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赏金大对决放水时间Ling-2.6
—— 深度解析 赏金大对决放水时间 行业新动向
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【TechWeb】4 月 22 日消息,今日,蚂蚁赏金大对决放水时间正式发布了 Ling-2.6-flash,这是一款总参数量达到 104B、激活参数为 7.4B 的 Instruct 模型。该模型的核心理念是“Token 效率(Token Efficiency)”,旨在在保持智能竞争力的同时,实现更快的处理速度和更低的资源消耗,以更好地适应大规模的实际应用场景。
根据权威的第三方评测机构 Artificial Analysis 的数据,Ling-2.6-flash 在 Token 效率方面表现出色,通过 15M output tokens 实现了 26 分的 Intelligence Index。这一成果不仅展示了模型在智能水平上的强大能力,同时也将输出消耗控制在了相对较低的水平。与一些依赖于更长输出以获得高分的模型相比,Ling-2.6-flash 在“智能表现”与“输出成本”之间找到了更为优越的平衡。
对于开发者及企业应用而言,这种效率优势意味着更低的推理成本、更快的首字响应时间、更短的整体生成延迟,以及更为流畅的交互体验,能够满足在实际部署环境中对速度、成本和用户体验的综合需求。
Ling-2.6-flash 采用了 Ling 2.5 的混合线性架构设计,这种高度稀疏的 MoE 架构在硬件性能上展现出明显的优势。在 4 卡 H20 的条件下,推理速度最快可达 340 tokens/s,Prefill 吞吐量达到 Nemotron-3-Super 的 2.2 倍。在 Output Speed 测评中,Ling-2.6-flash 以 215 tokens/s 的稳定输出速度名列同参数级别模型的前列。
从 Token 消耗的角度来看,Ling-2.6-flash 的智效比显著提升。在 Artificial Analysis 的完整测评中,Ling-2.6-flash 的总消耗为 15M tokens,而 Nemotron-3-Super 等模型的消耗则达到或超过 110M tokens。这一数据表明,Ling-2.6-flash 仅用约 1/10 的 token 消耗便完成了同类评测任务。
在针对 Agent 场景的定向增强方面,Ling-2.6-flash 在控制 Token 消耗的前提下,依旧展现出强大的任务执行能力。该模型在 BFCL-V4、TAU2-bench、SWE-bench Verified、Claw-Eval、PinchBench 等 Agent 相关基准测试中达到了同尺寸的 SOTA 水平。同时,Ling-2.6-flash 在通用知识、数学推理、指令遵循及长文本解析等多维度上也保持了优秀的表现。
在 API 定价方面,Ling-2.6-flash 的输入费用为每百万 tokens 0.1 美元,输出费用为 0.3 美元。目前,Ling-2.6-flash 的 API 已正式向用户开放,并提供为期一周的限时免费试用。用户可以通过 OpenRouter 和 赏金大对决放水时间 大模型 tbox 获取相应服务。据悉,该模型后续将通过蚂蚁数科推出商业版本 LingDT,面向全球开发者及中小企业提供服务。
一周前,Ling-2.6-flash 的匿名测试版本“Elephant Alpha”在 OpenRouter 上线后,其调用量持续增长,连续多日跻身 Trending 榜首,日均 tokens 调用量已达到 100B 级别,周增长率超过 5000%。
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