关于Ring-1T
Ring-1T是由白领团队发布的开源、万亿参数思维模型。它基于岭2.0架构和Ling-1T-base基础模型，拥有1万亿总参数，其中有500亿被激活参数，支持最多131K tokens的上下文窗口。该模型通过大规模可验证奖励强化学习（RLVR），结合自主研发的icepop强化学习稳定化方法和高效ASystem RL框架，显著增强了深度推理和自然语言推理能力。Ring-1T在具有挑战性的推理基准测试中实现了领先的开源性能，包括数学竞赛（例如，IMO 2025）、代码生成（例如，ICPC世界总决赛2025）和逻辑推理。
探索Ring-1T的万亿参数推理如何在不同领域解决复杂挑战。
高级数学与证明
在复杂的数学挑战中表现出色，生成并验证理论物理、工程或竞赛数学的证明。
用例示例：
"解决了2025年国际数学奥林匹克中的一个复杂数论问题，提供了严格的逐步证明，获得了银牌相当的认可。"
精英级代码与调试
掌握算法编码，识别细微的逻辑错误，并优化各种编程语言和系统架构的性能。
用例示例：
"调试了高性能Rust网络服务器中的一个关键并发错误，找出了确切的竞态条件并建议了原子操作修复。"
战略因果分析
对大规模数据集进行多步骤定量和定性分析，推断因果关系以提供商业或政策的战略建议。
用例示例：
"分析全球供应链数据和地缘政治事件以预测未来的中断，为制造公司提供主动风险缓解策略建议。"
形式系统验证
通过推理逻辑依赖性，审计复杂系统，从法律框架到工程图纸，识别不一致性并确保合规。
用例示例：
"正式验证了用Solidity编写的新的区块链共识机制的安全属性，在部署前发现了重入漏洞。"
长上下文知识综合
从长篇文档（最多131K tokens）中综合大量信息，生成综合报告、文献综述或法律摘要。
用例示例：
"整合了成千上万关于一种罕见疾病的医学研究论文，在几小时内为药物研发团队生成了简明的证据基础评审。"
元数据
规格
州
Deprecated
建筑
校准的
是
专家混合
是
总参数
1000B
激活的参数
50B
推理
不
精度
FP8
上下文长度
131K
最大输出长度
与其他模型进行比较
看看这个模型与其他模型相比表现如何。
inclusionAI
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Ling-mini-2.0
发行日期：2025年9月10日
上下文长度：
131K
最大输出长度：
131K
Input:
$
0.07
/ M Tokens
Output:
$
0.28
/ M Tokens
inclusionAI
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Ling-flash-2.0
发行日期：2025年9月18日
上下文长度：
131K
最大输出长度：
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.57
/ M Tokens
inclusionAI
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Ring-flash-2.0
发行日期：2025年9月29日
上下文长度：
131K
最大输出长度：
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.57
/ M Tokens
inclusionAI
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Ling-1T
发行日期：2025年10月11日
上下文长度：
131K
最大输出长度：
Input:
$
0.57
/ M Tokens
Output:
$
2.28
/ M Tokens
inclusionAI
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Ring-1T
发行日期：2025年10月14日
上下文长度：
131K
最大输出长度：
Input:
$
0.57
/ M Tokens
Output:
$
2.28
/ M Tokens
