Ling-1T
Acerca de Ling-1T
Ling-1T es el primer modelo insignia que no requiere procesamiento de razonamiento de la serie Ling 2.0, con un total de 1 billón de parámetros y ≈ 50 mil millones de parámetros activos por token. Diseñado sobre la arquitectura Ling 2.0, Ling-1T está pensado para superar los límites del razonamiento eficiente y la cognición a escala. Preentrenado con más de 20 billones de tokens de alta calidad y alta densidad de razonamiento, Ling-1T-base admite una longitud de contexto de hasta 131K y adopta un proceso de cadena de pensamiento evolutivo (Evo-CoT) a lo largo del entrenamiento intermedio y posterior. Este plan de estudios mejora enormemente la eficiencia y la profundidad de razonamiento del modelo, lo que permite a Ling-1T lograr un rendimiento de última generación en múltiples evaluaciones comparativas de razonamiento complejo, equilibrando la precisión con la eficiencia.
Descubra cómo el razonamiento eficiente y escalable de Ling-1T y su arquitectura de un billón de parámetros abordan desafíos complejos en diversos sectores, equilibrando la precisión con una eficiencia sin precedentes.
Generación de interfaz y experiencia de usuario (UI/UX) impulsada por IA
Transforme conceptos de diseño abstractos y lenguaje natural en código frontend funcional, estéticamente agradable y multiplataforma, aprovechando el razonamiento visual de Ling-1T.
Ejemplo de caso de uso:
"Se generó una interfaz de usuario reactiva en React Native a partir de un diseño de Figma e indicaciones en lenguaje natural, garantizando una representación perfecta de los píxeles y una experiencia de usuario óptima en todos los dispositivos."
Optimización del código base empresarial
Analice vastos repositorios de código con una longitud de contexto de 131K para identificar fallos de arquitectura, optimizar cuellos de botella de rendimiento y sugerir estrategias de refactorización con un razonamiento detallado.
Ejemplo de caso de uso:
"Se localizó una condición de carrera crítica en una arquitectura distribuida de microservicios Java a lo largo de 500 000 líneas de código, proponiendo una solución robusta y segura para subprocesos que mejoró la estabilidad del sistema."
Auditorías de conformidad automatizadas
Razone a través de extensos documentos legales y marcos regulatorios para identificar inconsistencias, riesgos potenciales y garantizar el cumplimiento de complejos estándares de conformidad.
Ejemplo de caso de uso:
"Se auditó un documento de conformidad con el RGPD de 100 páginas en comparación con las políticas de gestión de datos de una empresa, señalando cinco discrepancias críticas y sugiriendo enmiendas precisas para su total cumplimiento."
Descubrimiento científico acelerado
Analice una enorme cantidad de literatura científica y datos experimentales para formular nuevas hipótesis, validar teorías y redactar resultados de investigación con un razonamiento riguroso y paso a paso.
Ejemplo de caso de uso:
"Se procesaron terabytes de datos de secuenciación genómica para identificar nuevas asociaciones entre genes y enfermedades, generando una hipótesis estadísticamente significativa para una posterior validación experimental."
Orquestación inteligente de agentes
Interprete objetivos de alto nivel, descompóngalos en subtareas y orqueste múltiples herramientas o API especializadas para lograr objetivos complejos de forma autónoma con una alta precisión en las llamadas a herramientas.
Ejemplo de caso de uso:
"Se coordinó una serie de API externas (CRM, automatización de marketing, análisis) para ejecutar una campaña de captación de clientes personalizada, adaptando dinámicamente los mensajes en función de los datos de interacción de los usuarios en tiempo real."
Metadatos
Especificación
Estado
Deprecated
Arquitectura
Ling 2.0
Calibrado
No
Mezcla de expertos
Sí
Parámetros totales
1000B
Parámetros activados
50B
Razonamiento
No
Precisión
FP8
Longitud del contexto
131K
Tokens máximos
Comparar con otros modelos
Descubre cómo se compara este modelo con otros.
inclusionAI
chat
Ling-flash-2.0
Contexto total:
131K
Output máx.:
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.57
/ M Tokens
inclusionAI
chat
Ling-mini-2.0
Contexto total:
131K
Output máx.:
131K
Input:
$
0.07
/ M Tokens
Output:
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0.28
/ M Tokens
inclusionAI
chat
Ring-flash-2.0
Contexto total:
131K
Output máx.:
131K
Input:
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Output:
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0.57
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inclusionAI
chat
Ring-1T
Contexto total:
131K
Output máx.:
Input:
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0.57
/ M Tokens
Output:
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2.28
/ M Tokens
inclusionAI
chat
Ling-1T
Contexto total:
131K
Output máx.:
Input:
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0.57
/ M Tokens
Output:
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2.28
/ M Tokens
