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10月28日報道，10月25日，螞蟻集團在arXiv上傳了一篇技術報告，一股腦將自家2.0系列大模型訓練的獨家秘籍全盤公開。
今年9月至今，螞蟻集團百靈大模型Ling 2.0系列模型陸續亮相，其萬億參數通用語言模型Ling-1T多項指標位居開源模型的榜首；Ling-mini-2.0總參數160億，每個Token僅激活14億參數；Ling-flash-2.0總參數1000億、激活僅6.1B，性能媲美400億級別參數模型……
這些模型的表現，標志著大模型發展從單純堆參數邁向以高效方式實現智能的新階段，而這一轉變的核心支撐正是Ling 2.0技術體系，此次螞蟻技術報告對此進行了全盤解讀。
Ling 2.0的核心亮點清晰聚焦：依托高稀疏度混合專家設計、推理導向的數據流水線、多階段對齊策略，以及基于FP8的萬億級訓練基礎設施，無一不是在為通用推理模型搭建具備可擴展性的堅實技術底座。
當我們將目光放大至整個行業，可以發現，大模型的競爭力正向用最少的資源解決最多的場景問題轉變，而Ling 2.0面向模型架構、預訓練、后訓練、基礎設施各個環節的深度融合創新，正在為其提供切實可行的技術路徑。
在這一背景下，圍繞Ling-min-2.0、Ling-flash-2.0、萬億參數非思考模型Ling-1T三款模型的具體性能，以及螞蟻新技術報告，我們將拆解大模型時代當模型架構、訓練數據、訓練策略與基礎設施深度融合后，模型智能會如何飛躍。