정보에 대해서Ling-1T
Ling-1T은 Ling 2.0 시리즈의 첫 번째 주력 비사고 Model로, 총 1조 개의 매개변수를 특징으로 하며, 각 token당 ≈ 500억 개의 활성 매개변수를 갖추고 있습니다. Ling 2.0 아키텍처를 기반으로 구축된 Ling-1T는 효율적인 추론과 확장 가능한 인식을 극대화하도록 설계되었습니다. 20조 개 이상의 고품질, 추론 밀집 tokens을 사전 학습하여 Ling-1T-base는 최대 131K 문맥 길이를 지원하며, 훈련 중반 및 훈련 후에 진화적인 사고 체인(Evo-CoT) 과정을 채택합니다. 이 교육 과정은 Model의 효율성과 추론 깊이를 크게 향상시켜, Ling-1T가 복잡한 여러 추론 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성할 수 있도록 돕습니다. 이는 정확성과 효율성의 균형을 맞춥니다.
Ling-1T의 효율적이고 확장 가능한 추론 및 조 단위의 파라미터 아키텍처가 다양한 산업에서 복잡한 과제를 해결하는 방법을 발견하며, 정확성과 비할 수 없는 효율성을 균형 있게 유지합니다.
AI 기반 UI/UX 생성
추상적인 디자인 개념과 자연어를 기능적이고 심미적으로 뛰어난, 크로스 플랫폼 프런트엔드 코드로 변환하며, Ling-1T의 비주얼 추론을 활용합니다.
사용 사례 예시:
"Figma 디자인과 자연어 프롬프트에서 생성된 반응형 React Native UI로, 픽셀 완벽한 렌더링과 디바이스 전반에 걸친 최적의 사용자 경험을 보장합니다."
기업용 코드베이스 최적화
131K의 컨텍스트 길이로 방대한 코드 저장소를 분석하여 아키텍처 문제를 식별하고, 성능 병목 현상을 최적화하며, 상세한 추론을 통해 리팩토링 전략을 제안합니다.
사용 사례 예시:
"500K 라인의 코드에 걸친 분산 Java 마이크로서비스 아키텍처에서 중요한 레이스 컨디션을 지적하고, 시스템 안정성을 개선한 견고하고 스레드 안전한 솔루션을 제안했습니다."
자동화된 컴플라이언스 감사
광범위한 법률 문서 및 규제 프레임워크를 논리적으로 분석하여 불일치, 잠재적 위험을 식별하고 복잡한 컴플라이언스 기준을 준수하는지 확인합니다.
사용 사례 예시:
"회사의 데이터 처리 정책에 따른 100페이지의 GDPR 컴플라이언스 문서를 감사하여, 다섯 가지 중요한 불일치를 지적하고 완전한 준수를 위한 정확한 수정안을 제안했습니다."
가속된 과학적 발견
방대한 과학 문헌과 실험 데이터를 분석하여 새로운 가설을 수립하고, 이론을 검증하며, 엄격하고 단계별 추론으로 연구 결과를 작성합니다.
사용 사례 예시:
"테라바이트의 유전체 서열 데이터를 처리하여 새로운 유전자-질병 연관성을 식별하고 실험적 검증을 위한 통계적으로 유의미한 가설을 생성했습니다."
지능형 에이전트 오케스트레이션
고수준 목표를 해석하여 하위 작업으로 분해하고 여러 특화된 도구나 API를 조정하여 높은 도구 호출 정확도로 복잡한 목표를 자율적으로 달성합니다.
사용 사례 예시:
"외부 API 시리즈(CRM, 마케팅 자동화, 분석)를 조율하여 맞춤형 고객 접근 캠페인을 실행하였으며, 실시간 사용자 참여 데이터를 기반으로 메시지를 동적으로 수정했습니다."
메타데이터
사양
주
Deprecated
건축
교정된
아니요
전문가의 혼합
네
총 매개변수
1000B
활성화된 매개변수
50B
추론
아니요
Precision
FP8
콘텍스트 길이
131K
Max Tokens
다른 모델과 비교
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inclusionAI
chat
Ling-flash-2.0
출시일: 2025. 9. 18.
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
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0.14
/ M Tokens
Output:
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0.57
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inclusionAI
chat
Ling-mini-2.0
출시일: 2025. 9. 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
chat
Ring-flash-2.0
출시일: 2025. 9. 29.
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
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/ M Tokens
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inclusionAI
chat
Ling-1T
출시일: 2025. 10. 11.
Total Context:
131K
Max output:
Input:
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0.57
/ M Tokens
Output:
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2.28
/ M Tokens
inclusionAI
chat
Ring-1T
출시일: 2025. 10. 14.
Total Context:
131K
Max output:
Input:
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0.57
/ M Tokens
Output:
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2.28
/ M Tokens
