智東西
作者 程茜
編輯 漠影

螞蟻集團(tuán)這波操作大圈粉！

智東西10月28日報道，10月25日，螞蟻集團(tuán)在arXiv上傳了一篇技術(shù)報告，一股腦將自家2.0系列大模型訓(xùn)練的獨家秘籍全盤公開。

今年9月至今，螞蟻集團(tuán)百靈大模型Ling 2.0系列模型陸續(xù)亮相，其萬億參數(shù)通用語言模型Ling-1T多項指標(biāo)位居開源模型的榜首；Ling-mini-2.0總參數(shù)160億，每個Token僅激活14億參數(shù)；Ling-flash-2.0總參數(shù)1000億、激活僅6.1B，性能媲美400億級別參數(shù)模型……

這些模型的表現(xiàn)，標(biāo)志著大模型發(fā)展從單純堆參數(shù)邁向以高效方式實現(xiàn)智能的新階段，而這一轉(zhuǎn)變的核心支撐正是Ling 2.0技術(shù)體系，此次螞蟻技術(shù)報告對此進(jìn)行了全盤解讀。

Ling 2.0的核心亮點清晰聚焦：依托高稀疏度混合專家設(shè)計、推理導(dǎo)向的數(shù)據(jù)流水線、多階段對齊策略，以及基于FP8的萬億級訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施，無一不是在為通用推理模型搭建具備可擴(kuò)展性的堅實技術(shù)底座。

當(dāng)我們將目光放大至整個行業(yè)，可以發(fā)現(xiàn)，大模型的競爭力正向用用最少的資源解決最多的場景問題轉(zhuǎn)變，而Ling 2.0面向模型架構(gòu)、預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練、基礎(chǔ)設(shè)施各個環(huán)節(jié)的深度融合創(chuàng)新，正在為其提高切實可行的技術(shù)路徑。

在這一背景下，圍繞Ling-min-2.0、Ling-flash-2.0、萬億參數(shù)非思考模型Ling-1T三款模型的具體性能，以及螞蟻新技術(shù)報告，我們將拆解大模型時代當(dāng)模型架構(gòu)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、訓(xùn)練策略與基礎(chǔ)實施深度融合后，模型智能會如何飛躍。

技術(shù)報告：https://arxiv.org/abs/2510.22115

Hugging Face開源主頁：https://huggingface.co/inclusionAI

一、每一次激活都提升推理能力！架構(gòu)、預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練、基礎(chǔ)設(shè)施全棧融合創(chuàng)新

參數(shù)規(guī)模達(dá)數(shù)千億乃至萬億參數(shù)的超大規(guī)模模型加速涌現(xiàn)，其在大模型產(chǎn)業(yè)中的重要性與日俱增。

但伴隨模型向更高參數(shù)規(guī)模、更強模型能力突破的同時，仍面臨模型訓(xùn)練效率與成本的平衡、模型推理能力提升、長上下文處理、模型性能與評估體系迭代慢等多重關(guān)鍵問題。

針對這些痛點，Ling 2.0的核心解法就是“讓每一次激活都提升推理能力”，從而實現(xiàn)在稀疏激活下最大限度地提高推理精度和效率。而這一技術(shù)優(yōu)化的關(guān)鍵也就是推理環(huán)節(jié)的效率與精度兼顧的痛點，使得大模型訓(xùn)練在保證計算資源高效利用的同時，直接推動推理能力的提升。

大模型的實際性能表現(xiàn)，是衡量其技術(shù)路徑優(yōu)劣最直接、最有力的證明。如今，基于Ling 2.0，螞蟻集團(tuán)已經(jīng)發(fā)布三款不同參數(shù)規(guī)模模型，160億參數(shù)規(guī)模的Ling-mini-2.0、1000億參數(shù)規(guī)模的Ling-flash-2.0以及萬億參數(shù)模型Ling-1T。

在效率層面，Ling 2.0系列模型中，Ling-mini-2.0每Token激活參數(shù)僅14億，其性能就可媲美百億參數(shù)級稠密模型，Ling-flash-2.0每次推理激活參數(shù)61億，就可媲美400億級稠密模型，激活計算效率約7倍。Ling 2.0模型實現(xiàn)了以更低計算成本，實現(xiàn)更高性能回報。

