螞蟻集團旗下百靈團隊近日在人工智能領域取得重大突破，其自主研發的萬億參數思考模型Ring-1T正式對外發布，并同步開源模型權重與訓練框架。這款基于大規?？沈炞C獎勵強化學習（RLVR）技術的模型，在自然語言推理、復雜數學解題等核心能力上展現出顯著優勢，成為全球首個具備國際數學奧林匹克競賽（IMO）獲獎水平的開源系統。
在數學推理能力驗證中，研究團隊將Ring-1T接入多智能體框架AWorld，采用純自然語言推理方式挑戰IMO2025賽題。實驗數據顯示，模型首次嘗試即成功解答第1、3、4、5題，達到IMO銀牌標準；第三次嘗試時，其針對第2題幾何證明給出的推導過程獲得接近滿分的評價。盡管在第六題中給出的"4048"與正確答案"2112"存在偏差，但該結果已與頂流商業模型Gemini 2.5 Pro持平，而同期測試的其他主流模型在該題上幾乎全軍覆沒。
技術架構層面，Ring-1T通過雙重創新突破行業瓶頸。針對萬億參數模型訓練中普遍存在的訓推精度差異問題，研發團隊提出"棒冰（icepop）"算法，利用帶掩碼的雙向截斷技術將訓練-推理分布差異控制在極低水平，確保長序列訓練的穩定性。在強化學習系統優化方面，自研的ASystem平臺（含開源框架AReaL）通過顯存碎片秒級回收、權重零冗余交換等技術，使單機訓練效率提升300%，將大規模RL訓練轉化為常規操作。
通用能力評估顯示，Ring-1T在多個權威測試中表現優異。在"人類偏好對齊"測試Arena-Hard V2中，模型以81.59%的成功率位居開源模型榜首，與GPT-5-Thinking(High)的82.91%僅有微小差距；在醫療問答專項測評HealthBench中，更以絕對優勢領跑開源領域。這些成績驗證了模型在嚴謹專業場景下的可靠性和適應性。
產品矩陣建設方面，螞蟻百靈團隊已形成覆蓋160億至1萬億參數的完整模型體系。繼9月30日發布預覽版Ring-1T-preview后，此次推出的完整版Ring-1T標志著團隊在思考模型領域的首次成功實踐。值得注意的是，10月9日發布的萬億參數通用大模型Ling-1T作為非思考型模型，與Ring-1T形成互補，共同構建起螞蟻集團的大模型技術生態。
目前，開發者可通過HuggingFace、魔搭社區等平臺獲取Ring-1T模型資源，并借助螞蟻百寶箱等工具進行在線體驗。百靈團隊透露，后續版本將持續優化模型性能，重點提升復雜邏輯推理和跨領域知識遷移能力。隨著18款模型的陸續發布，螞蟻集團在萬億參數大模型領域的領先地位得到進一步鞏固。
