關於Ling-1T
Ling-1T 是 Ling 2.0 系列中的首款旗艦非思考模型，採用 1 兆總參數，每個 token 活動參數約為 500 億。基於 Ling 2.0 架構，Ling-1T 旨在突破高效推理和可擴展認知的極限。經過 20 兆+ 高品質、推理密集型 tokens 的預訓練，Ling-1T-base 支持最多 131K 的上下文長度，並採用跨中期訓練和後期訓練的進化思維鏈（Evo-CoT）過程。這一課程大大提高了模型的效率和推理深度，使 Ling-1T 能夠在多個複雜推理基準上實現最先進的性能——在準確性和效率之間取得平衡。
發現Ling-1T高效率、具擴展性的推理以及兆參數架構如何在各種行業中應對複雜挑戰，平衡準確性與無可比擬的效率。
人工智能驅動的UI/UX生成
將抽象的設計概念和自然語言轉換為功能性、美觀且跨平台的前端代碼，利用Ling-1T的視覺推理能力。
使用案例示例：
"從Figma設計和自然語言提示中生成響應式React Native UI，確保完美像素渲染及在不同設備上的最佳用戶體驗。"
企業代碼庫優化
分析具有131K上下文長度的大型代碼庫，以識別架構缺陷、優化性能瓶頸，並通過詳細推理提出重構策略。
使用案例示例：
"在分布式Java微服務架構的50萬行代碼中找出一個關鍵的競態條件，提出一個穩健的線程安全解決方案，提高了系統穩定性。"
自動化合規審計
推理大量法律文件和監管框架，以識別不一致性、潛在風險，並確保遵守複雜的合規標準。
使用案例示例：
"根據公司的數據處理政策審核了一份100頁的GDPR合規文件，標記五個重要差異，並建議精確修改以達到完全合規。"
加速科學發現
分析大量科學文獻和實驗數據，形成新假設、驗證理論並起草研究結果，具有嚴密、逐步推理的能力。
使用案例示例：
"處理數太字節的基因組測序數據以識別新穎基因與疾病的關聯，生成具有統計顯著性的假設，以供進一步實驗驗證。"
智能代理協作
解讀高層次目標，分解成子任務，並協作多個專業工具或API以自主高工具調用準確性地達成複雜目標。
使用案例示例：
"協調一系列外部API（CRM、營銷自動化、分析）執行個性化客戶外聯活動，根據實時用戶參與數據動態調整消息內容。"
元數據
規格
狀態
Deprecated
架構
Ling 2.0 architecture
經過校準的
否
專家並行
是
總參數
1000B
啟用的參數
50B
推理
否
精度
FP8
上下文長度
131K
最大輸出長度
與其他模型比較
看看這個模型與其他模型的對比如何。
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Ling-flash-2.0
發行日期：2025年9月18日
總上下文：
131K
最大輸出：
131K
輸入：
$
0.14
/ M Tokens
輸出：
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0.57
/ M Tokens
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Ling-mini-2.0
發行日期：2025年9月10日
總上下文：
131K
最大輸出：
131K
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0.07
/ M Tokens
輸出：
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0.28
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Ring-flash-2.0
發行日期：2025年9月29日
總上下文：
131K
最大輸出：
131K
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Ling-1T
發行日期：2025年10月11日
總上下文：
131K
最大輸出：
輸入：
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/ M Tokens
輸出：
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2.28
/ M Tokens
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Ring-1T
發行日期：2025年10月14日
總上下文：
131K
最大輸出：
輸入：
$
0.57
/ M Tokens
輸出：
$
2.28
/ M Tokens
