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蚂蚁发布并开源万亿参数思考模型Ring-1T,究竟有多厉害?

2025年10月14日凌晨,蚂蚁集团悄悄干了一件大事:正式发布并开源了自家的万亿参数思考模型——Ring-1T

2025年10月14日凌晨,蚂蚁集团悄悄干了一件大事:正式发布并开源了自家的万亿参数思考模型——Ring-1T。

这不是一次普通的模型发布,而是把模型权重、训练配方全都公开,任何人都可以在HuggingFace或者魔搭社区下载使用。

换句话说,你不需要是大厂工程师,也不需要花几百万买算力,只要有一台性能尚可的电脑,就能跑这个对标GPT-5的“思考型”大模型。

这件事听起来可能有点技术,但背后的意义其实很贴近普通人:

AI正在从“会说话”走向“会想事”。

而蚂蚁这次的选择,开源,让这个转变不再只是科技巨头的专利,而是有可能真正走进千行百业、甚至普通开发者的日常工具箱。

那么,Ring-1T到底是什么?

它和我们平时听说的那些大模型有什么不同?

为什么“思考”这件事突然变得这么重要?

更重要的是,对普通人、中小企业、开发者来说,这又意味着什么?

先说点背景。

过去几年,大模型的发展几乎可以用“狂飙”来形容。

从GPT-3到GPT-4,再到如今的GPT-5,模型参数动辄上千亿、上万亿,能力也越来越强。

但很多人可能没注意到一个关键变化:

早期的大模型,主要任务是“生成”,给你一个开头,它能写完一篇文章;

问一个问题,它能给出看起来合理的答案。

但这种“合理”很多时候只是语言模式的堆砌,并不真正理解问题背后的逻辑。

举个例子:你问它“如果我每天存100块,年化收益4%,十年后有多少钱?”

它可能会胡乱编一个数字,或者套用某个模板,但不一定真会算。

而真正的“思考”,意味着模型要能一步步拆解问题、调用逻辑、甚至验证自己的答案是否合理。

Ring-1T,就是奔着这个目标去的。

根据官方公布的数据,Ring-1T在“人类偏好对齐”测试Arena-Hard V2中拿到了81.59%的成功率,排在所有开源模型的第一位,只比GPT-5-Thinking(High)版本低一点点(82.91%)。

这个测试不是考你背了多少知识,而是看你能不能像人一样,在复杂、模糊、甚至有陷阱的问题中,做出符合人类直觉和逻辑的判断。

更让人惊讶的是,在医疗问答评测HealthBench中,Ring-1T也拿下了开源模型里的最高分。

这意味着它不只是在数学题上“会算”,在专业领域也能给出靠谱的回答:

前提是它真的理解了问题,而不是靠记忆拼凑答案。

那它是怎么做到的?

蚂蚁团队在技术上做了几件关键的事。

首先,他们用了一个叫“棒冰”(icepop)的自研算法。

这个名字听起来有点可爱,但解决的是一个非常头疼的问题:训练和推理不一致。

简单说,就是模型在训练时表现很好,一到实际使用就“掉链子”。

这在万亿参数模型里尤其严重,因为参数太多,一点点实现细节的差异都可能导致整个系统崩溃。

而“棒冰”算法通过一种带掩码的双向截断技术,把这种差异“冻住”,让模型在长时间、长序列的训练中依然稳定。

其次,他们搞了一套叫ASystem的强化学习系统,里面包含一个已经开源的框架AReaL。

这套系统专门优化了显存管理和权重交换,能做到“单机显存碎片秒级回收”“权重零冗余交换”。

什么意思?

就是让万亿参数模型的训练不再依赖几十上百张顶级显卡组成的集群,普通开发者用有限资源也能参与调试和微调。

最关键的是训练方法。

Ring-1T不是靠堆数据硬训出来的,而是经过“LongCoT-SFT + RLVR + RLHF”多阶段训练。

LongCoT指的是“长链式思维”(Long Chain-of-Thought),让模型学会一步步推理;

SFT是监督微调,教它听懂指令;

RLVR是“可验证奖励强化学习”,用能被验证的正确答案作为奖励信号,而不是靠人工打分;

RLHF则是人类反馈强化学习,进一步对齐人类偏好。

这一套组合拳下来,模型不仅“知道得多”,还“想得清”。

但技术再牛,如果锁在实验室里,对大多数人也没用。

所以蚂蚁这次最值得说的,其实是“开源”这个决定。

要知道,万亿参数模型的权重和训练配方,是很多公司视为核心资产的东西。

OpenAI的GPT系列从不公开权重,谷歌的Gemini也只开放部分API。

而蚂蚁不仅把Ring-1T的模型权重全放出来了,连怎么训练的“配方”也一并公开。

这意味着什么?