推理性能上，萬億規(guī)模模型上，Ling-1T每次推理激活約510億參數(shù)，在2025年美國數(shù)學(xué)邀請賽AIME benchmark中，其突破了推理準(zhǔn)確率與推理長度的帕累托邊界，實現(xiàn)既支持更長文本、更多輪次的高效思考，又能保證復(fù)雜任務(wù)下答案的精準(zhǔn)求解，尤其在數(shù)學(xué)與編程任務(wù)中優(yōu)勢明顯。

與此同時，這三款模型還展現(xiàn)出了一致性，Ling 2.0系列模型參數(shù)規(guī)模從百億到萬億，性能也隨之穩(wěn)步提升，這一結(jié)果直接驗證了其架構(gòu)設(shè)計與訓(xùn)練策略的可擴(kuò)展性。

模型的實際表現(xiàn)證明，Ling 2.0 技術(shù)正在解決大模型推理效率與精度難以兼顧的核心矛盾中，持續(xù)創(chuàng)造價值，讓每一次參數(shù)激活都服務(wù)于推理能力提升，避免了無效計算。

通過對螞蟻這份新發(fā)技術(shù)報告的深度拆解，我們得以完整看清這一技術(shù)路徑的底層邏輯和關(guān)鍵原理。

二、模型架構(gòu)：高稀疏MoE與Ling縮放定律

首先是模型架構(gòu)，其作為核心支柱直接決定了模型性能上限。

在Ling 2.0中，研究人員采用了統(tǒng)一的MoE基礎(chǔ)架構(gòu)，然后集成aux-loss-free負(fù)載均衡策略和多Token預(yù)測（MTP）進(jìn)一步提升性能，并通過Ling scaling law進(jìn)行精準(zhǔn)外推擴(kuò)展。

具體來看，其基于高稀疏度、細(xì)粒度的設(shè)計，使得每個模型配置256個路由專家，8個激活專家和1個共享專家，整體激活率約為3.5%。同時將三個模型的初始層分別指定為1層、1層和4層稠密層，這種方法可以在保持模型性能的同時減少總參數(shù)量，并提升路由平衡性。

▲Ling 2.0系列的模型架構(gòu)配置

底座搭建完成后，研究人員進(jìn)一步通過設(shè)計優(yōu)化提升其效率、性能、可擴(kuò)展性。

Ling 2.0的路由均衡策略遵循與DeepSeek-V3類似的設(shè)計，其無輔助損失均衡策略可同時促進(jìn)專家專業(yè)化和負(fù)載均衡，并應(yīng)用路由器門縮放提高訓(xùn)練穩(wěn)定性。

同時，Ling 2.0還原生集成MTP作為輔助訓(xùn)練目標(biāo)，為每個模型規(guī)模引入一個MTP層，并將MTP損失權(quán)重設(shè)置為0.1，通過在Megatron訓(xùn)練框架內(nèi)為MTP模塊實現(xiàn)細(xì)粒度的流水線并行（PP）劃分，以降低MTP的性能開銷。

研究報告指出，研究人員最初就將訓(xùn)練萬億參數(shù)模型作為長期目標(biāo)，因此從一開始就制定了Ling scaling law用于指導(dǎo)超參數(shù)與架構(gòu)的選擇。其關(guān)鍵作用包括，確定Ling 2.0的超參數(shù)與架構(gòu)配置，確保架構(gòu)效率接近最優(yōu)水平；提供標(biāo)準(zhǔn)化流程，僅需全量訓(xùn)練計算成本的 1%，即可驗證針對Ling 2.0的新想法與新興技術(shù)。

這就使得其計算結(jié)果可以更加可靠地被外推到規(guī)模超100倍的計算場景中，讓萬億級規(guī)模的模型落地能更加高效推進(jìn)。

其制定的統(tǒng)一EL縮放定律整合了計算預(yù)算（C）、激活率（A）和專家粒度（G）的影響：

研究人員的實驗結(jié)果顯示，與傳統(tǒng)消融實驗相比，Ling風(fēng)洞實驗（低成本實驗評估框架）的成本效益更高，其總計算成本僅為傳統(tǒng)方法的35%。

▲Ling風(fēng)洞實驗設(shè)計圖（a）及實例分析（b）

三、預(yù)訓(xùn)練：20T高質(zhì)量數(shù)據(jù)集與多階段訓(xùn)練策略

預(yù)訓(xùn)練相當(dāng)于為大模型打下扎實的基礎(chǔ)認(rèn)知，其核心在于讓模型學(xué)會通用知識和推理，同時為之后完成下游任務(wù)的快速微調(diào)、可擴(kuò)展性打基礎(chǔ)。

