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长沙理财网站建设,flash制作网页,东营市新闻最新消息,wordpress实现选项卡今日#xff0c;我们正式推出万亿参数思维模型Ring-1T#xff0c;实现发布即开源的重大突破。开发者可通过Hugging Face与ModelScope平台获取模型权重#xff0c;或直接通过灵犀聊天页面与ZenMux平台体验对话交互及API调用服务#xff08;相关链接详见文末#xff09;。作…今日我们正式推出万亿参数思维模型Ring-1T实现发布即开源的重大突破。开发者可通过Hugging Face与ModelScope平台获取模型权重或直接通过灵犀聊天页面与ZenMux平台体验对话交互及API调用服务相关链接详见文末。作为新一代认知智能基础设施该模型在延续上月预览版技术路线的基础上通过大规模可验证奖励强化学习RLVR持续迭代进一步释放万亿参数基座模型的自然语言推理潜能同时结合人类反馈强化学习RLHF优化通用能力达成各任务性能的均衡跃升。【免费下载链接】Ring-1T项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-1TRing-1T采用灵犀2.0架构基于Ling-1T-base基座模型训练而成总参数量达1万亿激活参数500亿支持最长128K tokens上下文窗口。依托自研的Icepop强化学习稳定技术与高效强化学习系统ASystem其AReaL框架已开源我们成功实现MoE架构强化学习的平滑扩展——从百亿级Ring-mini-2.0、千亿级Ring-flash-2.0到万亿级Ring-1T参数规模显著提升模型深度推理与自然语言推断能力。模型快速下载指南用户可通过以下表格获取Ring-1T模型资源。针对国内用户我们特别在ModelScope平台提供镜像加速下载服务确保高效获取模型资源。模型名称上下文长度下载链接Ring-1T64K - 128K (YaRN) HuggingFace ModelScopeRing-1T-FP864K - 128K (YaRN) HuggingFace ModelScope注如需获取历史版本可访问Huggingface或ModelScope平台的inclusionAI组织主页查看完整模型库。深度推理能力的持续进化为全面评估Ring-1T的深度推理性能我们选取代表性开源思维模型Ring-1T-preview、Deepseek-V3.1-Terminus-Thinking、Qwen-235B-A22B-Thinking-2507与闭源APIGemini-2.5-Pro、GPT-5-Thinking(High)作为基准对照。测试结果显示相比预览版Ring-1T在各任务维度实现更均衡表现尤其在数学竞赛AIME 25、HMMT 25、代码生成LiveCodeBench、CodeForce、逻辑推理ARC-AGI-1等挑战性基准测试中取得开源领先成绩同时在综合能力Arena-Hard-v2.0、医疗健康HealthBench及创意写作Creative Writing v3领域展现强劲竞争力。该图表清晰展示了Ring-1T与同类模型在各项基准测试中的性能分布。通过多维度能力雷达图直观呈现模型在数学推理、代码生成等关键领域的领先优势为开发者选择合适的推理模型提供数据参考。在模型训练全流程中我们已针对基准测试任务实施字符串级与语义级双重污染过滤但早期发布的基准测试净化仍是行业公认难题。为更客观验证模型推理能力我们特别采用2025年7月举办的国际数学奥林匹克竞赛IMO 2025与刚刚结束的ICPC 2025世界总决赛作为评测场景。在IMO 2025测试中我们将Ring-1T集成至自研多智能体框架AWorld采用纯自然语言推理模式解题。结果显示模型首次尝试即成功解决第1、3、4、5题达到IMO银牌水平第三次尝试中完成第2题几何证明的近乎完美推导。针对全场最难的第6题IMO 2025无AI选手正确解答Ring-1T收敛至与Gemini 2.5 Pro一致的答案4048正确答案为2112。技术团队认为通过持续优化该模型有望在未来版本实现单次尝试达到IMO金牌水平。此图展示了Ring-1T解决IMO 2025第一题的完整推理链。模型通过分步骤演绎从问题分析到构造辅助线最终完成严格的数学证明体现其处理复杂数学问题的系统性思维能力。该解题过程记录了模型对组合数学问题的突破路径。通过建立递归关系与数学归纳法Ring-1T成功推导出问题的通解公式展示了其深度抽象思维能力。图中呈现了代数问题的符号推理过程。模型通过变量替换与不等式放缩技巧将复杂问题转化为可求解形式体现其灵活运用数学工具的能力。此解题轨迹展示了数论问题的分析过程。Ring-1T通过模运算性质与同余分析逐步缩小解空间最终找到符合条件的所有整数解彰显其严谨的逻辑推理能力。该图记录了模型解决几何问题的第三次尝试过程。