意味着任何一个高校实验室、创业团队、甚至独立开发者,都可以基于Ring-1T做二次开发。

比如,一家做智能客服的公司,可以拿Ring-1T微调出一个专门理解金融术语的客服模型;

一个教育科技团队,可以把它变成能一步步讲解数学题的AI家教;

甚至一个地方医院,也可以训练一个能辅助医生看报告的本地化模型,而且不用从零开始,直接站在万亿参数的肩膀上。

这种开放,正在改变AI的生态。

过去,AI创新基本被几家巨头垄断。

你用他们的API,就得按他们的规则来,数据要上传,成本不低,定制空间也有限。

而现在,开源模型越来越多,能力也越来越强。

从Meta的Llama系列,到阿里的通义千问,再到现在的Ring-1T,开源正在成为一种主流策略。

为什么?

因为AI的真正价值不在“模型本身”,而在“应用场景”。

模型再强,如果不能落地到具体业务里,就是空中楼阁。

而只有让足够多的人参与进来,才能催生出意想不到的应用。

蚂蚁自己也在做这件事。

他们已经发布了18款不同规模的大模型,从160亿参数到1万亿参数,覆盖通用语言、专业推理、代码生成等多个方向。

Ring-1T是其中“思考能力”最强的一款,而另一款叫Ling-1T的则是通用大语言模型。

两者配合,既能处理日常对话,也能应对复杂决策。

这种产品矩阵的思路,其实很务实:

不是追求一个“万能模型”,而是根据不同需求提供不同工具。

就像你不会用手术刀去砍柴,也不会用斧头去做微创手术。

当然,开源也有挑战。

比如如何保证数据安全?

如何防止模型被滥用?

蚂蚁显然也考虑到了这些。

他们在开源的同时,也强调了治理和合规的重要性。

比如在金融、医疗等敏感领域,模型的使用必须配合本地部署、数据脱敏等措施。

开源不等于放任,而是“可控的开放”。

回到普通人视角,这件事对我们意味着什么?

第一,AI工具会越来越“聪明”,而且越来越便宜。

以前只有大公司能用的高级AI,现在你花几千块配台机器就能跑起来。

这对中小企业是巨大利好。

第二,开发者的机会变多了。

不需要再从零造轮子,直接基于Ring-1T开发应用,门槛大大降低。

未来可能会涌现出一大批基于开源大模型的垂直工具,比如专做法律文书分析的、专帮农民看病虫害的、专教孩子编程的。

第三,AI的“黑箱”属性在减弱。

因为开源,你可以看到模型是怎么训练的、用了什么数据、有哪些局限。

这有助于建立信任,也方便研究者发现问题、改进模型。

当然,Ring-1T也不是完美的。

它仍然是一个早期尝试,蚂蚁百灵团队自己也说,这是他们在“万亿思考模型”上的首次探索,后续还会持续优化。

但正是这种“边做边开”的态度,才让技术进步真正变成一场集体协作,而不是少数人的闭门造车。

最后说点更宏观的。

全球AI竞争已经进入深水区。

美国有OpenAI、谷歌、Meta,中国有百度、阿里、腾讯、字节、蚂蚁。

大家都在拼技术,但路径开始分化。

有的选择封闭生态,靠API赚钱;

有的选择开源共建,靠生态取胜。

蚂蚁这次的选择,显然是后者。

这不是情怀,而是战略。

因为AI的下一阶段,拼的不再是参数多少,而是谁能更快把技术变成生产力。

而生产力,从来不是靠一家公司就能完成的。

所以,与其说Ring-1T是一个模型,不如说它是一把钥匙:一把打开AI应用大门的钥匙。

门后面有什么?

可能是更高效的办公软件,更贴心的健康助手,更公平的教育资源,也可能是我们现在还想象不到的新职业、新行业。

而这一切,都始于一个简单的决定:

把代码公开,让所有人一起试试看。

现在,这扇门已经开了。

接下来,就看谁先走进去,找到属于自己的那条路。