蚂蚁百灵发布万亿模型 Ring-2.6-1T，支持自定义推理强度

蚂蚁百灵重磅推出万亿参数级推理模型Ring-2.6-1T，首次实现“推理努力度”可编程调节——用户可根据任务需求自由切换high（高效协同）与xhigh（极限推演）两种模式，在保障低开销高频交互的同时，也能从容应对数学奥赛、深层逻辑建模等高难度挑战；其在PinchBench、AIME26和GPQA Diamond等多项权威测试中全面超越GPT-5.4xHigh、Claude-Opus等顶尖竞品，标志着大模型正从盲目堆参数迈向对推理效能的精细化工程控制；现开放七天免费试用，并将逐步开源，有望成为AI智能体规模化落地的关键基础设施。

近日，蚂蚁百灵（Ant Ling）正式推出其全新万亿参数级旗舰推理模型 Ring-2.6-1T。该模型面向 Agent 工作流编排、工程化开发及科研级分析等高复杂度生产场景深度优化，创新性地集成了可配置的 Reasoning Effort（推理努力度）机制，突破传统大模型中推理能力与算力消耗之间的刚性绑定关系，有效应对实际业务中推理开销与响应效率难以兼顾的关键挑战。

Ring-2.6-1T 支持 high 和 xhigh 两类推理强度档位：high 档侧重高频 Agent 协同任务，以低 Token 消耗与多步快速执行为设计重点，适用于持续交互、动态任务分解等典型场景；xhigh 档则专为数学奥赛题求解、深层逻辑推演等极限推理任务而设，赋予模型更充裕的内部思考周期与路径探索空间。

在权威基准测试中，high 模式于 PinchBench 综合评测中斩获 87.60 分，领先 GPT-5.4xHigh 与 Claude-Opus-4.7xhigh 等主流竞品；而在超高难度推理专项评估中，xhigh 模式于 AIME26 达成 95.83 分，在 GPQA Diamond 测试中亦取得 88.27 分，充分验证其在科学原理建模与跨领域知识整合方面的扎实能力。

本次发布标志着大模型发展重心正由单一参数规模比拼，转向对“推理效能”这一核心维度的精细化调控与工程化落地。借助可编程的思考深度调节能力，Ring-2.6-1T 为开发者提供了更具颗粒度的成本—性能协同管理工具，加速 AI 智能体在企业级自动化流程中的规模化部署。目前，该模型已登陆 OpenRouter 平台，并开放为期七天的免费试用；后续将按计划推进开源进程，有望填补开源社区在万亿级高效推理模型领域的关键空白。

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