封面新闻记者 张越熙

10月9日，蚂蚁集团发布万亿参数的通用语言模型 Ling-1T。Ling-1T是蚂蚁百灵大模型Ling 2.0 系列的第一款旗舰模型，也是蚂蚁百灵团队迄今为止推出的规模最大、能力最强的非思考大模型。测评显示，在有限输出 Token 条件下，Ling-1T于多项复杂推理基准中取得 SOTA 表现。

以竞赛数学榜单 AIME 25 （American Invitation Math Examination 25）为例，Ling-1T以平均4000+ Token的消耗达到了70.42%的准确率，优于Gemini-2.5-Pro(平均5000+ Token，准确率70.10%）。

据透露，Ling-1T 沿用 Ling 2.0 架构，在 20T+ tokens 高质量、高推理浓度的语料上完成预训练，支持最高 128K 上下文窗口，通过“中训练+后训练”的演进式思维链（Evo-CoT）极大提升模型高效思考和精准推理能力。

除此之外，Ling-1T 全程采用 FP8 混合精度训练（部分技术已开源），是目前已知规模最大的使用 FP8 训练的基座模型。这一设计为训练带来了显著的显存节省、更灵活的并行切分策略和 15%+ 的端到端加速。

在强化学习阶段，百灵团队提出了LPO方法(Linguistics-Unit Policy Optimization，LingPO) ，这是一种以“句子”为粒度的策略优化算法，为万亿参数模型的稳定训练提供了关键支持。这种方法既避免了词元级别的破碎感，也克服了序列级别的笼统性，使得奖励信号与模型行为在语义层面实现了更精准地对齐。

记者了解到，除了Ling-1T这款非思考模型，蚂蚁百灵团队还在训练万亿参数级的深度思考大模型Ring-1T，已在9月30日开源了preview版。