智效比提升十倍：蚂蚁集团百灵大模型Ling-2.6-flash正式开源

蚂蚁百灵大模型开源新成员：Ling-2.6-flash，为开发者带来高效能新选择

今天，蚂蚁集团旗下的百灵大模型家族迎来了一位重磅新成员——Ling-2.6-flash宣布正式开源。不仅如此，团队还同步发布了BF16、FP8、INT4等多个量化版本。这背后的意图很明确：为全球开发者提供更灵活的硬件适配选择，实实在在地降低AI部署的门槛。

从性能指标来看，Ling-2.6-flash是一款不折不扣的高性能模型。它的总参数量达到了104B，其中激活参数为7.4B。其实，这款模型在开源前早已“匿名”在国际主流评测平台上崭露头角。更重要的是，团队根据早期开发者的实际反馈，对其进行了多轮深度优化，特别是在中英文切换流畅度与代码任务适配性上，下了不少功夫。

推理效率实现质变

技术架构的革新是性能飞跃的关键。Ling-2.6-flash引入了先进的混合线性架构，这就像给计算引擎换上了更高效的“变速箱”，极大地释放了硬件潜能。实测数据显示，在目前主流的H20显卡环境下，它的推理速度最快可以达到每秒340个Token，这个吞吐能力已经大幅超越了行业内的同类竞品。

速度快是一方面，更难得的是“智效比”惊人。评测结果揭示了一个关键优势：在完成同等复杂度的任务时，Ling-2.6-flash所消耗的Token数量，竟然只有同级别模型的十分之一左右。这意味着什么？对于需要长期、大规模调用模型的企业而言，这直接转化为了可观的运营成本降低。

定向增强智能体场景

面对当前火热的AI智能体（Agent）应用浪潮，蚂蚁团队对模型进行了定向能力增强。无论是处理需要复杂工具调用的任务，还是规划那些步骤繁多的长路径工作流，Ling-2.6-flash都展现出了极强的逻辑执行力和最终的任务成功率。这无疑为构建更可靠、更强大的业务自动化智能体，提供了坚实的模型基础。

目前，开发者已经可以在Hugging Face和ModelScope等主流开源社区找到并获取这款模型。蚂蚁集团此次深度开源，目标在于赋能更多垂直领域的开发者和企业。在充分保障数据隐私与安全的前提下，共同探索大模型技术落地的下一个前沿阵地。