Ring-1T-preview是什么

Ring-1T-preview 是螞蟻集團開源的萬億參數大模型預覽版，基于 Ling 2.0 MoE 架構，在 20T 語料上預訓練，通過自研強化學習系統(tǒng) ASystem 進行推理能力訓練。在自然語言推理方面表現出色，AIME 2025 測試中得分 92.6，接近 GPT-5。在 IMO 2025 測試中，一次性解出第 3 題，在其他題目給出部分正確答案，展現出高階推理能力。

Ring-1T-preview的主要功能

• 強大的自然語言推理能力：在 AIME 2025 測試中取得 92.6 分，接近 GPT-5 的 94.6 分，展現出強大的數學推理能力。
• 高效的問題解決能力：在 IMO 2025 測試中，一次性解出第 3 題，并在其他題目上給出部分正確答案，具備高階推理能力。
• 多領域競爭力：在 HMMT 2025、LiveCodeBench v6、CodeForces 和 ARC-AGI-1 等任務中表現突出，展現出廣泛的適用性。
• 開源協作：代碼與權重完全開源，發(fā)布在 Hugging Face 平臺，便于社區(qū)探索與反饋，加速模型迭代完善。

Ring-1T-preview的技術原理

• 架構設計：采用 Ling 2.0 MoE 架構，結合萬億參數規(guī)模，為模型提供了強大的表達能力和高效的計算效率。
• 預訓練語料：在 20T 高質量語料上完成預訓練，確保模型能夠學習到豐富的語言知識和模式。
• 強化學習訓練：通過自研的高效強化學習系統(tǒng) ASystem 進行針對推理能力的 RLVR 訓練，提升模型的推理和決策能力。
• 持續(xù)迭代：模型仍在持續(xù)訓練中，不斷優(yōu)化性能，解決當前存在的問題，如語種混雜、推理重復等。

Ring-1T-preview的項目地址

• Hugging Face模型庫：https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-1T-preview

Ring-1T-preview的應用場景

• 自然語言推理任務：在 AIME 25 測試中獲得 92.6 分，接近 GPT-5 的 94.6 分，展現出強大的數學推理能力。
• 代碼生成與優(yōu)化：在 CodeForces 測試中以 94.69 分的成績超過 GPT-5，證明了其出色的代碼生成能力。
• 多智能體框架應用：接入多智能體框架 AWorld，可用于測試和探索復雜的推理任務。
• 學術研究與開發(fā)：作為全球首個開源的萬億參數推理大模型，為研究者和開發(fā)者提供高性能、可復現的推理基座，推動大模型生態(tài)的透明化與協作創(chuàng)新。

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