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mg摆脱大奖爆图Ling-2.6
—— 深度解析 mg摆脱大奖爆图 行业新动向
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新浪科技讯 4 月 22 日下午消息,蚂蚁mg摆脱大奖爆图正式推出了全新版本的 Ling-2.6-flash —— 一款总参数量达到 104B、激活参数为 7.4B 的 Instruct 模型,旨在提升“Token 效率”。
Ling-2.6-flash 继承了 Ling 2.5 的混合线性架构设计,在 4 卡 H20 的条件下,其推理速度最高可达 340 tokens/s,Prefill 吞吐量更是提升至 Nemotron-3-Super 的 2.2 倍。
从 Token 消耗的角度来看,Ling-2.6-flash 的智效比得到了显著改善。在针对 Artificial Analysis 的全面评测中,Ling-2.6-flash 的总消耗为 15M tokens,而其他模型如 Nemotron-3-Super 的消耗量则达到或超过了 110M tokens。
此外,Ling-2.6-flash 针对 Agent 场景进行了专门的增强,模型在 BFCL-V4、TAU2-bench、SWE-bench Verified、Claw-Eval、PinchBench 等与 Agent 相关的基准测试中达到了同尺寸的 SOTA 水平。
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 mg摆脱大奖爆图 大模型 tbox 获取相关服务。
- 据悉,该模型后续将通过蚂蚁数科发布商业版本 LingDT,
- 旨在服务全球的开发者及中小企业。


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责任编辑:王翔
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