Ling-1T
О Ling-1T
Ling-1T — первый флагманский немыслимый Model в серии Ling 2.0, оснащённый общим числом параметров в 1 триллион с ≈ 50 миллиардами активных параметров на token. Построенный на архитектуре Ling 2.0, Ling-1T предназначен для расширения пределов эффективного рассуждения и масштабируемого познания. Предварительно обученный на 20+ триллионов высококачественных, насыщенных рассуждением tokens, Ling-1T-base поддерживает до 131K длины контекста и принимает эволюционный процесс цепочки мышления (Evo-CoT) среди среднего и последующего этапа обучения. Эта учебная программа значительно улучшает эффективность Model и глубину рассуждения, позволяя Ling-1T достичь передовых показателей на множественных сложных тестах рассуждения, балансируя точность и эффективность.
Узнайте, как эффективная и масштабируемая архитектура рассуждений с триллионными параметрами Ling-1T решает сложные задачи в разных отраслях, балансируя между точностью и непревзойденной эффективностью.
Генерация UI/UX на базе ИИ
Преобразуйте абстрактные концепции дизайна и естественный язык в функциональный, эстетически приятный и кроссплатформенный фронтенд-код, используя визуальное рассуждение Ling-1T.
Пример сценария использования:
"Сгенерирован отзывчивый UI в React Native из дизайна в Figma и естественных языковых подсказок, обеспечивая точное воспроизведение и оптимальный пользовательский опыт на всех устройствах."
Оптимизация корпоративной кодовой базы
Анализируйте обширные репозитории кода с длиной контекста 131K для выявления архитектурных недостатков, оптимизации узких мест производительности и предложения стратегий рефакторинга с детальным обоснованием.
Пример сценария использования:
"Выявлена критическая конкуренция в распределенной архитектуре микросервисов на Java по всей кодовой базе в 500K строк кода, предложено надежное, безопасное для потоков решение, улучшившее стабильность системы."
Автоматизированные аудиты соответствия
Анализируйте обширные правовые документы и нормативные структуры для выявления несоответствий, потенциальных рисков и обеспечения соблюдения сложных стандартов соответствия.
Пример сценария использования:
"Аудит документа о соответствии GDPR на 100 страниц против политики обработки данных компании, выявляя пять критических несоответствий и предлагая точные исправления для полного соответствия."
Ускорение научных открытий
Анализируйте обширную научную литературу и экспериментальные данные для формулировки новых гипотез, проверки теорий и составления научных выводов с строгим, пошаговым обоснованием.
Пример сценария использования:
"Обработано терабайты данных геномного секвенирования для выявления новых связей ген-болезнь, создавая статистически значимую гипотезу для дальнейшей экспериментальной проверки."
Оркестровка интеллектуальных агентов
Интерпретируйте высокоуровневые цели, разбивайте их на подзадачи и организуйте взаимодействие нескольких специализированных инструментов или API для достижения сложных целей автономно с высокой точностью вызова инструментов.
Пример сценария использования:
"Координация серии внешних API (CRM, автоматизация маркетинга, аналитика) для проведения персонализированной кампании по привлечению клиентов, динамически адаптируя сообщения на основе данных о вовлечении пользователей в реальном времени."
Метаданные
Спецификация
Государство
Deprecated
Архитектура
Ling 2.0
Калибровка
Нет
Смешение экспертов
Да
Общее количество параметров
1000B
Активированные параметры
50B
Мышление
Нет
Точность
ФП8
Контекст length
131K
Максимум Tokens
Сравнить с другими Model
Посмотрите, как эта Model сравнивается с другими.
inclusionAI
chat
Ling-flash-2.0
Выпуск: 18 сент. 2025 г.
Общий Контекст:
131K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.57
/ M Tokens
inclusionAI
chat
Ling-mini-2.0
Выпуск: 10 сент. 2025 г.
Общий Контекст:
131K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
0.07
/ M Tokens
Output:
$
0.28
/ M Tokens
inclusionAI
chat
Ring-flash-2.0
Выпуск: 29 сент. 2025 г.
Общий Контекст:
131K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.57
/ M Tokens
inclusionAI
chat
Ling-1T
Выпуск: 11 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
131K
Максимальный Output:
Input:
$
0.57
/ M Tokens
Output:
$
2.28
/ M Tokens
inclusionAI
chat
Ring-1T
Выпуск: 14 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
131K
Максимальный Output:
Input:
$
0.57
/ M Tokens
Output:
$
2.28
/ M Tokens
