정보에 대해서Ring-flash-2.0
Ring-flash-2.0은(는) Ling-flash-2.0-base에 기반한 고성능 사유 Model로서 깊이 최적화되었습니다. 이는 총 100B 매개변수를 가진 전문가 혼합(MoE) Model로서, Inference마다 6.1B만 활성화됩니다. 이 Model은 MoE LLM에서 강화 학습(RL)의 훈련 불안정성 문제를 해결하기 위해 독립적으로 개발된 'icepop' 알고리즘을 활용하여 확장된 RL 학습 사이클 전반에 걸쳐 복잡한 추론 능력을 지속적으로 향상시킵니다. Ring-flash-2.0은 수학 경시 대회, 코드 생성, 논리적 추론을 포함한 도전적인 벤치마크 전반에서 상당한 진전을 보여줍니다. 그 성능은 40B 매개변수 이하의 SOTA 밀집 Model을 넘어서는 동시에, 더 큰 공개 가중치 MoE Model 및 비공개 고성능 사유 Model API와 경쟁합니다. 더욱 놀라운 것은, Ring-flash-2.0은 주로 복잡한 추론을 위해 설계되었지만 창의적 글쓰기에서도 강력한 능력을 보여준다는 것입니다. 효율적인 아키텍처 덕분에 고속 Inference를 달성하여 높은 동시성 시나리오에서 사유 Model의 Inference 비용을 크게 줄입니다.
Ring-flash-2.0, 고성능 MoE 사고 Model은 수학, 코드, 논리를 망라한 복잡한 추론에 뛰어납니다. 효율적인 아키텍처와 'icepop' 알고리즘을 활용하여 문제 해결과 창의적 생성에서 고속 및 비용 절감을 통해 돌파구를 제공합니다.
과학 발견 가속화
복잡한 데이터 세트 분석, 증명 생성 및 검증, 고급 추론을 통한 기술 논문 작성으로 연구를 가속화합니다.
사용 사례 예시:
"대규모 유전체 및 단백질체 데이터를 추론하여 새로운 단백질-약물 상호작용을 식별함으로써 바이오 정보학 팀이 약물 후보 스크리닝을 크게 가속화할 수 있도록 지원했습니다."
고급 코드 분석
전체 코드베이스를 분석하여 미묘한 논리 오류를 찾아내고, 보안 취약점을 식별하고, 깊은 알고리즘 이해를 바탕으로 성능 최적화를 제안합니다.
사용 사례 예시:
"분산 Go 마이크로서비스의 중요한 경쟁 조건을 감지하여, 시스템 안정성과 높은 부하 하의 처리량을 향상시키는 정밀한 수정을 제공했습니다."
지능형 금융 통찰
금융 보고서 및 시장 데이터를 통해 다단계 정량 분석을 수행하고 인과 관계를 유추하여 세부적인 전략적 권고안을 생성합니다.
사용 사례 예시:
"시장의 변동성, 지정학적 요인 및 회사 재무를 분석하여 포트폴리오 관리자에게 실행 가능한 통찰력을 제공하는 새로운 투자 포트폴리오에 대한 포괄적인 위험 평가를 개발했습니다."
능동적 시스템 감사
규제 문서나 엔지니어링 설계와 같은 복잡한 시스템을 논리적 의존성을 통해 감사하고, 불일치를 식별하고, 잠재적인 문제를 플래그합니다.
사용 사례 예시:
"산업 보안 기준에 대한 준수를 위해 대규모 IoT 장치 펌웨어를 검토하여 몇 가지 잠재적 취약점을 식별하고 배포 전 해결 전략을 제안했습니다."
향상된 창의적 작문
고급 언어 이해와 창의적 추론을 활용하여 설득력 있는 내러티브와 대본에서 마케팅 카피까지 다양한 고품질 창의적 콘텐츠를 생성합니다.
사용 사례 예시:
"캐릭터 아크와 주요 전개를 포함한 다중 챕터 판타지 소설 개요를 제작하여 내러티브 구조와 창의적 스토리텔링에 대한 깊은 이해를 보여주었습니다."
메타데이터
사양
주
Deprecated
건축
MoE architecture
교정된
네
전문가의 혼합
네
총 매개변수
100B
활성화된 매개변수
6.1B
추론
아니요
Precision
FP8
콘텍스트 길이
131K
Max Tokens
131K
다른 모델과 비교
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Ling-flash-2.0
출시일: 2025. 9. 18.
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Ling-mini-2.0
출시일: 2025. 9. 10.
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Ring-flash-2.0
출시일: 2025. 9. 29.
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Ling-1T
출시일: 2025. 10. 11.
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Ring-1T
출시일: 2025. 10. 14.
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