Ring-1T
Acerca de Ring-1T
Ring-1T es un modelo de razonamiento de código abierto y un billón de parámetros lanzado por el equipo de Bailing. Diseñado sobre la arquitectura Ling 2.0 y el modelo base Ling-1T-base, cuenta con un total de 1 billón de parámetros (con 50 000 millones de parámetros activos) y admite una ventana de contexto de hasta 131K tokens. Las capacidades de razonamiento profundo e inferencia de lenguaje natural del modelo se han mejorado significativamente mediante el aprendizaje por refuerzo con recompensas verificables a gran escala (RLVR), combinado con el método de estabilización de aprendizaje por refuerzo icepop de desarrollo propio y el eficiente marco de aprendizaje por refuerzo ASystem. Ring-1T logra un rendimiento de código abierto líder en pruebas de razonamiento exigentes, que incluyen competiciones matemáticas (por ejemplo, IMO 2025), generación de código (por ejemplo, ICPC World Finals 2025) y razonamiento lógico.
Descubra cómo el razonamiento de un billón de parámetros de Ring-1T aborda desafíos complejos en diversos campos.
Matemáticas avanzadas y demostraciones
Destaque en desafíos matemáticos complejos, generando y verificando demostraciones para física teórica, ingeniería o matemáticas competitivas.
Ejemplo de caso de uso:
"Resolvió un problema complejo de teoría de números de la IMO 2025, proporcionando una demostración rigurosa paso a paso que obtuvo una equivalencia de medalla de plata."
Código de élite y depuración
Domine la codificación algorítmica, identifique errores lógicos sutiles y optimice el rendimiento en varios lenguajes de programación y arquitecturas de sistemas.
Ejemplo de caso de uso:
"Depuró un error crítico de concurrencia en un servidor web Rust de alto rendimiento, localizando la condición de carrera exacta y sugiriendo una corrección mediante operación atómica."
Análisis causal estratégico
Realice análisis cuantitativos y cualitativos de múltiples pasos en grandes conjuntos de datos, infiriendo relaciones causales para recomendaciones estratégicas en negocios o políticas públicas.
Ejemplo de caso de uso:
"Analizó datos de la cadena de suministro global y eventos geopolíticos para predecir futuras interrupciones, asesorando a una empresa de fabricación sobre estrategias proactivas de mitigación de riesgos."
Verificación formal de sistemas
Audite sistemas complejos, desde marcos legales hasta esquemas de ingeniería, razonando a través de dependencias lógicas, identificando inconsistencias y garantizando el cumplimiento.
Ejemplo de caso de uso:
"Verificó formalmente las propiedades de seguridad de un nuevo mecanismo de consenso de blockchain escrito en Solidity, descubriendo una vulnerabilidad de reentrada antes de su implementación."
Síntesis de conocimiento en contextos largos
Sintetice grandes cantidades de información a partir de documentos extensos (de hasta 131K tokens), generando informes completos, revisiones bibliográficas o resúmenes legales.
Ejemplo de caso de uso:
"Consolidó miles de artículos de investigación médica sobre una enfermedad rara, produciendo una revisión concisa y basada en evidencias para un equipo de I+D farmacéutico en cuestión de horas."
Metadatos
Especificación
Estado
Deprecated
Arquitectura
Ling 2.0 MoE
Calibrado
Sí
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
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Ling-flash-2.0
Contexto total:
131K
Output máx.:
131K
Input:
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0.14
/ M Tokens
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0.57
/ M Tokens
inclusionAI
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Ling-mini-2.0
Contexto total:
131K
Output máx.:
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Ring-flash-2.0
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Ring-1T
Contexto total:
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Ling-1T
Contexto total:
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