關於Ling-mini-2.0
Ling-mini-2.0 是一個小型但高性能的大型語言模型，基於 MoE 架構構建。它總共有 160 億個參數，但每個 token 僅激活 14 億（非嵌入 7.89 億），從而實現了極快的生成速度。由於高效的 MoE 設計和大規模高品質的訓練數據，儘管僅有 14 億激活參數，Ling-mini-2.0 仍然能夠提供與低於 100 億密集 LLM 和更大 MoE 模型相媲美的頂級下游任務性能。
探索 Ling-mini-2.0 的快速生成、長上下文和強大推理如何高效地解決複雜的現實問題。
代碼庫分析與重構
快速分析大型代碼庫（128K 上下文）的架構缺陷、安全漏洞和重構機會，提供即時的、上下文相關的建議。
使用案例示例:
"識別並建議在 Go 中編寫的複雜微服務架構的重構，提高可維護性並減少超過 50 個文件中的潛在死鎖。"
實時內容生成
實時生成或總結大量報告、文章或市場行銷文案，根據用戶輸入進行調整並在長文檔中保持一致性。
使用案例示例:
"從 100 多篇新聞文章和金融報告中自動生成每日市場摘要，在幾分鐘內向交易者提供簡明且可行的見解。"
法律與監管合規
快速審查冗長的法律合約、監管文件和政策手冊，以識別條款、確保合規並標誌潛在風險。
使用案例示例:
"掃描一份 500 頁的合併協議，突出顯示所有與知識產權轉讓相關的條款，並在不到一分鐘的時間內識別與現有專利許可的潛在衝突。"
動態客戶支持
提供智能聊天機器人和虛擬助手，理解複雜查詢，訪問廣泛知識庫，提供快速、準確、個性化的支持。
使用案例示例:
"集成到客戶服務平台，通過快速分析用戶日誌和產品手冊解決 85% 的常見技術支持問題，減少代理工作量。"
科學假設生成
分析大量科學數據集和研究論文，以識別模式、生成新假設並快速進行邏輯推斷協助實驗設計。
使用案例示例:
"處理基因組測序數據及相關研究文獻，用於藥物發現項目，建議潛在基因靶標和實驗路徑，加速主要候選的識別。"
元數據
規格
狀態
Deprecated
架構
MoE
經過校準的
是
專家並行
是
總參數
16B
啟用的參數
1.4B
推理
否
精度
FP8
上下文長度
131K
最大輸出長度
131K
與其他模型比較
看看這個模型與其他模型的對比如何。
inclusionAI
chat
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：
$
0.57
/ M Tokens
inclusionAI
chat
Ling-mini-2.0
發行日期：2025年9月10日
總上下文：
131K
最大輸出：
131K
輸入：
$
0.07
/ M Tokens
輸出：
$
0.28
/ M Tokens
inclusionAI
chat
Ring-flash-2.0
發行日期：2025年9月29日
總上下文：
131K
最大輸出：
131K
輸入：
$
0.14
/ M Tokens
輸出：
$
0.57
/ M Tokens
inclusionAI
chat
Ling-1T
發行日期：2025年10月11日
總上下文：
131K
最大輸出：
輸入：
$
0.57
/ M Tokens
輸出：
$
2.28
/ M Tokens
inclusionAI
chat
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
