Ling-mini-2.0
О Ling-mini-2.0
Ling-mini-2.0 — это маленькая, но высокопроизводительная большая языковая Model, построенная на архитектуре MoE. Она имеет 16 миллиардов общих параметров, но только 1,4 миллиарда активируются на каждый token (не-Embedding 789 миллионов), что обеспечивает чрезвычайно быструю генерацию. Благодаря эффективному дизайну MoE и крупномасштабным высококачественным обучающим данным, несмотря на наличие всего 1,4 миллиарда активированных параметров, Ling-mini-2.0 все равно демонстрирует высочайшую производительность в downstream задачах, сопоставимую с плотными LLM до 10 миллиардов и даже более крупными моделями MoE.
Исследуйте, как быстрая генерация, длинный контекст и сильные аналитические способности Ling-mini-2.0 могут эффективно решать сложные задачи в реальном мире.
Анализ и рефакторинг кода
Быстро анализируйте большие базы кода (128K контекст) на наличие архитектурных недостатков, уязвимостей безопасности и возможностей для рефакторинга, предоставляя мгновенные, контекстуальные предложения.
Пример использования:
"Обнаружены и предложены рефакторинг сложной архитектуры микросервисов, написанной на Go, улучшив поддержку и снижая потенциальные блокировки более чем в 50 файлах."
Генерация контента в реальном времени
Создавайте или резюмируйте обширные отчеты, статьи или маркетинговые тексты в реальном времени, адаптируясь к Input пользователя и поддерживая когерентность в длинных документах.
Пример использования:
"Автоматически генерировались ежедневные рыночные обзоры из более чем 100 новостных статей и финансовых отчетов, предоставляя сжатую и полезную информацию трейдерам в течение нескольких минут."
Юридическая и нормативная соответствие
Быстро просматривайте длинные юридические контракты, нормативные документы и инструкции, чтобы определить разделы, обеспечить соответствие и выявить потенциальные риски.
Пример использования:
"Просканировано 500-страничное соглашение о слиянии, выделив все разделы, касающиеся передачи интеллектуальной собственности, и выявлены потенциальные конфликты с существующими патентными лицензиями менее чем за минуту."
Динамическая поддержка клиентов
Управляйте интеллектуальными чат-ботами и виртуальными помощниками, которые понимают сложные запросы, получают доступ к обширным базам знаний и предоставляют быструю, точную, персонализированную поддержку.
Пример использования:
"Интегрировавшись в платформу обслуживания клиентов, разрешило 85% общих проблем техподдержки, быстро анализируя лог-файлы пользователей и руководства по продуктам, снижая нагрузку на агентов."
Генерация научных гипотез
Анализируйте обширные научные наборы данных и исследовательские статьи, чтобы выявлять закономерности, генерировать новые гипотезы и помогать в проектировании экспериментов с быстрыми логическими выводами.
Пример использования:
"Обработаны данные геномного секвенирования и сопутствующая научная литература для проекта по открытию препаратов, предлагая потенциальные генные мишени и экспериментальные пути, которые ускорили идентификацию ведущих соединений."
Метаданные
Спецификация
Государство
Deprecated
Архитектура
Калибровка
Да
Смешение экспертов
Да
Общее количество параметров
16B
Активированные параметры
1.4B
Мышление
Нет
Точность
ФП8
Контекст length
131K
Максимум Tokens
131K
Сравнить с другими Model
Посмотрите, как эта Model сравнивается с другими.
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
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
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
