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。
可用的無伺服器
立即運行查詢，僅按使用量付費
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0.07
／
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0.28
每百萬 Tokens（輸入/輸出）
元數據
規格
狀態
Available
架構
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
支援的功能
無伺服器
支持
無伺服器的 LoRA
不支持
微調
不支持
向量嵌入
不支持
重排序
不支持
支援圖片輸入
不支持
JSON 模式
支持
結構化輸出
不支持
工具
支持
中間填充補全
不支持
聊天前綴補全
支持
與其他模型比較
看看這個模型與其他模型的對比如何。
inclusionAI
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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：
$
0.57
/ M Tokens
inclusionAI
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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
輸入：
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0.07
/ M Tokens
輸出：
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0.28
/ M Tokens
inclusionAI
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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
輸入：
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0.14
/ M Tokens
輸出：
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0.57
/ M Tokens
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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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0.57
/ M Tokens
輸出：
$
2.28
/ M Tokens
inclusionAI
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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：
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2.28
/ M Tokens
