約Ring-flash-2.0
Ring-flash-2.0は、Ling-flash-2.0-baseに基づいて深く最適化された高性能思考モデルです。これは、合計100Bのパラメータを持つ専門家混合（MoE）Modelですが、Inferenceごとに起動するのはわずか6.1Bです。このModelは、強化学習（RL）におけるMoE LLMsのトレーニング不安定性の課題に対処するために独自に開発された「icepop」アルゴリズムを活用しており、拡張されたRLトレーニングサイクル全体でその複雑な推論能力を継続的に向上させます。Ring-flash-2.0は、数学コンペティション、コード生成、論理的推論を含む挑戦的なベンチマークで大幅な突破を示しています。その性能は、40Bパラメータ未満のSOTA密集モデルを凌ぎ、より大きなオープンウェイトのMoE Modelやクローズドソースの高性能思考Model APIに匹敵します。より驚くべきことに、Ring-flash-2.0は主に複雑な推論のために設計されていますが、創造的なライティングにも強い能力を示します。その効率的なアーキテクチャのおかげで、高速Inferenceを達成し、高並列シナリオでの思考ModelのInferenceコストを大幅に削減します。
リングフラッシュ2.0は、高性能のMoE思考Modelであり、数学、コード、論理における複雑な推論において優れています。その効率的なアーキテクチャと「icepop」アルゴリズムを活用することで、高速かつ低コストで問題解決とクリエイティブな生成において画期的な成果を提供します。
科学的発見の加速
高度な推論を用いて、複雑なデータセットを分析し、証明を生成および検証し、技術論文を作成することで研究を加速します。
ユースケースの例:
"バイオインフォマティクスチームが大規模なゲノムおよびプロテオミクスデータを通じて革新的なタンパク質-薬物相互作用を特定し、薬物候補のスクリーニングを大幅に加速しました。"
高度なコード分析
深いアルゴリズムの理解をもとに、細かい論理的エラーを突き止め、セキュリティの脆弱性を特定し、パフォーマンス最適化を提案します。
ユースケースの例:
"分散Goマイクロサービスにおいて重大なレースコンディションを検出し、高負荷下でのシステムの安定性とスループットを向上させる正確な修正を提供しました。"
インテリジェントな金融インサイト
金融レポートや市場データに基づく多段階の定量分析を行い、因果関係を推測し、詳細な戦略的提案を生成します。
ユースケースの例:
"市場のボラティリティ、地政学的要因、企業財務を分析して、新しい投資ポートフォリオの包括的なリスク評価を開発し、ポートフォリオマネージャーに実行可能なインサイトを提供しました。"
プロアクティブなシステム監査
規制書類や工学設計などの複雑なシステムを監査し、論理的依存関係を推論して不整合を識別し、潜在的な問題をフラグします。
ユースケースの例:
"IoTデバイスファームウェアの大規模セットを業界セキュリティ標準への適合性について確認し、潜在的な脆弱性をいくつか特定し、導入前に緩和戦略を提案しました。"
強化されたクリエイティブライティング
高度な言語理解と想像力豊かな推論を活用し、魅力的な物語や脚本からマーケティングコピーに至るまで、多様で高品質な創造的コンテンツを生成します。
ユースケースの例:
"複数章にわたるファンタジー小説の概要を作成し、キャラクターアークやプロットツイストを含め、物語構造への深い理解と創造的なストーリーテリングを示しました。"
メタデータ
仕様
州
Deprecated
建築
MoE architecture
キャリブレートされた
はい
専門家の混合
はい
合計パラメータ
100B
アクティブ化されたパラメータ
6.1B
推論
いいえ
Precision
FP8
コンテキスト長
131K
Max Tokens
131K
他のModelsと比較
他のモデルに対してこのModelがどのように比較されるかを見てください。
inclusionAI
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Ling-flash-2.0
リリース日：2025/09/18
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.57
/ M Tokens
inclusionAI
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Ling-mini-2.0
リリース日：2025/09/10
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
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0.07
/ M Tokens
Output:
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0.28
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inclusionAI
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Ring-flash-2.0
リリース日：2025/09/29
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
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0.14
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Output:
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0.57
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Ling-1T
リリース日：2025/10/11
Total Context:
131K
Max output:
Input：
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0.57
/ M Tokens
Output:
$
2.28
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Ring-1T
リリース日：2025/10/14
Total Context:
131K
Max output:
Input：
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0.57
/ M Tokens
Output:
$
2.28
/ M Tokens
