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
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
