导语：Ling-1T 是蚂蚁百灵大模型 Ling 2.0 系列的第一款旗舰模型，也是蚂蚁百灵团队推出的规模最大、能力最强的非思考大模型。

10 月 9 日凌晨，蚂蚁集团发布万亿参数的通用语言模型 Ling-1T。Ling-1T 是蚂蚁百灵大模型 Ling 2.0 系列的第一款旗舰模型，也是蚂蚁百灵团队迄今为止推出的规模最大、能力最强的非思考大模型。

（图说：以 AIME 25 为例，Ling-1T 拓展了推理准确率和平均推理长度的帕累托前沿）

据蚂蚁百灵团队透露，Ling-1T 沿用 Ling 2.0 架构，在 20T+ tokens 高质量、高推理浓度的语料上完成预训练，支持最高 128K 上下文窗口，通过 " 中训练 + 后训练 " 的演进式思维链（Evo-CoT）极大地提升了模型的高效思考和精准推理能力。

值得一提的是，Ling-1T 全程采用 FP8 混合精度训练（部分技术已开源），是目前已知规模最大的使用 FP8 训练的基座模型。这一设计为训练带来了显著的显存节省、更灵活的并行切分策略和 15%+ 的端到端加速。

在强化学习阶段，蚂蚁百灵团队创新性地提出了 LPO 方法 ( Linguistics-Unit Policy Optimization，LingPO ) ，这是一种以 " 句子 " 为粒度的策略优化算法，为万亿参数模型的稳定训练提供了关键支持。这种方法既避免了词元级别的破碎感，也克服了序列级别的笼统性，使得奖励信号与模型行为在语义层面实现了更精准的对齐。

另外，蚂蚁百灵团队提出了 " 语法－功能－美学 " 的混合奖励机制，在确保代码正确、功能完善的同时持续提升这个万亿基座对视觉美学的认知。在 ArtifactsBench 前端能力基准上，Ling-1T 得分 59.31，在可视化和前端开发任务领域，仅次于 Gemini-2.5-Pro-lowthink 的得分 60.28，以显著优势位居开源模型榜首。

（图说：ArtifactsBench 前端能力基准测试上，Ling-1T 位居开源模型榜首）

据了解，除了 Ling-1T 这款非思考模型，蚂蚁百灵团队还在训练万亿参数级的深度思考大模型 Ring-1T，已在 9 月 30 日开源了 preview 版。目前，开发者通过 Hugging Face 和蚂蚁百宝箱等平台都可以体验 Ling-1T 模型。

（文章为作者独立观点，不代表艾瑞网立场）