Ring-1T：螞蟻集團的兆級參數思考模型
Ring-1T：螞蟻集團的兆級參數思考模型
1. 簡介
在發布Ling-1T僅十天後，螞蟻集團再次震撼業界，推出Ring-1T——全球首個開源的兆級參數思考模型。
與專注於通用語言理解的Ling-1T不同，Ring-1T專為深度推理與邏輯思考而設計。事實上，在國際數學奧林匹克（IMO）基準測試中，Ring-1T達到了銀牌水準，標誌著開源AI領域的重大飛躍。
本文將深入探討Ring-1T的獨特之處、性能亮點，以及最重要的——如何安裝、運行並體驗這一突破性的「思考」模型。
2. 什麼是Ring-1T？
Ring-1T是由螞蟻集團百靈AI團隊開發的開源「思考型」大語言模型。
它基於兆級參數的混合專家（MoE）架構——這意味著每個token僅激活一小部分專家（約500億活躍參數），大幅提升了推理效率。
該模型通過推理導向的強化學習技術超越了標準LLM：
- RLVR（可驗證獎勵的強化學習）： 訓練模型驗證其推理鏈。
- RLHF（人類反饋強化學習）： 平衡推理準確性與自然語言流暢度。
這些技術由螞蟻自研系統驅動：
- IcePop算法（「冰棒」）——過濾不穩定梯度以穩定兆級訓練。
- ASystem RL框架——處理分布式GPU調度、獎勵評估和無服務器沙箱執行。
🔗 模型頁面
3. 核心亮點
兆級參數MoE設計
- 採用稀疏激活機制，在保持高效率的同時實現前所未有的推理能力。
強化學習增強思考能力
- RLVR支持可驗證邏輯鏈的多步推理。
世界級數學與編程能力
- 數學達到IMO銀牌水準；解決了2025年ICPC世界總決賽中5/6的題目。
IcePop保障大規模RL穩定性
- 監控訓練「溫度」以防止梯度爆炸或消失。
ASystem基礎架構
- 支持兆級分布式強化學習與GPU點對點同步。
4. 安裝與使用指南
您可通過HuggingFace、ModelScope或OpenRouter API輕鬆體驗Ring-1T。
方法1 — HuggingFace + Transformers
pip install transformers accelerate vllm
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model_name = "inclusionAI/Ring-1T"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto", torch_dtype="auto")
prompt = "Prove: if f(x) is an odd function and f(x)+f(1-x)=0, find f(1/2)"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))方法2 — OpenRouter API
curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "inclusionAI/ring-1t",
"messages": [{"role": "user", "content": "Write a simple Flappy Bird game in Python"}]
}'方法3 — ModelScope本地推理
pip install modelscope
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("inclusionAI/Ring-1T", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("inclusionAI/Ring-1T")
inputs = tokenizer("Generate a simple Snake game with scoring and pause function", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=300)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))5. 性能概覽
| 模型 | 參數量 | 推理（ARC-AGI-v1） | 數學（AIME25） | 編程（LiveCodeBench） | 綜合（Arena-Hard-v2） |
|---|---|---|---|---|---|
| Ring-1T | 1 兆 | 開源最優 | ≈ IMO銀牌 | 強 | 第2名，僅次GPT-5-Thinking |
| Ling-1T | 1 兆 | 良好 | 中等 | 良好 | 第三梯隊 |
| DeepSeek-V3.1 | 6710 億 | 高 | 高 | 高 | 第二梯隊 |
| Gemini-2.5-Pro | 不公開 | 高 | 高 | 高 | 閉源頂級 |
| GPT-5-Thinking (高階) | 不公開 | 最佳 | 最佳 | 最佳 | 第一梯隊 |
6. 使用技巧
使用推理提示詞
添加「逐步思考」或「驗證每個推理步驟」等指令可獲得更準確答案。利用長上下文
支持128K tokens，適合處理學術論文、代碼庫或推理數據集。語言支持
中英文表現最佳，多語言推理仍在優化中。硬件建議
- 最低配置：48GB顯存（A100/H100/L40S）
- 使用FP8或bfloat16推理以提升效率。
7. 實測表現
測試中，Ring-1T成功生成了一個可玩的HTML+JavaScript版Flappy Bird遊戲——包含動畫、碰撞檢測和計分邏輯。
在推理任務中，模型展現出類人的推理流程：提出假設、驗證邏輯並提供結構化解釋。
在創意寫作方面，Ring-1T生成了一段關於蘇軾與章惇政爭的播客腳本，融合歷史準確性與敘事技巧——甚至包含了音效建議。
8. 編輯評註
如果您是：
- 研究人員 → Ring-1T為研究推理增強型RLHF提供了寶貴資源
- 開發者 → 適合構建教育、邏輯或數學相關應用
- 內容創作者 → 可靠地支持長篇敘事與互動寫作
Ring-1T證明開源模型已能直接與GPT-5等閉源巨頭競爭。
儘管存在少量語言混用和自我一致性問題，其兆級架構與開放性標誌著開源AI生態的新里程碑。
9. 常見問題
Q1: Ring-1T與Ling-1T有何區別？
A: Ling-1T是通用大語言模型，而Ring-1T專注深度推理、邏輯分析與數學解題。
Q2: 運行需要什麼硬件？
A: 至少48GB顯存（A100/H100/L40S）。低顯存系統建議使用vLLM或DeepSpeed分布式推理。
Q3: 能在CPU上運行嗎？
A: 理論可行但極慢，建議使用GPU雲服務（如LightNode、AWS或RunPod）。
Q4: 支持中文嗎？
A: 支持。Ring-1T中英文輸入皆可，中文推理表現穩定。
Q5: 是否完全開源？
A: 是——模型權重與配置在HuggingFace和ModelScope開放授權。
Q6: 如何獲得更精確的推理輸出？
A: 添加結構化提示如「逐步解釋推理過程」或「邏輯驗證每個步驟」。
Q7: 可商用嗎？
A: 可以。根據許可協議，該模型可用於學術、研究與商業用途。