通过修正辅助线构造方法Ring-1T最终生成接近完美的证明过程体现其从失败中学习改进的能力。在ICPC 2025世界总决赛测试中我们对比了GPT-5-Thinking、Gemini-2.5-Pro与Ring-1T的直接解题能力。在允许三次尝试的条件下三者分别解决6题CDEFKL、3题DFK与5题DFJKL。测试结果表明Ring-1T在顶级国际程序设计竞赛中同样展现卓越性能。相关竞赛的模型解题轨迹含IMO完整推理过程将随本文同步开源期待与社区共同探索万亿参数模型的推理潜能边界。Icepop实现长周期训练的强化学习稳定技术在MoE模型的强化学习训练中训练与推理引擎的算子实现差异较稠密模型更为显著。随着序列长度与训练步数的累积这种差异在长序列生成与持续训练周期中被不断放大。实验数据显示原始GRPO算法在较少训练步骤后即出现性能崩溃而我们提出的Icepop算法通过掩码双向截断技术校正分布偏差有效缩小训练与推理阶段的差距为快速攀升的训练-推理差异提供冷却机制。该曲线图展示了两种算法随训练步数增加的差异变化趋势。GRPO算法的训练-推理差异呈指数级增长而Icepop算法通过动态分布校正保持相对稳定状态为长周期训练提供技术保障。柱状图对比了两种算法在相同训练周期内的最大差异值。Icepop算法通过创新的双向截断技术将最大差异控制在GRPO算法的1/5以下显著提升模型训练稳定性。ASystem自研强化学习框架驾驭万亿级训练为确保万亿参数基座模型的稳定高效强化学习训练我们独立研发高性能强化学习系统ASystem。该系统采用SingleController SPMD架构针对万亿级模型特有的内存管理与权重交换难题在训练推理引擎层面进行深度优化。通过自研的训推一体内存池技术实现透明化内存卸载高效释放内存碎片降低OOM风险借助GPU间直接P2P通信与原地更新等技术实现秒级、零冗余的模型权重交换。快速上手指南 在线体验用户可通过ZenMux平台直接体验Ring-1T的交互能力ZenMux API调用示例开发者可通过以下Python代码实现API调用from openai import OpenAI # 1. 初始化OpenAI客户端 client OpenAI( # 2. 配置API基础地址 base_urlhttps://zenmux.ai/api/v1, # 3. 替换为ZenMux用户控制台获取的API密钥 api_keyyour ZENMUX_API_KEY, ) # 4. 发送推理请求 completion client.chat.completions.create( # 5. 指定模型为inclusionai/ring-1t modelinclusionai/ring-1t, messages[ { role: user, content: 生命的意义是什么 } ] ) print(completion.choices[0].message.content)部署指南SGLang部署方案环境准备我们将尽快向SGLang官方仓库提交模型支持代码当前可通过以下步骤准备运行环境pip3 install -U sglang sgl-kernel推理服务启动SGLang目前已支持BF16与FP8两种精度模型具体取决于${MODEL_PATH}中模型的 dtype 设置。以下为多节点部署示例假设主节点IP为${MASTER_IP}服务端口为${PORT}启动服务端# 节点0 python -m sglang.launch_server --model-path $MODEL_PATH --tp-size 8 --pp-size 4 --dp-size 1 --trust-remote-code --dist-init-addr $MASTER_IP:2345 --port $PORT --nnodes 4 --node-rank 0 # 节点1 python -m sglang.launch_server --model-path $MODEL_PATH --tp-size 8 --pp-size 4 --dp-size 1 --trust-remote-code --dist-init-addr $MASTER_IP:2345 --port $PORT --nnodes 4 --node-rank 1 # 节点2 python -m sglang.launch_server --model-path $MODEL_PATH --tp-size 8 --pp-size 4 --dp-size 1 --trust-remote-code --dist-init-addr $MASTER_IP:2345 --port $PORT --nnodes 4 --node-rank 2 # 节点3 python -m sglang.launch_server --model-path $MODEL_PATH --tp-size 8 --pp-size 4 --dp-size 1 --trust-remote-code --dist-init-addr $MASTER_IP:2345 --port $PORT --nnodes 4 --node-rank 3 # 注请根据实际硬件环境调整参数配置客户端请求curl -s http://${MASTER_IP}:${PORT}/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -d {model: auto, messages: [{role: user, content: 法国的首都是哪里}]}更多使用方法可参考SGLang官方文档。