# 蚂蚁集团开源Ling-1T：万亿参数MoE大模型，128K上下文驱动高效推理

- Link: https://paooo.com/aigc-news/13240/
- Published: 2026-06-18T21:12:22+08:00
- Author: 站外新闻

> **💡 站外导读：**随着大模型参数规模向万亿级跃进，高昂的推理成本与效率瓶颈成为制约
> AI落地的核心挑战。蚂蚁集团开源的Ling-1T，以“旗舰级非思考模型”定位破局，其万亿参数
> MoE架构在确保顶尖性能的同时，将单次推理激活参数控制在510亿，极大优化了成本效率。
> 这款模型直击行业痛点——如何在有限的算力与token预算下，获得高质量、低延迟的推理结果，
> 为开发者与企业提供了一个强大而经济的新选择。

## Ling-1T是什么

Ling-1T 是蚂蚁集团开源的万亿参数语言模型，定位为“旗舰级非思考模型”。基于 MoE（Mixture
of Experts）架构，拥有 1 万亿参数，每次推理激活约 510 亿参数，支持 128K 上下文长度，
适合处理长文档任务。Ling-1T 专注于在有限的输出 token 下直接给出高质量的推理结果，
推理效率极高。模型在编程、数学推理、知识理解、创意写作等任务中表现出色，处于开源
模型的第一梯队。

阅读目录

 * [Ling-1T是什么](https://paooo.com/aigc-news/13240/#ling1t%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [Ling-1T的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/13240/#ling1t%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd)
 * [Ling-1T的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/13240/#ling1t%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86)
 * [Ling-1T的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/13240/#ling1t%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80)
 * [Ling-1T的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/13240/#ling1t%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)
       * [📝 站长洞察 (Editor’s Insight)](https://paooo.com/aigc-news/13240/#%f0%9f%93%9d-%e7%ab%99%e9%95%bf%e6%b4%9e%e5%af%9f-editor8217s-insight)

![Ling-1T](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/05/Ling-1T-website-1.avif)

## Ling-1T的主要功能

 * **高效推理**：在有限的输出 token 下直接给出高质量的推理结果，推理效率极高，适合
   快速解决问题。
 * **长文本处理**：支持 128K 上下文长度，能处理长文档任务，适合法律、金融、科研等
   领域的复杂推理。
 * **创意写作**：模型能生成富有创意的文案、剧本、诗歌等，满足内容营销、广告文案创作
   等需求。
 * **多语言支持**：支持处理英文等其他语言的任务，具备一定的多语言能力。
 * **多任务能力**：在编程辅助、数学解题、知识问答、多轮对话等任务中表现出色，能生成
   高质量的代码和设计。
 * **应用集成**：支持集成到各种工具中，如支付软件、理财助手、健康助手等，提升智能
   化水平。

## Ling-1T的技术原理

 * **MoE 架构**：基于 Mixture of Experts（MoE）架构，总参数量为 1 万亿，包含 256
   个专家。每次推理仅激活约 510 亿参数，显著降低推理成本，同时保持高性能。前几层
   使用密集结构（Dense），后面切换到 MoE，降低浅层网络的负载不均衡。
 * **高推理密度语料**：用超过 20T+ token 的高质量、高推理密度语料进行预训练，确保
   模型具备强大的逻辑密度和思维深度。预训练分为三个阶段：
    - **Pretrain Stage 1**：10T 高知识密度语料。
    - **Pretrain Stage 2**：10T 高推理密度语料。
    - **Mid-training**：扩展上下文到 128K，加入思维链语料。
 * **高效训练**：全程使用 FP8 精度训练，相比 BF16，FP8 能显著节省显存、提升训练速度，
   且在 1T token 的对比实验中，Loss 偏差仅为 0.1%。
 * **LPO 优化**：用 Linguistics-Unit Policy Optimization（LPO）方法，以句子为优化
   单元，更符合语义逻辑，提升模型的推理能力和生成质量。

## Ling-1T的项目地址

 * **HuggingFace模型库**：https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-1T

## Ling-1T的应用场景

 * **编程辅助**：模型能生成高质量的代码片段，帮助开发者快速实现功能，提升编程效率。
 * **数学解题**：在数学推理和解题方面表现出色，支持辅助解决复杂的数学问题，如竞赛
   题目等。
 * **知识问答**：模型具备强大的知识理解能力，能准确回答各种知识性问题，提供可靠的
   信息。
 * **创意写作**：模型能生成富有创意的文案、剧本、诗歌等，满足内容创作和广告文案的
   需求。

#### 📝 站长洞察 (Editor’s Insight)

Ling-1T的发布标志着开源[大模型](https://paooo.com/ai-study/)竞争进入“效率与规模”
双轨制的新阶段。它揭示了一条关键趋势：单纯追求参数量的军备竞赛正被“智能激活”的精细
化工程所取代。MoE架构的成熟应用，特别是其“前密后稀”的混合设计，预示着模型结构创新
已与数据、算力同等重要。对产业而言，这降低了万亿级模型的实用门槛，使128K长上下文
处理在法律、金融等重文档领域不再是昂贵选项。更深层看，它体现了中国AI力量在底层架构
创新上的突破，未来竞争力将更多取决于如何让庞然大模型“举重若轻”，在真实场景中实现
极致性价比。

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