因此，數(shù)據(jù)集的質(zhì)量以及到底要怎么訓(xùn)練就是這一階段的關(guān)鍵。

在數(shù)據(jù)選擇與準(zhǔn)備階段，Ling 2.0的目標(biāo)是構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)設(shè)施和管理語料庫，廣泛涵蓋高質(zhì)量的通用數(shù)據(jù)，包括但不限于常識、代碼、數(shù)學(xué)、多語言內(nèi)容等。

其數(shù)據(jù)種類多元化，既包括從網(wǎng)頁、書籍、論文和維基百科等海量多樣化數(shù)據(jù)集中獲取到的常識數(shù)據(jù)，還包括主要增強通用推理能力的Ling代碼語料庫和數(shù)學(xué)語料庫，以及多語言數(shù)據(jù)、長上下文數(shù)據(jù)。

▲Ling數(shù)學(xué)語料庫實驗結(jié)果

訓(xùn)練策略是讓數(shù)據(jù)最大程度發(fā)揮價值的另一關(guān)鍵。

在此基礎(chǔ)上，研究人員在預(yù)訓(xùn)練和中期訓(xùn)練階段采用了多階段訓(xùn)練策略：在大規(guī)模通用語料庫上進(jìn)行通用預(yù)訓(xùn)練；在中等規(guī)模、特定任務(wù)語料庫上進(jìn)行中期訓(xùn)練。

▲Ling 2.0的預(yù)訓(xùn)練和中期訓(xùn)練階段

通用預(yù)訓(xùn)練階段，Ling 2.0消耗了大量數(shù)據(jù)，以確保整體性能的穩(wěn)健性；中期訓(xùn)練階段其將上下文長度擴(kuò)展至128K，并通過引入思路鏈（CoT）數(shù)據(jù)預(yù)先激活模型的推理能力。

此外，在模型訓(xùn)練中期，提升訓(xùn)練有效性的關(guān)鍵手段是學(xué)習(xí)率（LR）衰減，但該方式存在明顯短板，既限制了訓(xùn)練過程的靈活性，又額外增加了調(diào)優(yōu)開銷。為解決這一問題，Ling 2.0系列創(chuàng)新采用WSM（預(yù)熱-穩(wěn)定-合并）調(diào)度程序，其核心改進(jìn)是用檢查點合并替代傳統(tǒng)的LR衰減，能提供更高的靈活性和可擴(kuò)展性。

為了讓預(yù)訓(xùn)練的質(zhì)量更可靠，研究人員將預(yù)訓(xùn)練從結(jié)果評估變成全流程可控，也就是不僅評估最終模型，還會在整個訓(xùn)練過程中持續(xù)監(jiān)控基礎(chǔ)模型的基準(zhǔn)性能。

這些綜合優(yōu)化設(shè)計之下，Ling 2.0不僅可以基于高質(zhì)量數(shù)據(jù)拔高基礎(chǔ)模型能力性能，還可以進(jìn)一步降低其訓(xùn)練與落地的成本。

四、后訓(xùn)練：分層優(yōu)化，編程、推理能力優(yōu)于多個主流模型

兼顧快速日常查詢和復(fù)雜需求準(zhǔn)確應(yīng)對，是Ling 2.0后訓(xùn)練階段的關(guān)鍵。

在這一層，研究人員采用了分離訓(xùn)練的監(jiān)督微調(diào)、進(jìn)化推理強化學(xué)習(xí)、人類偏好一致的群體競技獎勵結(jié)構(gòu)化三階段方法，并將其建立在可擴(kuò)展、高吞吐量的獎勵計算基礎(chǔ)設(shè)施之上。

▲Ling 2.0后訓(xùn)練流程

首先在第一階段，其引入了一種通過差異化系統(tǒng)提示構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)的監(jiān)督式方法解耦微調(diào)（DFT），使模型能夠建立專用的深度推理模式。

第二階段，Ling 2.0提出進(jìn)化思維鏈（Evo-CoT），可以向反射級非思維模型中灌輸自適應(yīng)推理，使它們能夠根據(jù)問題的復(fù)雜性擴(kuò)展推理深度。

