。

方式一：網頁版在線體驗

百靈大模型提供了Ling-1T的免費體驗版本，您可以通過網頁瀏覽器直接訪問百靈大模型官網，注冊登錄后即可在線使用。百靈大模型官網：https://ling.tbox.cn/chat

方式二：通過API接入

百靈大模型支持通過調用API集成Ling-1T和Ring-1T模型，其他模型暫不支持API接入。百靈大模型API使用文檔：https://alipaytbox.yuque.com/sxs0ba/ling/develop

方式三：在百寶箱中使用百靈大模型搭建智能體

您可以在百寶箱內置的百靈大模型基礎上，搭建您的智能體，并可將搭建好的智能體發布至網頁版、支付寶小程序或通過SDK進行集成。百寶箱智能體平臺入口：https://www.tbox.cn/

方式四：百靈大模型開源版

百靈大模型系列模型已面向公眾開源，您可以根據自身需求選擇進行本地部署體驗。Github：https://github.com/inclusionAI HuggingFace：https://huggingface.co/inclusionAI ModelScope：https://modelscope.cn/organization/inclusionAI

百靈大模型官方網站入口網址：

百靈大模型官網：https://ling.tbox.cn/chat

OpenI小編發現百靈大模型網站非常受用戶歡迎，請訪問百靈大模型官網網址入口試用。