vLLM部署方案环境准备pip install vllm0.11.0推理服务启动以下为多节点部署示例主节点IP为${MASTER_IP}服务端口为${PORT}模型路径为${MODEL_PATH}# 步骤1在所有节点启动ray服务 # 步骤2仅在节点0启动vllm服务 vllm serve $MODEL_PATH --port $PORT --served-model-name my_model --trust-remote-code --tensor-parallel-size 32 --gpu-memory-utilization 0.85 # 注请根据实际硬件环境调整参数配置如需在vLLM中使用YaRN技术扩展长上下文能力需完成以下两步配置在模型config.json中添加rope_scaling配置{ ..., rope_scaling: { factor: 4.0, original_max_position_embeddings: 32768, type: yarn } }启动vLLM服务时添加--max-model-len参数指定目标上下文长度。详细配置指南请参考vLLM官方文档。微调建议我们推荐使用Llama-Factory工具进行Ring模型微调具体操作可参考官方提供的微调指南。局限性与未来规划Ring-1T作为百灵团队在万亿级深度思维模型领域的首次尝试当前版本仍存在身份识别偏差、语言混合使用、重复生成等偶发问题。同时由于注意力架构沿用灵犀2.0的GQA设计长上下文场景下的推理效率仍有优化空间。我们将在后续版本中重点改进这些问题热切期待社区反馈。值得注意的是Ring-1T的训练迭代仍在持续进行中技术团队正全力解锁该万亿参数基座模型的推理潜能计划在未来三个月内发布性能更成熟的升级版本。欢迎访问以下开源仓库与演示页面获取完整资源Hugging Facehttps://huggingface.co/inclusionAI/Ring-1TModelScopehttps://modelscope.cn/models/inclusionAI/Ring-1T灵犀聊天中文用户https://ling.tbox.cn/chatZenMux平台海外开发者提供聊天测试与API服务https://zenmux.ai/inclusionai/ring-1t?utm_sourcehf_inclusionAIRing-1TAworld IMO测试轨迹https://github.com/inclusionAI/AWorld/tree/main/examples/imo/samples/samples%20from%20Ring-1T开源协议本代码仓库采用MIT许可证授权详情参见LICENSE文件。常见问题推荐温度参数0.6推荐top_p参数0.95引用说明article{ling2025everystep, title{Every Step Evolves: Scaling Reinforcement Learning for Trillion-Scale Thinking Model}, author{Team, Ling and Shen, Anqi and Li, Baihui and Hu, Bin and Jing, Bin and Chen, Cai and Huang, Chao and Zhang, Chao and Yang, Chaokun and Lin, Cheng and Wen, Chengyao and Li, Congqi and Zhao, Deng and Yuan, Dingbo and You, Donghai and Mao, Fagui and Meng, Fanzhuang and Xu, Feng and Li, Guojie and Wang, Guowei and Dai, Hao and Zheng, Haonan and others}, journal{arXiv preprint arXiv:2510.18855}, year{2025} }【免费下载链接】Ring-1T项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-1T创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考