第三階段，研究人員設(shè)計了群體競技場獎勵（GAR）機制和擴(kuò)展領(lǐng)域規(guī)則RubriX，提升主觀任務(wù)優(yōu)化的穩(wěn)定性， 最終實現(xiàn)技術(shù)層面準(zhǔn)確、且能自然貼合用戶意圖的生成效果。

這一階段，研究人員也充分引入了評估策略，其提出ApexEval，以獲得強化學(xué)修訓(xùn)練的最佳檢查點，從而有效地初始化強化學(xué)習(xí)。

▲基于ApexEval的Ling-mini-2.0模型檢查點選擇實驗

其評估結(jié)果顯示，Ling-mini-2.0、Ling-flash-2.0和Ling-1T在涉及編程、數(shù)學(xué)和推理等任務(wù)上的表現(xiàn)優(yōu)于大多數(shù)業(yè)界領(lǐng)先模型，在AIME 2025評測集上，Ling-1T在推理精度和效率上取得了比DeepSeek-V3.1、Kimi-K2、gemini 2.5 pro更優(yōu)的平衡。

五、基礎(chǔ)設(shè)施：面向萬億級模型訓(xùn)練進(jìn)行工程優(yōu)化

Ling-2.0算法架構(gòu)的創(chuàng)新提供了大模型低成本擴(kuò)展的理論路線，但與之匹配的基礎(chǔ)設(shè)施能力，直接決定大模型能否訓(xùn)得出來、跑得起來、用得好。其論文中提到，在沒有任何工程優(yōu)化的情況下，這種高度稀疏的MoE架構(gòu)在性能上并不優(yōu)于密集模型。

然而當(dāng)下構(gòu)建可支持萬億參數(shù)高效訓(xùn)練的基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)面臨顯著挑戰(zhàn)，核心難點在于難以同時平衡成本控制與訓(xùn)練效率提升兩大需求。

因此，Ling 2.0針對此進(jìn)行了系統(tǒng)級的工程優(yōu)化，包括全量FP8訓(xùn)練、異構(gòu)細(xì)粒度流水線并行、分布式訓(xùn)練框架優(yōu)化，以及基于4C原則構(gòu)建大模型軟件工程。

具體來看，Ling 2.0采用細(xì)粒度的塊級FP8量化策略，激活和梯度以[1, 128]大小的塊進(jìn)行量化，權(quán)重以[128,128]大小的塊進(jìn)行量化。研究人員還針對交錯1F1B流水線策略存在的挑戰(zhàn)對PP框架進(jìn)行了優(yōu)化。

除了FP8訓(xùn)練和異構(gòu)調(diào)度，研究人員針對分布式訓(xùn)練框架進(jìn)行了包括節(jié)點內(nèi)DeepEP、引入多種融合算子、使用完全重新計算、長上下文訓(xùn)練等的優(yōu)化，以增強Ling 2.0訓(xùn)練的性能和穩(wěn)定性。

在Ling 2.0模型訓(xùn)練和分布式框架開發(fā)過程中，框架開發(fā)經(jīng)常成為模型訓(xùn)練的瓶頸，嚴(yán)重時甚至?xí)绊懹?xùn)練效果，因此，研究人員進(jìn)一步引入正確、一致、完整和協(xié)同設(shè)計的4C原則，以保證模型訓(xùn)練在降低相關(guān)成本的同時，能提高開發(fā)效率和交付質(zhì)量。

最后在模型評估層面，研究報告中，其基于OpenCompass重新設(shè)計了整個評估流程，與原始OpenCompass相比，每個檢查點的總評估時間減少了2/3以上。

這一系列的研究結(jié)果證明，MoE模型可以通過架構(gòu)、訓(xùn)練和基礎(chǔ)設(shè)施方面的協(xié)同創(chuàng)新，同時提升推理能力和計算效率。

結(jié)語：螞蟻集團(tuán)開源之路，開啟大模型高效推理時代

當(dāng)前大模型領(lǐng)域正從參數(shù)競賽轉(zhuǎn)向效率與性能的平衡，螞蟻集團(tuán)此前開源了諸多模型從輕量推理模型到萬億參數(shù)模型，Ling 2.0的技術(shù)報告又通過諸多技術(shù)細(xì)節(jié)，清晰展示了模型規(guī)模與效率并非對立的技術(shù)路徑。

從其結(jié)果來看，這一策略為后續(xù)模型開發(fā)提供了可借鑒的范例，推動行業(yè)從單純的參數(shù)競賽轉(zhuǎn)向更注重效率和性能的發(fā)展路徑。