作者 | 王涵
编辑 | 漠影
智东西 9 月 30 日消息，今天，蚂蚁百灵大模型宣布开源其思考模型 Ring-1T 的预览版—— Ring-1T-preview，参数量达 1000B（1 万亿）！
Hugging Face：https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-1T-preview
魔搭社区：
https://modelscope.cn/models?page=1&tabKey=task
该模型延续 Ling 2.0 的 MoE 架构，在 20T 高质量语料上完成预训练，结合此前公开的棒冰（icepop）方法，在自研开源高效强化学习系统 ASystem 上进行了针对推理能力的 RLVR 训练。
在 AIME 2025（美国数学邀请赛），Ring-1T 通过纯自然语言推理即可取得 92.6 的高分，进一步逼近 GPT-5 with thinking（no tools）的 94.6 水平。
此外，在哈佛 - 麻省理工数学竞赛 HMMT 2025，竞赛级代码生成任务 LiveCodeBench v6、CodeForces 上，以及抽象推理基准 ARC-AGI-1 等任务中，Ring-1T 均超越 Gemini-2.5-pro 和
DeepSeek-V3.1-Terminus-Thinking。
此前，Ring-flash-2.0 在允许三次推理尝试的设定下，直到第三次才勉强解出第 3 题。相比之下，Ring-1T 在本次测试中仅用一次推理就解出了第 3 题，并且在第 1、2、4、5 题上也能一次性给出部分正确答案。
从今年 3 月到现在，蚂蚁一直在对百灵大模型进行迭代优化。3 月，蚂蚁开源了两款 MoE（混合专家）大语言模型 Ling-Lite 和 Ling-Plus，并在 4 月发布了 Ling-Lite 的更新版本 Ling-lite-0415。4 月初，轻量级推理模型 Ring-lite-distill-preview 和混合线性长推理模型 Ring-lite-linear-preview 开源。
5 月，蚂蚁发布了 MoE 架构的全模态大模型 Ming-lite-omni-preview 和 Ming-lite-uni，并开源了统一多模态大模型 Ming-lite-omni 和 Ling-lite-1.5。
6 月，在 Ling-lite-1.5 的基础上，蚂蚁发布了轻量级推理模型 Ring-lite。7 月，其发布了 Ming-lite-omni v1.5、Ring-lite-2507 和 Ling-lite-1.5-2507。
9 月，蚂蚁开源语言模型 Ling-mini-2.0，在此基础上推出了推理模型 Ring-mini-2.0 和轻量版 Ling-flash-2.0 以及思考模型 Ring-flash-2.0。
上周五，蚂蚁也才刚刚开源两款思考模型—— Ring-flash-linear-2.0 与 Ring-mini-linear-2.0，还同步发布两大自研融合算子，即 FP8 融合算子和线性 Attention 推理融合算子。
结语：百灵大模型在复杂逻辑推理能力上下 " 狠功夫 "
百灵大模型团队此次开源，是想要通过开放早期成果，汇聚社区智慧，对于 Ring-1T 进行 " 查漏补缺 "。
从 AIME 到 IMO 国际顶级数学竞赛的初步测试表现来看，Ring-1T 在复杂逻辑推理能力上进一步提升，正式版本的性能值得期待。
